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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
88020发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
53320编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
84530发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
53610编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
80710发布于 2019-11-07 - 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7-9 计算天数
练习7-9 计算天数 本题要求编写程序计算某年某月某日是该年中的第几天。 输入格式: 输入在一行中按照格式“yyyy/mm/dd”（即“年/月/日”）给出日期。
1.9K40发布于 2020-09-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.5K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
整洁的边界 如果有良好的软件设计，则无需巨大投入和重写即可进行修改。在使用我们控制不了的代码时，必须加倍小心保护资产，确保未来的修改不至于代价太大。
70310编辑于 2022-06-28 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.6K10发布于 2021-09-16 - 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 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
94310发布于 2020-06-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
49720发布于 2020-09-15 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
51420发布于 2019-11-08 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
70820发布于 2018-12-21 - 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
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