- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏以终为始
7-8 Left-pad （20 分)
7-8 Left-pad （20 分) 根据新浪微博上的消息，有一位开发者不满NPM（Node Package Manager）的做法，收回了自己的开源代码，其中包括一个叫left-pad的模块，就是这个模块把
64110编辑于 2023-03-09 day 7-8 GEO数据挖掘
数据从哪里来：GEO NHANES(临床) TCGA ICGC CCLE SEER（临床
80410编辑于 2025-08-15- 来自专栏刷题笔记
7-8 阅览室 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688636 7-8 阅览室 (20 分) 天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序
77510发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-8 堆栈模拟队列 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97869472 7-8 堆栈模拟队列 (25 分) 设已知有两个堆栈S1和S2，请用这两个堆栈模拟出一个队列
1.3K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏萌海无涯
centos 7-8重置root密码
引导至GRUB菜单并进入编辑模式。使用箭头导航至通常从中引导 Centos 7 Linux系统的菜单项。按下e以开始编辑所选菜单项。
2K10发布于 2021-02-24 2026 年 7-8 月 AI 备案名单出炉！新增了哪些大模型，企业可以抄哪些作业
1 四个数字：这批名单的体量指标2026 年 7-8 月新增截至 8 月 31 日累计生成式人工智能服务备案124 款（含 7 款手机端侧）1112 款生成式人工智能应用或功能登记133 款731 款合计 3 按属地看：备案资源集中在哪从 7-8 月各地网信办公开的备案信息看，格局呈现明显的梯队分布：梯队地区累计备案规模本批次代表性主体第一梯队北京约 296 款腾讯云计算（Echo）、快手（KwaiKeye 观察三：行业模型的属地化特征很强。山东出矿山行业模型、四川出医疗模型、江苏出低空经济模型、厦门出高校轻量化多模态模型。行业模型的密集区往往与当地支柱产业高度对应。 、行者具身智能模型最值得关注的新增方向，与端侧备案同步推进4.1 一个容易被忽略的结构性事实行业模型的数量已经明显超过通用模型。 作业三：抄"模型名称与功能描述的写法"本批次名单的命名有清晰规律，可以直接借鉴命名思路：命名类型例子适用能力 + 大模型华数智医大模型、UnifoLM 机器人统一大模型有明确能力或领域指向的自研模型主体
21310编辑于 2026-09-18- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-8 到底有多二 (15分)
一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值。如果这个数是负数，则程度增加0.5倍；如果还是个偶数，则再增加1倍。例如数字-13142223336是个11位数，其中有3个2，并且是负数，也是偶数，则它的犯二程度计算为：3/11×1.5×2×100%，约为81.82%。本题就请你计算一个给定整数到底有多二。
85730发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-8 社交集群 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727534 7-8 社交集群 (30 分) 当你在社交网络平台注册时，一般总是被要求填写你的个人兴趣爱好
58200发布于 2019-11-07 - 来自专栏刷题笔记
7-8 汉诺塔的非递归实现
点这里 7-8 汉诺塔的非递归实现 借助堆栈以非递归（循环）方式求解汉诺塔的问题（n, a, b, c），即将N个盘子从起始柱（标记为“a”）通过借助柱（标记为“b”）移动到目标柱（标记为“c”），并保证每个移动符合汉诺塔问题的要求
1.2K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-8 显示菱形 (10point(s))
请编写函数，输入菱形的行数和组成菱形的字符，输出对应的菱形图像。 输入样例 5 $ 输出样例 $ $$$ $$$$$ $$$ $ 要求：若行数小于等于 0，则输出 None；若行数是偶数，则输出Error。 #include int main() { int n; char c; scanf("%d %c",&n,&c); if(n<=0) printf("None"); else if(n%2==0) printf("Error"); else { int m=n/2+1;
43720发布于 2021-09-16 - 来自专栏数据冰山
7-8月食品行业快报 | 行业快报
本期行业快报，冰山君带你一览7-8月食品行业动向及亮点。
48720发布于 2021-10-20 - 来自专栏AI 算法笔记
Python-100例(7-8) 复制列表 & 打印乘法口诀
练习题 02 Python-100 练习题 03 完全平方数 Python-100 练习题 04 判断天数 Python-100例(5-6) 排序&斐波那契数列 这次是分享 Python-100 例的第 7-
1.1K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏爬虫逆向案例
js逆向-猿人学(7-8)动态字体-图文点选
处理点选验证码的逻辑： 1、获取资源文件（需要识别的字、验证码图片） 2、图片处理（二值、去边去线、降噪等） 3、自己训练识别模型或者使用第三方OCR 4、向api发送点击后的请求（一般获取点击位置即可
1.7K30发布于 2021-11-22 - 来自专栏AI
2025年7-8月全球人工智能领域热点汇总
2025年7-8月，全球人工智能领域在技术突破、产业落地、政策治理等方面迎来密集进展。 阿里云Qwen-MT实现92种语言互译，性能超越同规模模型7月，阿里云通义千问开源模型团队发布机器翻译大语言模型Qwen-MT最新升级版本，支持92种语言互译。 在中英、英德多领域翻译任务中，该模型性能显著优于国外同规模模型，尤其在专业术语准确率和长句连贯性上提升明显。 截至7月，通义千问全球衍生模型已突破9万个，API调用量三天内突破1000亿Tokens。 （来源：云馨AI-大模型CSDN博客）3. （来源：小姚）总结：技术突破与治理平衡成核心命题2025年7-8月，AI领域呈现“技术跃迁-资本涌入-政策规范”三重共振：生成式视频、多模态模型等技术逼近实用化，Runway、Luma等企业估值爆发式增长
11K10编辑于 2025-08-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-8 最长有效括号串 (20 分)13分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473397 7-8 最长有效括号串 (20 分) 给定一个只含左右小括号的括号串序列
55830发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-8 矩阵A乘以B
7-8 矩阵A乘以B 给定两个矩阵A和B，要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是，只有规模匹配的矩阵才可以相乘。
90720发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-8 使用PCA对数据进行降噪
根据上面虚拟数据集展示出来的分布判断这个数据集实际情况可能就是一根直线。因此，这个数据集展现的是在一根直线的上下进行抖动式的分布，而这种抖动和这根直线本身之间的距离就是噪声，而产生这种噪声的因素有很多：
3.6K40发布于 2019-11-13 - 来自专栏算法与大模型备案
2026年7-8月AI备案名单出炉：124款大模型过审，企业合规落地全流程拆解
结论先行2026年7-8月，全国新增124款生成式人工智能服务完成国家网信办备案、133款应用或功能完成地方登记；截至8月31日，累计1112款完成备案、731款完成登记。 、猫渴Meta-core江苏4款华为小艺AI大模型、智标宝大模型、智通大模型、青鸾大模型广东4款AndesGPT、vivo蓝心端侧大模型、华工粮油大模型、中科凯泽大模型浙江2款智慧小招、云联固废大模型福建 通过的命名都是具体场景+具体能力：啄木鸟矩阵大模型、留学择校推荐大模型、触点AI物业大模型、药事知了大模型。规律二：品牌+场景+类型三段式最稳。 作业四：抄"场景切分"——垂类下沉是中小企业的机会窗口从两个月名单看，通用底座模型的新增已经放缓，行业垂类正在爆发：行业方向7-8月代表模型教育智教智学、爱学、xEduLM、创想学伴、知鸟教育、BC备考平台 核心表格：《生成式人工智能（大语言模型）上线备案表》，6大模块序号模块内容1基本情况模型名称、主要功能、适用人群、服务范围等2模型研制模型备案情况、训练算力资源（自研模型）、训练语料和标注语料来源与规模
30210编辑于 2026-09-18 - 来自专栏积累沉淀
必须掌握的八种排序（7-8）--归并排序，基数排序
7、归并排序 （1）基本排序：归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。 （2
1K50发布于 2018-01-11 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测7-8使用多元高斯分布进行异常检测
多元高斯分布 在一般的高斯分布模型中，我们计算 p(x)的方法是：通过分别计算每个特征对应的几率然后将其累乘起来，在多元高斯分布模型中，我们将构建特征的协方差矩阵，用所有的特征一起来计算 p(x)。 一般的高斯分布模型： ? 协方差矩阵对多元高斯模型的影响 ? 可以证明的是，原本的高斯分布模型是多元高斯分布模型的一个子集，即像上图中的第 1、2、3，3 个例子所示，如果协方差矩阵只在对角线的单位上有非零的值时，即为原本的高斯分布模型了。 原高斯分布模型和多元高斯分布模型的比较 原高斯分布模型多元高斯分布模型不能捕捉特征之间的相关性但可以通过将特征进行组合的方法来解决(例如对特征进行加法或乘法)自动捕捉特征之间的相关性计算代价低，能适应大规模的特征计算代价较高
1.1K10发布于 2020-08-14
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号