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7-4 悄悄关注 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97864803 7-4 悄悄关注 (25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-4 字符串排序
点这里 7-4 字符串排序 本题要求编写程序，读入5个字符串，按由小到大的顺序输出。 输入格式： 输入为由空格分隔的5个非空字符串，每个字符串不包括空格、制表符、换行符等空白字符，长度小于80。
91210发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-4 树的遍历 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924283 7-4 树的遍历 (20 分) 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历，请你输出其层序遍历的序列
73610发布于 2019-11-07 - 来自专栏刷题笔记
7-4 括号匹配 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472923 7-4 括号匹配 (25 分) 给定一串字符，不超过100个字符，可能包括括号
97530发布于 2019-11-08 - 来自专栏数据结构和算法
7-4 学生成绩排序 (15分)
7-4 学生成绩排序 (15分) 输入格式: 输入一个正整数n(n<50)，下面n行输入n个学生的信息，包括：学号、姓名、三门课程成绩（整数）。
39410编辑于 2023-11-30 - 来自专栏算法与数据结构
PTA 7-4 排座位（25 分）
7-4 排座位（25 分） 布置宴席最微妙的事情，就是给前来参宴的各位宾客安排座位。无论如何，总不能把两个死对头排到同一张宴会桌旁！
1.6K90发布于 2017-12-29 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)
2004 年，陶哲轩（Terence Tao）和本·格林（Ben Green）证明了：对于任意大的 n，均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7，37，67，97，127，157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
37400发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
45310发布于 2021-09-10 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-4 稳赢
7-4 稳赢 大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏：两人同时给出手势，胜负规则如图所示： ? 现要求你编写一个稳赢不输的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！
50310发布于 2020-06-23 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
57310编辑于 2021-12-06 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)
2004 年，陶哲轩（Terence Tao）和本·格林（Ben Green）证明了：对于任意大的 n，均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7，37，67，97，127，157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
35420编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-4 集合相似度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727480 7-4 集合相似度 (25 分) 给定两个整数集合，它们的相似度定义为：
59210发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-4 求数据的前n个主成分
前几个小节我们将二维样本映射到一个轴上，使得映射后的样本在这个轴上的方差最大，通过公式推导将求方差最大转换为最优化问题，进而使用基于搜索策略的梯度上升法来求解。下图红色的轴就是使用梯度上升法求解出来的第一个主成分。
64440发布于 2019-11-13 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)
大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。
46530编辑于 2021-12-06 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)
大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。
34000发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-4 古风A+B (15分)
给定两个绝对值不超过 109 的整数 A 和 B，计算它们的和 A+B 是非常简单的事，但要将和这个数字按照中国古风从上到下竖着输出，就不是那么简单了吧？
40830发布于 2020-06-23 - 来自专栏人工智能
【微服务】Spring AI 使用详解：让微服务无缝集成AI能力
【微服务】SpringAI使用详解：让微服务无缝集成AI能力在微服务架构主导企业级开发的今天，AI技术的落地已从“可选”变为“刚需”。 简单来说，SpringAI就是微服务架构的“AI插件”，无需重构现有微服务体系，即可快速为各个微服务模块赋能AI能力。 ”，AI可自动调用订单服务的查询方法；数据分析场景中，AI可自动调用数据服务的统计方法，实现AI与微服务业务能力的深度融合。 4.1服务拆分：AI能力独立部署将AI相关能力拆分到独立的微服务（如ai-service），避免与业务服务耦合。 4.2服务治理：融入微服务生态服务注册发现：将AI服务注册到Nacos、Eureka等注册中心，让其他业务服务能通过服务名调用AI能力。
1.5K10编辑于 2026-02-26 AI智慧化服务系统
在数字化转型浪潮中，AI智慧化服务系统正成为企业突破传统模式的核心工具。该系统通过自然语言处理、机器学习与大数据分析技术的融合应用，实现对客户需求的精准洞察和快速响应。 相较于传统模式，AI解决方案在功能特性上优势显著：意图识别方面，传统模式依赖关键词匹配导致误判率高，AI方案采用深度学习模型，准确率达98%+；知识检索上，传统模式固定库容难以应对新问题，AI方案凭借持续学习能力实现知识库自生长 ；响应速度方面，传统模式人工平均等待时长＞3分钟，AI方案实现毫级响应，峰值处理量提升10倍。 更值得关注的是其解释性AI特性——不仅输出预测结果，还能生成可视化归因分析报告，帮助管理者理解“为什么”而非仅知道“是什么”，为决策提供深度洞察。 该解决方案正在重塑企业服务的边界，使智能化不再局限于特定场景，而是渗透到组织运营的各个毛细血管。通过构建可感知、会思考、能进化的数字神经系统，助力企业在复杂多变的市场环境中保持敏捷竞争力。
28910编辑于 2025-10-16- 来自专栏以终为始
7-4 是否同一棵二叉搜索树 （25 分）
7-4 是否同一棵二叉搜索树 （25 分） 给定一个插入序列就可以唯一确定一棵二叉搜索树。然而，一棵给定的二叉搜索树却可以由多种不同的插入序列得到。
27210编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
【2019秋PAT乙级真题】7-4 天长地久 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634493 7-4 天长地久 (20 分) “天长地久数”是指一个 K 位正整数 A
94440发布于 2019-11-08
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