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【PTA】7-10 方阵转置 (15分)
输入格式: 输入第一行给出一个正整数n（1≤n≤6）。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。
1.2K30发布于 2021-09-16 - 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7-10 查找指定字符
练习7-10 查找指定字符 本题要求编写程序，从给定字符串中查找某指定的字符。 输入格式： 输入的第一行是一个待查找的字符。第二行是一个以回车结束的非空字符串（不超过80个字符）。
2.6K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 关于堆的判断 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790049 7-10 关于堆的判断 (25 分) 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆
69710发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 阿生的粉丝团 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473111 7-10 阿生的粉丝团 (30 分) 夭折了，阿生竟然有粉丝团了，而且还是清一色的妹子
37020发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 功夫传人 (25分) 图 深度优先搜索
7-10 功夫传人 (25分) 一门武功能否传承久远并被发扬光大，是要看缘分的。
69620发布于 2021-02-02 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI设计系统“设计之神”
标题： “God of Design” AI design system “设计之神”AI设计系统 价值主张： 我们的“设计之神”系统利用生成对抗网络技术，帮助甲方把设计目标可视化后，更清楚地传达给设计师 借此技术，让无作图能力的甲方，把生成条件输入AI设计系统后，程序在极短时间内生成海量方案，甲方只需挑选其中想要的方案，交给设计师来完善，避免了设计师的无效工作，提升了工作效率。 ? “设计之神”AI设计系统原型演示 demo of AI design system： 我们以室内装修设计为例，制作了一份简单的使用演示，让读者能更具体的了解人工智能发挥的作用 ? 3.甲方把自己定制的方案发布出来，交给设计师完善。 （这里我们还设计了一个简单的商业模式，AI设计工具免费开放给所有人使用，定制生成的方案可以直接发布在我们的平台上，寻找设计师来完成。 运营模式 BUSINESS OPERATION MODEL ： 这块只是很粗略的构想了一个如何利用这技术来开展商业的模型，大体思路就是利用这个AI设计系统来吸引甲方和设计师，从而构建一个设计服务平台，对接甲方们和设计师们
1.6K10发布于 2019-09-26 - 来自专栏以终为始
7-10 公路村村通 （30 分）【最小生成树 模板】
7-10 公路村村通 （30 分） 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。
32430编辑于 2023-03-09 - 来自专栏Golang语言社区
山海传说ai 设计
二怪物ai:选定怪物时，怪物头上显示名字等级等，取消选定，怪物不再显示信息。 2.1怪物ai分类：1级到7级。 1级ai：不会移动，不会攻击。固定位置。 2级ai：不会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击。固定位置 3级ai：会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击，不会追击。在固定区域内巡逻 4级ai：会移动，会主动攻击。 1到3级怪物ai视野范围和警戒范围为0米。 4到5级怪物ai视野范围为10米，警戒范围为8米。 6到7级怪物ai非战斗状态视野范围为10米，警戒范围为3米。 1级到2级怪物ai不会使用技能。 3级到4级怪物ai会几率使用编号xx到编号yy技能。 5到6级ai会几率使用编号aa到编号bb技能，会几率使用身上物品。 7级boss ai会几率使用专属技能。 2.4怪物ai行为流程图 2.4.1 3到5级怪物ai行为流程图： ? ?
1.4K80发布于 2018-03-22 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
当设计遇上AI
一、背景 最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。 本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。 2.3 AI辅助UI设计 AI生成UI版式 近期已经有团队开始实践在AI辅助下的UI设计。 三、AI对设计的价值 1、助力设计师表达创意 设计师可以将AI工具应用在工作中，比如当需要探索视觉概念时，可以使用简单的文本说明生成一些素材供创意师提供灵感和参考；还可以借助AI将已有素材尝试其他不同风格元素 得益于AI在设计领域的快速发展，人工智能势必会大大简化设计师的工作，提升设计师处理各种图像的效率。设计师也不必将时间浪费在去除背景等费力、重复的任务上，并且将有机会以最少的努力探索更多创意。
1.6K10编辑于 2023-04-14 - 来自专栏舆情
Infoseek 字节探索 AI 申诉：合规高效化解品牌危机
“扩散快”，更在于 “处置难”—— 传统处置方式要么依赖 “媒介关系”，花费 2-20 万元却需等待 1 周，还存在非国家工作人员受贿的法律风险；要么选择 “有偿删帖”，每条 5000 元的成本与 7- 而 Infoseek 字节探索数字公关 AI 中台推出的 “AI 申诉” 功能，以 “自动比对、快速生成、合规推送” 为核心，彻底改变了不实舆情处置的低效与高风险现状，让品牌能在合规框架内高效化解危机。 AI 驱动的 “智能鉴谎”：从信息甄别到材料生成，全程自动化Infoseek AI 申诉的核心优势在于 “用技术替代人工”，实现不实信息处置的全流程自动化。 资料卡预设：提前准备，加速申诉流程为了进一步提升申诉效率，Infoseek 设计了 “资料卡预设” 功能，用户可提前在 “公关维权 - 资料管理” 模块填写基础信息，避免临时准备材料的延误。 相比传统申诉 “7-10 天” 的处置周期，Infoseek 的 AI 申诉处置时效快至 30 分钟，最长不超过 72 小时，且全程零成本、零风险 —— 既无需支付高额的 “删帖费”，也不会涉及 “有偿删帖
67810编辑于 2025-11-06 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-10 倒数第N个字符串
7-10 倒数第N个字符串 给定一个完全由小写英文字母组成的字符串等差递增序列，该序列中的每个字符串的长度固定为 L，从 L 个 a 开始，以 1 为步长递增。
70131发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 至多删三个字符 (35 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727562 7-10 至多删三个字符 (35 分) 给定一个全部由小写英文字母组成的字符串
67110发布于 2019-11-07 常用的项目管理软件哪个更值得推荐？
评测维度轻流明道云简道云氚云AI能力基于LLM大语言模型，支持AI项目规划、风险预警；可构建AI项目经理、AI资源调度员等数字员工，实现任务智能分配与进度预测基础AI表单识别数据报表智能分析简单流程自动化建议功能灵活性 6大核心引擎支撑全场景定制，支持从部门级到集团级系统搭建模块化设计，侧重中小团队模板化应用为主行业解决方案丰富实施周期3天实现流程在线化7-10天5-7天7-10天客户案例服务华为、中石化、中国平安等超 首选推荐：轻流AI+无代码项目管理平台轻流作为行业领军者，凭借“AI+无代码”双轮驱动，重新定义项目管理效能标准。 其他平台优势与适用场景明道云以模块化设计见长，适合中小团队快速搭建轻量化管理系统；简道云凭借丰富的模板库，在教育、零售等行业应用广泛；氚云则深耕制造业，提供垂直领域解决方案。 但在AI深度应用、系统扩展性及大型企业服务能力上，与轻流存在显著差距。四、结语：AI时代的项目管理新范式在数字化与AI深度融合的背景下，项目管理软件的选型已成为企业核心竞争力的关键。
45710编辑于 2025-09-03- 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering ·门禁层设计
AI生成的代码，特征完全不同。 年4月）报告显示，45%-70%的AI生成代码未能通过基础安全扫描，而同期的开发者调研中75%认为"AI写的代码比自己写的更安全"。 三个设计原则，比门禁清单本身更重要：原则一：门禁必须能量化。"代码质量要高"不是门禁，"首次通过率≥70%"才是。不能量化的门禁，等于没有门禁——它无法回归、无法对比、无法改进。 这正是门禁设计的边界问题。 这三条反方都成立，所以门禁设计的真正难点不在"加多少"，而在"怎么不过度"。对策有两条：门禁分级——只对真约束（架构、契约、安全红线）设硬门禁，其余用软提示。
20110编辑于 2026-09-07 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
这一主题也被称为架构搜索，已在设计神经网络方面备受关注，比如（Zoph and Le, 2017; Liu et al., 2017）。 除了少数一些文献（如 Friedman and Markovitch, 2015; Smith et al., 2017），当前的 AutoML 算法都是以黑箱形式设计的。 使用人工设计的机器学习模型，模型的推理方式往往已经对用户而言未知了。通过自动化创建模型，用户基本上将没有机会理解选择特定流程的原因。 研究自动设计超参数更少的框架是可行的（Feurer and Hutter, 2018）。 11 总结 自 1990 年代以来，AutoML 主题已行过千里之路。
97520发布于 2019-05-15 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 战略层设计
AI编码把这个平衡彻底打破了。AI把"把事情做对做快"推到了人类无法企及的高度——一个Agent一天生成的代码，够一个团队写一个月。 这两句话的价值，不在于信息量，而在于它是AI开工前看到的第一句话——它决定了AI后续所有生成行为的坐标系。第二，边界在哪。什么不做，比做什么更重要。 边界写得越清楚，AI越不会在"听起来合理"的方向上擅自越界。第三，怎么共事。人和AI之间的协作规则——哪些流程必须走、哪些东西AI无权动、出问题找谁。 derekcoding-framework把行为底线写成了一份独立文件，叫"编码十诫"，十条全是行为层面的纪律，没有一条是代码语法：先读再写——改文件前先读，不依赖记忆，找不到已有模式就问，不猜；显式假设——每条不确定的设计决策标注假设及理由 三、反谄媚：AI时代的独特条款如果说十诫是传统工程纪律的延续，那宪章里有一类条款是AI时代独有的，人类团队的规章制度里找不到对应物——因为它防的不是人，是AI的"谄媚"。
20010编辑于 2026-09-04 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 架构层设计
后来我理解了这件事的本质：人和AI的对话，不是持久化的约定，只是一次性的指令流。它既不回溯、也不留档，更不会自己变成约束。 这一点在AI时代变得格外重要。 这是对AI的硬约束，改动它，需要先有一份新的ADR。往上看，实现层暴露的问题要回流修正约束，而修正的落点正是ADR。 ，别过度设计遇到方向性选择就写一条：什么时候该写？ 当你为一件事跟AI争论超过一轮，或做了一次会波及大量后续代码的决定时让AI开工前读一遍：把ADR目录加进宪章要求的必读清单，确保任何Agent都看到它对约束没有讨价还价的余地改动约束先写新ADR：不是直接改代码或改约定
21010编辑于 2026-09-05 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering ·实现层设计
软件系统从电气工程里借来了同一个思路，叫冗余设计；又借来了断路器的概念——电路过载时，不是让整栋楼停电，而是先切断这一路，保住其他路。 AI编码项目比传统项目更需要这套"坏了以后怎么办"的设计，理由很残酷：AI会挂，而且挂得比人干脆。人不舒服了会慢下来，会求救，会留下半句话；AI挂掉的方式是直接停摆、静默、或者假装自己还活着。 TradeOMS里最典型的幂等设计，是测试数据的播种脚本。UAT测试要反复跑，每跑一轮都要重新准备数据。 幂等设计的判断标准只有一条：把同一个请求发给系统两次，观察它是不是做了两遍。如果做了两遍，就是幂等缺失——不管它是AI发起的还是人发起的，都是隐患。 幂等、退化、失败可见、快速恢复，这四样东西在derekinside里不是一个设计文档，是它活着的状态。
16410编辑于 2026-09-08 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 契约层设计
AI编码时代，这个道理换了一副面孔重新出现。我们面对的AI，是一个学习能力极强、执行力惊人、但永远不会主动问"你到底要什么"的员工。 AI项目里，人记不住的东西，AI更记不住。公元前1754年，汉谟拉比做了件开创性的事：把法律从"长老口传"变成刻在石柱上的成文法。 它不是给AI的说明书，是给AI的契约。说明书可以含糊，契约不行。一份Spec至少要有三样东西，缺一样，AI就会用它的"常识"填空：范围。这次到底做不做这个边界。 缺了假设，AI会用它的"常识"填补你的空白——而AI的"常识"来自互联网，不是来自你的业务。 最后说一句泰勒当年没说透、但AI时代变得格外重要的话：契约不是用来限制AI的，是用来保护AI的——它让AI不用猜，而不用猜的AI，才是可靠的AI。
15410编辑于 2026-09-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】关键设计指标
前面我们已经对 AI 的计算模式有了初步的认识，那么这些计算模式具体是如何和 AI 芯片设计结合起来的呢？接下来我们将从 AI 芯片关键设计指标的角度来进一步拓展对 AI 计算体系的思考。 一些创新的设计和技术可以帮助降低 AI 芯片的能耗，例如专门针对 AI 计算任务进行优化的架构、低功耗制造工艺、智能功耗管理等。 关键设计点 AI 芯片设计的关键点围绕着如何提高吞吐量和降低时延，以及低时延和 Batch Size 之间权衡。具体的实现策略主要表现在 MACs 和 PE 两个方向。 设计高效的处理单元是提升 AI 芯片性能的重要手段之一。关于 PE 的优化设计方向有两个方面： 增加 PE 的核心数量。 比如通过设计高速缓存结构、优化数据存取模式等方式来实现。 计算性能仿真 当我们根据关键指标完成了 AI 芯片的设计之后，不同的 AI 模型在这个芯片上的执行性能都一样吗？
1K10编辑于 2024-12-04
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