这个算不对啊,求详细介绍一下,谢谢

qq_42396697 2019-01-12 08:40:20
#include<stdio.h> int main() { int a[8]={1,0,1,0,1,0,1,0},i; for(i=2;i<8;i++) a[i]+=a[i-1]+a[i-2]; for(i=0;i<8;i++) printf("%3d",a[i]); printf("\n"); return 0; }
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qq_42396697 2019-01-13
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引用 4 楼 niiiloc的回复:
a[0]=1 a[1]=0 a[2]=a[2]+a[1]+a[0]=1+0+1=2 a[3]=a[3]+a[2]+a[1]=0+2+0=2 a[4]=a[4]+a[3]+a[2]=1+2+2=5 a[5]=a[5]+a[4]+a[3]=0+5+2=7 以此类推 最后输出是1 0 2 2 5 7 13 20
100分怎么给你,没经历过过
636f6c696e 2019-01-12
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a[0]=1 a[1]=0 a[2]=a[2]+a[1]+a[0]=1+0+1=2 a[3]=a[3]+a[2]+a[1]=0+2+0=2 a[4]=a[4]+a[3]+a[2]=1+2+2=5 a[5]=a[5]+a[4]+a[3]=0+5+2=7 以此类推 最后输出是1 0 2 2 5 7 13 20
qq_42396697 2019-01-12
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引用 1 楼 niiiloc的回复:
注意a[i]+=a[i-1]+a[i-2]; 就好了,其他没啥难点吧
他的运行结果,我算不对
qq_42396697 2019-01-12
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引用 1 楼 niiiloc的回复:
注意a[i]+=a[i-1]+a[i-2]; 就好了,其他没啥难点吧
详细说一下详细介绍一下
636f6c696e 2019-01-12
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注意a[i]+=a[i-1]+a[i-2]; 就好了,其他没啥难点吧
内容概要:本文系统介绍了基于LlamaFactory框架对大语言模型Qwen3-1.7B进行LoRA微调以实现商品十分类任务的完整流程,涵盖环境搭建、数据预处理、模型微调、性能评估与Badcase分析,以及使用vLLM进行推理加速部署的全过程。通过DeepSpeed技术实现训练加速,并结合实际分类效果进行准确率分析,将模型原始准确率从59.6%提升至91.3%,显著优化分类表现。同时针对低召回率类别(如冷藏即饮果汁)开展Badcase分析,定位训练数据不足问题并提出增量训练改进方案。最后通过vLLM部署实现推理性能大幅提升,批处理时间由54秒缩短至22秒。; 适合人群:具备一定深度学习与自然语言处理基础,熟悉Python编程和Linux环境,从事AI法研发或模型优化工作的工程师及研究人员,尤其适合有大模型微调与部署需的从业者; 使用场景及目标:①掌握基于LoRA的大模型高效微调方法;②学习如何利用DeepSpeed加速训练过程;③提升分类任务准确率与召回率的调优策略;④实现高性能推理部署与端到端模型优化闭环; 阅读建议:建议结合代码实践操作,重点关注数据构造、参数配置、Badcase分析与推理部署环节,深入理解微调机制与性能瓶颈优化思路,配合日志与评估指标迭代改进模型。

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