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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。
89610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
72710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
97030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）。
38310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。
35900发布于 2021-09-10 - 来自专栏云云众生s
使用生成式AI进行软件调试
译自 Debugging Software Using Generative AI，作者 Jeffrey Burt 是一位资深记者，拥有三十多年的新闻工作经验，过去二十多年专注于科技领域。 据卡内基梅隆大学SEI博客中的AI专家在2023年10月的一篇文章称，开发人员越来越认为生成式人工智能是一个有用的工具。 AI技术不断改进，因此他预计Baldur的能力也会得到提升。 在未来，研究人员计划通过调整LLM训练的数据来提高65.7%的数字。对于验证而言，目前并没有太多的数据，因此创建数据集并不容易。
40110编辑于 2024-03-28 - 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。
43510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！
48310发布于 2020-06-23 - 来自专栏愚公系列-书籍专栏
【愚公系列】《AIGC辅助软件开发》019-AI 辅助测试与调试：AI辅助测试与调试应用案例
因此，AI技术在软件测试领域的应用已成为一种必然趋势。 应用领域 描述 测试需求分析 AI技术可以协助测试人员快速、准确地分析和整理测试需求，从而更好地理解需求，为后续的测试工作提供支持。 除了上述工作，AI技术还可以协助测试人员进行多种类型的测试，包括： 功能测试 性能测试 兼容性测试 安全测试 回归测试 此外，AI技术还可以帮助测试人员进行测试管理，包括测试流程、规范、标准等内容，从而提前发现和预防测试中的问题和风险 一、AI辅助测试与调试应用案例 1.制定测试策略 请根据以下上传文件的需求描述，制定一份详细的测试策略。需求描述如下: 1.文件数量限制:单次上传文件的数量不超过5个。 **调试工具** - **Browser Developer Tools**: 浏览器自带的开发者工具（如 Chrome DevTools）用于查看网页元素、调试 JavaScript、分析网络请求等 - **Fiddler**: HTTP 调试代理，适用于网络流量分析和调试。 使用这些工具可以帮助你更高效地进行测试，定位和解决问题，确保软件质量并提高工作效率。
1.7K11编辑于 2024-12-23 - 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。
56010编辑于 2021-12-06 - 来自专栏AI技术应用
AI 大模型本地化部署的调试
AI 大模型本地化部署的调试是一个复杂但至关重要的过程，它确保模型在本地环境中的正确运行和性能优化。以下是一些关键的调试方面。1. 调试工具与技术：日志记录： 在代码中添加详细的日志记录，方便追踪模型运行过程中的问题。调试器： 使用调试器（如 gdb、pdb）单步执行代码，检查变量值和程序状态。 常见调试场景和方法：模型加载失败： 检查模型文件路径、格式和权限。 验证依赖库是否正确安装。输出结果错误： 检查输入数据是否正确。 调试模型代码，检查数据处理和计算逻辑。 部署后的调试：API接口调试： 如果大模型部署为API服务，则需要使用例如postman，或者curl等工具，进行API接口的调试。监控日志： 部署后，对日志进行监控，查看运行状态，和报错信息。 通过以上调试方法，可以有效地提高AI大模型本地化部署的成功率，确保模型在本地环境中稳定、高效运行。
86410编辑于 2025-03-11 - 来自专栏想比AI跑得更快点
用AI编程实现远程网页串口调试
很多工程师在工作中都会遇到这样的场景：某个串口设备需要调试，但工作电脑和串口设备不在同一位置。常规做法是把电脑搬到设备旁边，接上串口线进行现场调试。 当调试频次增多，搬来搬去就会变得繁琐。 这时我们自然会产生一个懒人需求：能否坐在自己的工位上，用工位上的电脑直接连上远处的串口设备，轻松完成调试？ 目标与方案概述 基于以上痛点，我尝试用AI编程来实现这个需求。 这个条件在日常调试场景中通常是很容易满足的。 实现思路 具体实现并不复杂，和往期分享的案例一样：就是把清晰的需求交给AI，遇到问题再让AI修改，如此循环迭代。 为什么不细讲“步骤” 分享了多个AI编程案例后，我的体会是：难点不在“第一步怎么做、第二步怎么做”。这些问题都可以直接问AI并快速得到指导。
22510编辑于 2025-11-07 - 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：
57810发布于 2019-11-07 - 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。
33620编辑于 2021-12-06 - 来自专栏云云众生s
生成式AI如何彻底改变调试
由生成式 AI 驱动的自动调试，通过自动化识别、诊断和解决代码错误的过程，赋能开发者。 随着企业追求速度、敏捷性和可靠性，由 AI 支持的自动调试注定将成为 IT 领导者和首席高管不可或缺的资产。 生成式 AI 如何彻底改变调试 由生成式 AI 驱动的自动调试，通过自动执行识别、诊断和解决代码错误的过程，为开发人员赋能，从填写故障单的初始阶段到识别和隔离导致事件的代码行。 生成式 AI 在调试中的关键功能包括： 自动根本原因分析：AI 模型分析代码模式、日志和系统行为，以确定错误的确切原因，从而减少开发人员花费在故障排除上的时间。 对高管的战略优势 从高管的角度来看，采用自动调试生成式 AI 不仅仅是一项技术改进；这是一项与更广泛的业务目标相一致的战略举措。
36810编辑于 2024-09-30 - 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。
62940发布于 2019-11-13 - 来自专栏ATYUN订阅号
Uber开源Manifold，用于调试AI模型的可视工具
它已帮助各种产品团队分析了无数的AI模型。截止到今天，它已在GitHub上以开源形式提供。 Uber机器学习软件工程师李乐之在博客中写道：“自从今年早些时候创建Manifold以来，我们已经收到了很多关于其在通用ML模型调试场景中潜力的反馈。 在开源独立版本的Manifold时，我们相信该工具将通过为ML工作流提供可解释性和可调试性，同样使ML社区受益。” 版本1发行版中的功能包括： 与模型无关的通用二进制分类和回归模型调试支持。用户将能够分析和比较各种算法类型的模型，从而使他们能够区分各种数据片的性能差异。
61530发布于 2020-02-12 VS Code 1.110 官宣 AI 新特性：AI 直接调试浏览器！
VS Code 发布 AI新功能：离了大谱！ VSCode 1.109 Chat UX 大升级！ VSCode 1.109 正式发布：全新多智能体开发，真的有点强！ VS Code 新版本来了，更强 AI，更丝滑的编程体验！ VS Code 插件榜 top 10 ：装上起飞！ 前言：还在手动打开浏览器、点击按钮、检查控制台报错？太累了！ 浏览器智能体工具 (Browser Agent Tools) 让 AI 能够在一个封闭的开发循环中，自主地构建和验证 Web 应用。 它能做什么？ 第四步：观看智能体调试并修复 Bug 如果测试中发现了 Bug，智能体会自动进入“侦探模式”分析原因并修复。 智能体独立完成了一个完整的开发循环：构建 -> 测试 -> 调试 -> 修复！
40110编辑于 2026-03-09
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