7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 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。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

AI 项目落地杂谈

人工智能（AI）项目的“落地”问题，现在谈论的比较多，我也来凑个热闹，不过，我不是从宏观角度来讲，而是从具体实施过程讲讲个人体会。 首先，AI 工程师要有能力且勇敢地将项目真实情况讲出来。 如果项目管理者对某个 AI 技术的细节不很了解，而是凭借浅显的认知决定要在项目中使用，那么，AI 工程师是不是能够协助项目管理者做深入的可行性研究呢？ AI 工程师要有能力进行评估 这对多数 AI 工程师来讲，是一个挑战。因为评估一个项目是否可以使用某项 AI 技术，不仅仅是技术本身，还要考虑项目的其他问题，比如成本、运营、人员、时间等等。 AI 工程师要勇敢地讲出实情 毋庸置疑，宣传中的某项 AI 技术以及它能够给项目带来的好处，和实际情况肯定是有差异的，甚至有时候差异会很大。 这样的 AI 工程师，也要么是“真糊涂”，要么是“揣着明白装糊涂”。一般项目皆败于此。 当科学、客观地对项目和技术进行评估之后，一定能够找到 AI 技术的切入点，此后的落地，必然一帆风顺。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 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

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 方阵循环右移

java落地AI模型案例分享:xgboost模型java落地

xgboost模型java落地 1. input_data) output = load_and_run_onnx_model(model_path, input_data) print(output) 6. java推理 import ai.onnxruntime

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

AI上天，自动车落地

AI这两年里可谓是非常的热门，从深度学习到自然语言翻译到自动车，一个接一个的层出不穷。不仅仅赚了吆喝，也赚足了资本。和AI相关的人才争夺，更是让人叹为观止。 一个但凡和AI有点关系的博士毕业，其工资让我这个工作那么多年的人都羡慕嫉妒恨。 作为AI的杀手级应用自动车驾驶，更是这些年各大公司和初创公司追逐的重点。无数的资本涌入。 比如说AI的大牛奠基人之一的迈克乔丹，在到处演讲告诉大家不要把现在的AI当回事，其实真没那么牛。 在美国，很多大公司都源于加州。 所以如果自动车和人工智能最为强悍的谷歌都做不到成功落地服务大众的话，我们为什么相信现阶段自动车是AI如此重要的一个应用呢？ 如果连自动驾驶都解决不了，我们又凭什么相信这个上天的AI真的是有极大价值的，而不是空话呢？我其实真的没什么信心。所以做AI的同学们，好好享受你们的美好时光，一切都是假的，只有钱才是真的。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

怎么招人实施AI企业落地？

去年还有人问企业要不要拥抱AI，今年已经没人问了。问题变成了：怎么落地？谁来干？ 很多企业的第一反应是招人——找一个既懂技术又懂业务的AI落地专家。 AI落地不要一上来就搞大项目。先找那些高频重复、耗时、易出错的工作，这类任务最适合用AI解决，见效快、阻力小。 设计原则：能一个按钮解决的，就不要操作两次。 用AI做小工具，成本低、见效快，还能让团队感受到AI的实际价值。 如果要外招，怎么甄别？ 有些业务确实需要比较丰富的技术基础，需要外招AI落地负责人。但市场鱼龙混杂，如何甄别？ 1. 有没有跨部门落地经验？ 给自己提效只是初级。能给财务、客服、运营、人事等不同部门都落地过，才证明此人有快速理解业务的能力。AI落地的难点不在技术，在业务逻辑的解构。 3. 有没有总结复盘的习惯？ AI落地需要跟各部门打交道——需求沟通、方案讲解、问题排查，都需要清晰逻辑。面试时如果对方表达混乱，落地时大概率也一团糟。 5. 使用AI的时长和频率 越早用、用得越频繁越好。

零一万物的AI工程落地

之前写了一篇：LangChain创始人回应为啥不做托拉拽的智能体工作流 正好今天看到零一万物的一篇讲AI工程落地的文章，观点很相似。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

企业中落地AI Agent的难点

下图是一个企业Agent落地的标准架构。 在Query动线上，包括规则模块、意图识别模块、意图处理模块、过滤引擎、推理执行、总结整理。 企业中落地Agent普遍的难点不是模型不够智能（因为大概率用的模型就那几家）。 难点是围绕模型的脚手架不到位，比如上下文工程、安全性、记忆系统等。 而且Agent架构越成熟，软件工程的重要性越高。 有人给我发了一篇脉脉上的有人吐槽自家AI落地的文章，相信也是遇到了同样的问题。 大多数AI Agent系统，打造的无非是上下文选择系统。

嵌入式AI视觉落地的那些事儿——直面AI视觉落地难的挑战

一、QT界面开发：算法与界面必须解耦嵌入式AI应用通常需要图形界面，QT是常见选择。但开发中容易陷入一个误区：把算法函数直接写在界面类的响应函数里。点一下“开始检测”，界面就卡住，直到检测完成才能动。 二、OpenCV算法落地：不能照搬PC代码PC上OpenCV怎么方便怎么来，到了嵌入式平台就得精打细算。图像预处理这条链，在PC上可能几毫秒，在嵌入式上就是几十毫秒。 三、嵌入式平台适配：每块板子有自己的脾气RK3588和Jetson Orin是当前主流的嵌入式AI平台，但开发体验差异不小。交叉编译环境搭建就是个开端，库依赖容易出问题。 五、从原型到产品，每一步都不能省嵌入式AI产品开发，不是“写个算法然后拷过去”那么简单。界面要响应快，算法要跑得稳，硬件资源要榨干，还要考虑设备长时间运行的散热和稳定性。 高培觉得嵌入式AI开发需要的不是单点技术，而是全局视角：QT界面、OpenCV算法、模型部署、多线程优化、硬件加速、系统稳定性，缺一不可。