- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏刷题笔记
7-7 输出全排列
点这里 7-7 输出全排列 请编写程序输出前n个正整数的全排列（n<10），并通过9个测试用例（即n从1到9）观察n逐步增大时程序的运行时间。 输入格式: 输入给出正整数n（<10）。
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏以终为始
7-7 古风排版 （20 分)
7-7 古风排版 （20 分) 中国的古人写文字，是从右向左竖向排版的。本题就请你编写程序，把一段文字按古风排版。 输入格式： 输入在第一行给出一个正整数N（<100），是每一列的字符数。
55810编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
7-7 删除重复字符 (20 分)
点这里 7-7 删除重复字符 (20 分) 本题要求编写程序，将给定字符串去掉重复的字符后，按照字符ASCII码顺序从小到大排序后输出。
2.5K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-7 试手MNIST数据集
由于这是第一次通过sklearn加载MNIST数据集，因此需要去官网进行下载，但是会抛出链接超时的异常，可能服务器在国外，国内访问的话需要进行访问外国网站处理。
2.7K10发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-7 装睡
7-7 装睡 你永远叫不醒一个装睡的人 —— 但是通过分析一个人的呼吸频率和脉搏，你可以发现谁在装睡！医生告诉我们，正常人睡眠时的呼吸频率是每分钟15-20次，脉搏是每分钟50-70次。
83430发布于 2020-06-23 - 来自专栏Java
7-7 念数字 (15 分)(用数组简化判断过程)
7-7 念数字 (15 分) 输入一个整数，输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时，先输出fu字。
27800编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-7 迷宫寻路 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473288 7-7 迷宫寻路 (30 分) 给定一个M行N列的迷宫图，其中 "0"表示可通路
1.2K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
深入解析java虚拟机技术又更新了，今天讲编译概述，调试方法
编译日志 简单观察编译行为可以使用-XX:+PrintCompilation参数实现，如代码清单7-7所示，它会输出所有编译过的方法： 代码清单7-7 -XX:+PrintCompilation输出 时间戳 如代码清单7-7所示，MemNode::main方法首先经过3级的C1编译，后续又经过4级的C2编译，此时C1产生的机器代码就会被标注为取消进入，但是方法仍然保留在CodeCache，直到该方法不被虚拟机及服务线程使用 c1visualizer可以可视化地输出C1编译器的HIR和LIR，还能可视化LIR寄存器分配阶段的值的存活范围，如图7-7所示。
50920编辑于 2022-10-31 - 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- 来自专栏云微的一点分享
PTA 数据结构与算法题目集（中文）7-7 六度空间 (30分) 题解
“六度空间”理论又称作“六度分隔（Six Degrees of Separation）”理论。这个理论可以通俗地阐述为：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。” “六度空间”理论虽然得到广泛的认同，并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来，试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因，这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具，能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。
49420编辑于 2023-02-11 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习7-7 矩阵运算
练习7-7 矩阵运算 给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。
2.2K10发布于 2020-09-15 注解式AI服务实战
/** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ public interface AiCodeHelperService { @SystemMessage { @Resource private ChatModel qwenChatModel; /** * 创建 AI 代码助手服务实例 * * @ return AI 代码助手服务 */ @Bean public AiCodeHelperService aiCodeHelperService() { // 创建并返回 AI 代码助手服务实例 return AiServices.create(AiCodeHelperService.class, qwenChatModel); } } Service 加上 @AiService 注解，就能自动创建出服务实例了： /** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ @AiService public
10810编辑于 2026-04-29- 来自专栏程序你好
Azure AI 服务之语音识别
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。 创建 Azure 服务 要使用 Azure 的翻译服务需要先在 Azure 上创建对应的实例，比如我们需要先创建一个 "Bing Speech API" 服务实例： ? 需要注意的是，Azure 提供的认知服务 API 都是需要认证信息的。具体的方式就是把我们创建的服务的 key 随 API 发送的服务器端进行认证。 "; 由于 demo 的代码比较长，为了能集中精力介绍 Azure AI 相关的内容，本文中只贴出相关的代码。 AI 的兴起让我们看到了一线希望，在介绍了 Azure AI 的语音识别服务后，让我们接着探索如何通过 AI 让程序理解文本的内容。
1.9K20发布于 2018-07-20 - 来自专栏人工智能前沿讲习
张家兴：AI助力金融服务
如果是传统都靠人来服务，成本太高，达不到普惠金融的效果，所以才依托于金融科技，这里面就包括下面所说的这些技术，它们的首字母加起来是basic，人工智能在里面就是AI。 包括智能服务、智能风控、保险、营销、信贷等方面，今天主要讲的是智能服务方面怎么做一个机器人，来帮助或替代人提供更好的服务。 ? 在金融里面，传统的服务，里面有很多的用户，我们有很多的客服人员，传统服务就是纯靠人提供服务。如果有了AI，AI在里面到底提供什么样的能力，让服务变得更好。 我们说第一个服务就是一系列的，怎么从用户到最终的服务。先去做推介，然后发现用户到底出现什么问题，然后是调度，这个服务到底给哪个客服人员用。 所以我认为，整个金融服务领域，AI主要是构建四大能力：推荐、对话、调度、洞察，给用户提供更好的服务。
1K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏Go语言学习专栏
8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程
本节重点 AI 服务化是指将原本只能本地运行的 AI 能力转化为可远程调用的接口服务，使更多人能够便捷地访问 AI 能力。 通过本节学习，你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 一、AI 应用接口开发 我们平时开发的大多数接口都是同步接口，也就是等后端处理完再返回。 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导致用户体验不佳。 注意，上述代码中使用 CompletableFuture.runAsync() 实现非阻塞式异步执行，否则会长时间占用 Web 服务器线程池资源。
18010编辑于 2026-03-17 第七章 AI数据质量-3
7.5.3 基于扩散模型(Diffusion Model)合成数据 AI图像生成是2022年以来AIGC(Artificial Intelligence Generated Content：人工智能创作内容 图7-8 由stable diffusion生成的照片 图7-9 由Midjourney v5 生成的照片 以上AI图像生成软件均是基于扩散模型(Diffusion Model)来实现的。 我们可以将其作为ControlNet的输入，然后我们指定提示词("a man standing in a bright room with a clear face”)，生成有相同姿态的样本数据，参见代码段7- 代码段7-7 基于OpenPose生成相同姿态的样本代码 from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel generator, negative_prompt=negative_prompt, controlnet_conditioning_scale=[0.75], ).images[0] 通过循环执行代码段7-
52410编辑于 2025-04-15- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-7 求二维数组除了四条边框之外的元素的和 (10分)
输入格式: 输入5行5列的方阵，每行第一个数前没有空格，每行的每个数之间各有一个空格。
57130发布于 2021-09-16 - 来自专栏IT创事记
去卖AI服务器
这个计划帮助前沿AI技术落地，也帮助传统渠道在新业务爆发前“未雨绸缪”。 “你现在不一定真的会卖元脑的解决方案，但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。 类似这样的小突破，在2019年浪潮AI服务器的销售中，总共为浪潮贡献了过亿元的业绩——在这个将AI服务器交给分销渠道销售的试点之年，浪潮原定的目标不过只有区区的4千万元。 无论4千万，还是1个亿，对于浪潮的AI服务器销售而言，它们显然仍微不足道。 这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一，占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的，是它传统的分销体系能否用今天的小突破，去抓住明天AI的大未来。 王峰说，浪潮能把AI服务器做到全球领先，其实早年也只是先走了半步而已。 IDC综合数据显示，产业AI化给市场带来的空间增长迅猛。
1.6K30编辑于 2022-06-28 - 来自专栏肘子的Swift记事本
我目前正在使用的 AI 服务
尽管对新技术、新事物已没有那么的狂热，同时对 AI 也持有谨慎的态度，但并不影响我将一些 AI 服务应用到自己的工作中，丰富自己的工具箱，提高工作效率。 Notion AI 一两个月前，Notion 也提供了 AI 服务，并将其集成在文档的编辑流程中。 Notion 提供了一些预设的快捷指令，减少了使用者重复编写 Prompt 的时间。 Warp AI 作为一个终端应用程序，Warp 在这波人工智能浪潮中也适时地集成了 AI 服务，将其作为特色功能之一嵌入到使用流程中。 相信不久的将来，ChatGPT 将会越来越少地出现在普通用户面前，OpenAI（或其他 AI 底层服务商）将以基础服务商的形式，通过集成到其他产品中的方式，为用户提供有针对性的 AI 服务。 AI 的快速发展，已经越来越多地融入到人们的生活中，为我们提供了更便捷、高效的服务。AI 的未来，我们可以期待它的进一步发展和应用，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
1.4K10编辑于 2023-05-18
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