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“这届的韭菜不错。。”
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“42334515qq群”
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“小哥哥厉害啊~ 熟读唐诗三百首 哦不对，熟读各类最新论文，向你学习 【 在 Viredery 的大作中提到: 】 : 放在骨干网络里的有FAIR的non-local neural networks，基本上第四阶段加non-local是COCO比赛中最常用的trick之一了 : 放在检测的第二阶段里的有MSRA的 Rel…”
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“感觉这个问题应该是贪心的解法 [1001，1100，1010,......] 原始为0000 1001进来后，需要修改为1001 1100进来后，判断和1001最多循环移位，最多重叠为2，即1100可以通过移动产生1001，当前依旧为1001 1010，发现不论何种方法，都需要增加1位。即修改为1011 所以问题就是解…”
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“然后其实图优化的问题，可以转化成线性规划问题 而现在针对线性规划的方案，大家也都在试图用rl去解决 但是reward的设计显得至关重要~ rl在尝试资源分配不均问题，即使得资源分配合理reward积累出最大的q值”
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“你说的似乎是典型的二分图最大匹配问题。。 跟找对象一样。。。”
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“是均分么。。 如果是均分排序就好。。。”
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“多个机器，每个机器存储不同区间的数字 然后找到对应区间 然后去区间机器用堆找中位数？”
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