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  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 字符串循环左移

    点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N,要求将字符串循环左移N次。 输入格式: 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串;第2行给出非负整数N。

    1.1K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    24300发布于 2021-09-11
  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 小字辈 (25 分)

    点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱,要请你给出最小一辈的名单。

    92210发布于 2019-11-08
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    34520编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏以终为始

    7-5 堆中的路径 (25 分)

    7-5 堆中的路径 (25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。

    25420编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    67600发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    53110编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 文件传输 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候,文件是可以在两台机器间传输的

    46320发布于 2019-11-07
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    51740发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    43910编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据

    我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。

    4.1K31发布于 2019-11-13
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团

    65720发布于 2019-11-08
  • 来自专栏AI小程序

    AI人脸应用

    这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API,本项目适合刚入门的同学练手,熟悉整个框架,整体实现如下:

    1.3K00发布于 2019-01-06
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼

    7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”,跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员,你写的程序得高级一点,要能跟任意指定的星球打招呼。

    84910发布于 2020-06-23
  • 来自专栏软件安装

    AI应用开发

    AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合,构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术,以下是其核心要素和流程: 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习:Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习:TensorFlow Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题(如分类、预测、生成等) 数据采集(爬虫、API、传感器等)、清洗(去噪、补全)、标注 (通过API接口或SDK) 构建监控系统(跟踪模型精度衰减、数据漂移) 迭代优化 基于用户反馈和新数据持续更新模型 优化计算效率(边缘部署或云端算力调度) 三、示例:简单的文本分类AI应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用 ) 可解释性:部分场景(如医疗、金融)需要模型决策可解释 五、常见AI应用场景 智能客服(NLP对话系统) 图像识别(安防监控、质检) 推荐系统(电商、内容平台) 预测分析(金融风控、需求预测) AI应用开发的核心是

    71910编辑于 2025-11-12
  • 来自专栏刷题笔记

    【2019秋PAT乙级真题】7-5 链表合并 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634522 7-5 链表合并 (25 分) 给定两个单链表 L​1​​=a​1​​→

    46620发布于 2019-11-08
  • AI 应用感想

    龙虾热潮退去,最终会剩下文字相关的应用——编程、写文章、论文等等。一、大模型本质是文字模型不管形态如何变化,大模型的输出仍然以文字为主。 最终沉淀下来的应用,一定是那些将文字能力发挥到极致的场景。二、多代理提高可用性,但仍未达到可信的专家水平多代理架构让任务可以并行、分工、协作,显著提升了复杂任务的完成率。 这意味着所有AI输出都必须经过经验丰富的人员验证,以避免疏漏和安全问题。这是当前AI应用落地的最大瓶颈——不是技术不够强,而是信任成本太高。 未来可能出现”AI审计AI”的模式:一个代理负责输出,另一个专门负责对抗性验证,降低人工成本的同时保留人类兜底。四、记忆之后,还有知识整理与理解偏差记忆问题的解决只是第一步。 五、下一个高价值方向:代理自组织与AI团队导师人类组织中有项目管理和项目经理,AI代理体系同样需要自组织能力。

    12100编辑于 2026-03-30
  • 来自专栏一乐来了

    AI驱动的应用:插件、应用市场和AI Agents

    所以才发明了AI Native/AI First,来表达未来智能应用跟现在软件的不同。 等到ChatGPT发布插件,一众软件从懵懂中醒来,开始瑟瑟发抖,我们好像看到了AI吞噬软件世界的景象。 另一方面,在具体需求满足上,AI应用还只是有限度的打通,并不能完全闭环,这大大限制了用户从旧应用体系脱离的意愿和速度。 所以我们相信,大模型AI并不会取代AI以外的软件,尤其是企业应用。 只要用户需求是分散的,智能应用的未来就还属于企业和开发者,AI Native实际是AI Drive。 蓝莺智能插件 蓝莺智能插件(AI Plugin),是由应用自定义提供给大模型AI服务调用的一组API或函数集合。 基本步骤如下: 用户提出问题,应用服务器将问题和相关函数调用的定义发给AI服务; AI识别出缺失的业务信息,根据上下文信息拼装成函数调用返回给应用服务; 应用服务收到拼装好的函数后,进行实际的API或函数调用

    67910编辑于 2025-05-23
  • 来自专栏AI

    AI 智能体(AI Agent)的应用

    AI 智能体(AI Agent)的应用非常广泛,几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动,从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。 娱乐:游戏 AI: 在游戏中扮演各种角色,例如敌人、队友、NPC 等,提高游戏的可玩性和挑战性。内容创作: 能够生成文本、图像、音乐等内容,例如写小说、作诗、绘画等。 一些具体的例子:谷歌 DeepMind 的 AlphaGo: 击败了人类围棋冠军,展示了 AI 在复杂决策领域的强大能力。亚马逊的 Alexa: 能够通过语音指令控制家电设备、播放音乐、查找信息等。 百度的文心一言 APP 上的智能体: 可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语,还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等,体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。 总而言之,AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展,AI 智能体的应用领域还将不断拓展,为我们带来更多的便利和创新。

    1.7K10编辑于 2024-12-23
  • 来自专栏freesan44

    PAT-2021年秋季考试 乙级 7-5 取帽子 (25 分)

    拼题er们觉得戴帽子会令自己看上去很帅,所以他们不管到哪里都会戴着帽子。有一天他们去到一家餐厅,服务员把他们的帽子收集了堆起来保管。当大家要离开的时候,发现帽子被像上图那样摞起来了。于是你的任务就是帮他们排好队,使得每个人都能按顺序顺利取到自己的帽子。

    51160发布于 2021-09-14
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