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深度学习手撕代码题

news 2025/12/25 16:30:02

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

给你一个字符串 s&#xff0c;模拟每秒钟的事件 i&#xff1a; 如果 s[i] E&#xff0c;表示有一位顾客进入候诊室并占用一把椅子。如果 s[i] L&#xff0c;表示有一位顾客离开候诊室&#xff0c;从而释放一把椅子。 返回保证每位进入候诊室的顾客都能有椅子坐的 最少 椅子…...

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