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7-3 打印沙漏
点这里 7-3 打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。
79720发布于 2019-11-08 - 来自专栏繁花云
7-3笔记
对数的定义：一般地，如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
62200发布于 2018-07-31 - 来自专栏以终为始
7-3 情人节 （15 分)
输入按照点赞的先后顺序给出不知道多少个点赞的人名，每个人名占一行，为不超过10个英文字母的非空单词，以回车结束。一个英文句点.标志输入的结束，这个符号不算在点赞名单里。
25420编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
7-3 约瑟夫环 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472782 7-3 约瑟夫环 (25 分) N个人围成一圈顺序编号，从1号开始按1、
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-3 电话聊天狂人 (25 分)
点这里 7-3 电话聊天狂人 (25 分) 给定大量手机用户通话记录，找出其中通话次数最多的聊天狂人。 输入格式: 输入首先给出正整数N（≤105），为通话记录条数。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-3 寻找大富翁 (50分)
胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。假设给出N个人的个人资产值，请快速找出资产排前M位的大富翁。
1.6K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏Python七号
Python json库loads和dumps记忆技巧
以下是我的记忆技巧，希望对你有用： Python 中的 json 库通过 loads 和 dumps 两个函数来处理 json 数据，其中： loads 是 load string 的缩写，用于将 json
51410编辑于 2024-04-26 - 来自专栏以终为始
7-3 树的同构 （25 分）
7-3 树的同构 （25 分） 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。
26610编辑于 2023-03-09 代码库记忆层升温：图谱记忆MCP 正在变成编码 Agent 的基础设施
它们都在做“代码库记忆层”，但性格不一样：一个追求高性能 MCP 后端，一个把代码审查做成最小上下文过滤器，一个把代码、文档和多媒体放进同一张项目知识图谱。 这个设计很实用：代码库记忆不只服务当前对话，也可以变成团队资产。 五、为什么 MCP 会成为关键连接层 代码库记忆层本身并不新。静态分析、调用图、索引、AST、LSP 早就存在。真正让它重新变热的是 MCP。 原因很简单：MCP 给了 Agent 一个标准工具入口。 编码 Agent 的基础设施不只包括模型、终端和浏览器，还会包括一层本地代码记忆。它知道项目结构，知道历史变化，知道哪些上下文值得读。 我更愿意把它理解成一种“工程版长期记忆”。 不是让 Agent 记住你昨天说了什么，而是让它记住代码库自己长什么样。
80610编辑于 2026-07-21腾讯云数据库：Agent记忆头名封神
谁能在跨会话、长周期、多任务环境中守住记忆连续性，谁就握住了Agent规模化落地的命门。 2.以"长周期记忆保真与召回"为唯一标尺本次横评抛弃花哨的营销话术，只锁定一个最硬核、最见真章的测评维度——长周期复杂交互场景下的记忆保真与精准召回能力。 二、排名揭晓与分封1.Top1腾讯云AgentMemory腾讯云AgentMemory（TencentDBAgentMemory）由腾讯云数据库团队从底层完全自研，是一款独立的记忆管理底座，原生提供自动写入 、分层沉淀、按需召回与治理增强等核心能力，基于腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）构建，提供高性能、高可用的记忆存储与检索服务。 它更像一位"守成型标杆"——生态稳健、上手轻松，但在记忆保真这一核心标尺上缺乏压倒性证据，难以胜任对连续性要求严苛的深度个性化业务。
21510编辑于 2026-07-31- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca
首先创建一个虚拟的测试样本，样本具有两个特征，并且两个特征之间具有相应的线性关系。这里之所以让两个特征之间具有一定的线性关系是因为对这样的两个特征进行降维效果会比较明显。
89350发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-3 堆栈操作合法性 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98609302 7-3 堆栈操作合法性 (20 分) 假设以S和X分别表示入栈和出栈操作。
1.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏云云众生s
向量数据库：人工智能的长期记忆
向量数据库：人工智能的长期记忆 翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。 人工智能（例如ChatGPT）的作用类似于具有固有记忆的人去图书馆阅读每一本书。然而，当你问一个 AI 一个不在图书馆书中的问题时，它要么承认自己不知道，要么产生幻觉。 向量 vs NoSQL vs SQL 数据库 传统数据库，例如关系数据库（例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle）和 NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra），几十年来一直是业务数据管理的支柱 流行的向量数据库 虽然现在有越来越多的向量数据库，但是有几个因素促成了它们的流行。 与 SQL 和 NoSQL 数据库的情况一样，向量数据库有许多不同的风格，可以解决各种用例。
1.1K10编辑于 2024-03-27 - 来自专栏freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一个人在一段话里很多次提到 pintia，那对拼题 A 就是真爱啦~ 本题就请你检查一下给定的文字中出现了几次 pintia。
49110编辑于 2021-12-06 - 来自专栏数据结构和算法
7-3 调查电视节目受欢迎程度 (15分)
7-3 调查电视节目受欢迎程度 (15分) 某电视台要调查观众对该台8个栏目（设相应栏目编号为1~8）的受欢迎情况，共调查了n位观众（1≤n≤1000），现要求编写程序，输入每一位观众的投票情况（每位观众只能选择一个最喜欢的栏目投票
37810编辑于 2023-11-30 技能+长期记忆——记忆冲突排查指南
开了长期记忆之后，AI反而变“糊涂”了？先别急着关，可能是记忆打架了一、先说一个反直觉的现象很多人开长期记忆的初衷是：让AI记住我的偏好，少让我重复说。 的记忆是分层的，不同类型的记忆优先级不一样：层级存放位置作用范围优先级用户记忆~/.codebuddy/CODEBUDDY.md你的所有项目、所有技能高项目记忆项目根目录的. 五、隔离方案：让不同技能的记忆互不干扰排查是治标，隔离是治本。方案一：项目记忆代替全局记忆把“只属于某个项目/技能”的规则，从用户记忆（全局）挪到项目记忆（局部）。 全局记忆只放：你的身份、通用偏好、跨项目规则项目记忆放：这个项目专用的格式、路径、术语方案二：技能内声明记忆边界在SKILL.md里明确写清楚：本技能只读取哪些记忆，不读取哪些。 markdown##记忆规则-读取用户记忆中的“身份信息”和“通用格式偏好”-忽略与“财务”相关的记忆条目（避免其他技能的记忆污染）方案三：定期清理“过期记忆”记忆不是越多越好。
20510编辑于 2026-09-10- 来自专栏freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一个人在一段话里很多次提到 pintia，那对拼题 A 就是真爱啦~ 本题就请你检查一下给定的文字中出现了几次 pintia。
67600发布于 2021-09-10 - 来自专栏扶墙集
记忆技巧
今天扫了收藏夹里一个TED视频，所以也借此总结一下上半辈子学到的点滴技巧吧~ 关于记忆技巧， 我印象最深的是小时候电视里有个老师在讲如何记忆英语单词，比如同样的词根，只要变换一个字母就可以记住一大批单词这样的技巧 第二个印象，是一个女的演讲者提到的记忆技巧， 她的记忆技巧可以归纳为一个词： “标新立异”， 也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签，突出强烈的反差感， 比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里 第三个印象是一个TED演讲者， 他的方法是是图像记忆法， 给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图， 这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语："one picture is better than a 第四个印象是某人发明了个记忆宫殿（Memory Palace）这样的记忆技巧或者说术语，总结下来就是上下文关联（Context），将你要记忆的信息放到一个上下文中，这个上下文是任何你熟悉的场景，比如你的房子 关联性，将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景（上下文Context） 串联起来，可以帮助我们批量记忆一组信息，配合强烈反差的故事线更好。
85010发布于 2020-01-13 - 来自专栏程序员
智能体（Agent）的记忆架构：深入解析短期记忆与长期记忆
新的会话将从零开始构建短期记忆，除非有意识地将上次会话的关键信息保存至长期记忆。第二章：长期记忆——智能体的知识库与经验库2.1定义与本质长期记忆是智能体在多次交互和会话之间持久化存储信息的系统。 检索当新的会话开始时，Agent不会加载整个长期记忆库（那样会瞬间爆满短期记忆）。相反，它会根据当前的用户查询和短期记忆的上下文，去长期记忆库中寻找最相关的信息。 第三章：短期记忆与长期记忆的核心区别与协同效应3.1核心区别对比表特征维度短期记忆长期记忆本质工作内存/意识现场知识库/经验档案技术载体模型的上下文窗口外部数据库（尤其是向量数据库）容量有限且固定（由上下文长度决定 检索长期记忆：系统将当前查询与短期记忆的上下文结合，作为“检索键”，在长期记忆库中进行向量相似性搜索，找出相关记忆。 短期记忆作为高速处理单元，决定了Agent在微观任务上的即时表现；而长期记忆作为持久知识库，决定了Agent在宏观时间尺度上的智能深度和个性化水平。
3.3K11编辑于 2025-09-25 突破Agent记忆瓶颈！数据库实战落地，文本存储再见
数据库管理-第424期 数据库实战落地，文本存储再见（20260509） 近期更新博客的频次有所减少，一方面是恰逢五一假期占用了不少时间，另一方面则是我全身心投入到多数据库架构下AI Agent记忆系统的研发与落地工作中 我的想法 引入数据库架构重构AI Agent 记忆存储体系，是解决纯文本记忆短板的最优路径，核心优势体现在以下几方面： 多模态一体化存储现代多模数据库不仅支持传统关系型标量数据存储，还可兼容 AI Agent 高性能与高可用保障数据库原生支持高并发读写能力，搭配成熟的集群高可用架构，可为AI Agent记忆系统提供稳定、高效的底层支撑。 项目依托Oracle新一代AI原生数据库Oracle AI Database 26ai构建，深度整合数据库向量搜索、属性图、JSON、关系型等多类数据引擎，可为各类AI Agent提供企业级持久化记忆能力 总结 基于Oracle 26ai的记忆系统，目标是解决纯文本存储的记忆痛点，通过三位一体存储架构，实现了稳定可扩展、支持多Agent协同、断点续跑的企业级记忆能力，后续将持续优化并同步迭代多数据库生态版本
45610编辑于 2026-07-02
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