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深度学习手撕代码题

news 2026/4/7 18:49:25

目录：

  1. PyTorch实现注意力机制、多头注意力与自注意力
  2. Numpy广播机制实现矩阵间L2距离的计算
  3. Conv2D卷积的Python和C++实现
  4. Numpy实现bbox_iou的计算
  5. Numpy实现Focalloss
  6. Python实现nms、softnms
  7. Python实现BN批量归一化
  8. PyTorch卷积与BatchNorm的融合
  9. 分割网络损失函数Dice Loss代码实现
  10. PyTorch 针对L1损失的输入需要做数值的截断，构建CustomL1Loss类
  11. Numpy实现一个函数来计算两个向量之间的余弦相似度
  12. Numpy实现Sigmoid函数
  13. Numpy完成稀疏矩阵的类，并实现add和multiply的操作
  14. PyTorch 实现SGD优化算法
  15. Numpy 实现线性回归损失函数

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3168. 候诊室中的最少椅子数

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