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7-3 打印沙漏
点这里 7-3 打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。
70320发布于 2019-11-08 - 来自专栏以终为始
7-3 情人节 （15 分)
输入按照点赞的先后顺序给出不知道多少个点赞的人名，每个人名占一行，为不超过10个英文字母的非空单词，以回车结束。一个英文句点.标志输入的结束，这个符号不算在点赞名单里。
20720编辑于 2023-03-09 - 来自专栏繁花云
7-3笔记
对数的定义：一般地，如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
56200发布于 2018-07-31 - 来自专栏刷题笔记
7-3 约瑟夫环 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472782 7-3 约瑟夫环 (25 分) N个人围成一圈顺序编号，从1号开始按1、
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-3 电话聊天狂人 (25 分)
点这里 7-3 电话聊天狂人 (25 分) 给定大量手机用户通话记录，找出其中通话次数最多的聊天狂人。 输入格式: 输入首先给出正整数N（≤105），为通话记录条数。
1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-3 寻找大富翁 (50分)
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。假设给出N个人的个人资产值，请快速找出资产排前M位的大富翁。
1.5K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏以终为始
7-3 树的同构 （25 分）
7-3 树的同构 （25 分） 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。
22910编辑于 2023-03-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca
首先创建一个虚拟的测试样本，样本具有两个特征，并且两个特征之间具有相应的线性关系。这里之所以让两个特征之间具有一定的线性关系是因为对这样的两个特征进行降维效果会比较明显。
80250发布于 2019-11-13 - 来自专栏数据结构和算法
7-3 调查电视节目受欢迎程度 (15分)
7-3 调查电视节目受欢迎程度 (15分) 某电视台要调查观众对该台8个栏目（设相应栏目编号为1~8）的受欢迎情况，共调查了n位观众（1≤n≤1000），现要求编写程序，输入每一位观众的投票情况（每位观众只能选择一个最喜欢的栏目投票
32010编辑于 2023-11-30 - 来自专栏刷题笔记
7-3 堆栈操作合法性 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98609302 7-3 堆栈操作合法性 (20 分) 假设以S和X分别表示入栈和出栈操作。
1.5K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一次都没有，在第二行输出 wu gan（无感）；如果有但不超过 3 次，输出 you ai（有爱）；如果超过了 3 次，输出 zhen ai la（真爱啦）。 Hey I love pintia a 结尾无空行 输出样例 2： 1 you ai 结尾无空行 输入样例 3： This is apintiatest. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. ") else: print("zhen ai la")
41710编辑于 2021-12-06 - 来自专栏freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一次都没有，在第二行输出 wu gan（无感）；如果有但不超过 3 次，输出 you ai（有爱）；如果超过了 3 次，输出 zhen ai la（真爱啦）。 Hey I love pintia a 结尾无空行 输出样例 2： 1 you ai 结尾无空行 输入样例 3： This is apintiatest. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. ") else: print("zhen ai la")
57500发布于 2021-09-10 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-3 阅览室
7-3 阅览室 天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序。当读者借书时，管理员输入书号并按下S键，程序开始计时；当读者还书时，管理员输入书号并按下E键，程序结束计时。
48930发布于 2020-06-23 - 来自专栏老齐教室
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。 仅仅就 AI 技术而言，也要求 AI 工程师除了知道某项技术之外，比如某个神经网络框架，还要能够凭借自身对项目的理解，以更开阔的视野来理解项目的关键，从而才能不局限于某个神经网络框架的限制。 在项目中是否使用 AI 技术？使用哪种技术？怎么使用？结果会如何？为项目带来什么价值？所以，如果一名 AI 工程如果要有能力对项目进行评估，需要掌握和具备比较全面的的知识和技能以及相关能力。
54510编辑于 2022-12-09 Spring AI 项目介绍
Spring AI 是一个为开发 AI 应用程序提供 Spring 友好的 API 和抽象层的项目。 它将 Spring 生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用到 AI 领域，并促进使用 POJO 作为 AI 应用程序的构建块。 核心理念 ❝ 在其核心，Spring AI 解决了 AI 集成的根本挑战：将您的企业「数据」和「API」与「AI 模型」连接起来。 聊天、嵌入Azure OpenAIspring-ai-azure-openai聊天、嵌入、图像AWS Bedrockspring-ai-bedrock聊天、嵌入Google Geminispring-ai-vertex-ai-gemini 聊天、嵌入Ollamaspring-ai-ollama本地部署聊天模型DeepSeekspring-ai-deepseek聊天、嵌入Minimaxspring-ai-minimax聊天智谱AIspring-ai-zhipuai
96210编辑于 2025-07-07浅谈AI agent项目
此文主要讲解ai项目集成心得体会个人感觉ai项目与正常开发并无太大区别，你可以理解为就多了一些依赖引入，多了些编码的固定格式。主要涉及几大板块区别，一个是模型引入，即你想使用什么LLM作为基座。 第一个模型引入，简单来说就是需要接入我们的大语言模型，作为我们整个agent项目的衔接。 识别是否为tools—》按描述进行对应接口调用—》结果返回给模型—》模型根据数据整理返回结果答复RAG（检索增强）：就是为了实现使用数据引入，让LLM能够知道你的公司的私有数据，然后进行相应答复，比如你公司项目是业财系统
20820编辑于 2026-04-13- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-3 判断上三角矩阵 (15分)
上三角矩阵指主对角线以下的元素都为0的矩阵；主对角线为从矩阵的左上角至右下角的连线。
1.5K10发布于 2021-09-16 AI Agents Masterclass 项目文档
项目标题与描述AI Agents Masterclass 是一个全面的AI代理开发教程项目，旨在展示如何利用大型语言模型(LLM)与外部系统交互，实现业务流程自动化。 项目包含多个功能模块，如Asana任务管理、Google Drive文档处理、Slack消息交互等，通过实际案例演示AI代理的强大能力。 ai-agents-masterclass创建虚拟环境：python -m venv ai-agents-masterclass激活虚拟环境：# Windows. \ai-agents-masterclass\Scripts\activateMacOS/Linuxsource ai-agents-masterclass/bin/activate安装依赖：pip install : str ="today") -> str: """ 在Asana中创建任务 参数: task_name: 任务名称 project_gid: 项目
39410编辑于 2025-07-24AI 项目如何避免“烂尾”？怎么选择才能让AI项目长期奔跑？
据MIT的研究显示，高达95%的生成式AI试点项目未能实现预期价值。场景和模型越来越多，如何在算法的“汪洋大海”中选择最适合的那一个，成了摆在所有团队面前的巨大困境。 从硬件适配到成本控制，性价比已成为决定项目生死的最关键因素。无数AI项目从雄心勃勃开始，最终却在模型选型错误、工程化落地困难、成本失控中悄然“烂尾”。为何选错模型？ 能长期奔跑的项目，做对了什么？那些能将CV项目持续运营并创造价值的公司，通常跳出了单纯的技术比较，形成了一套系统化的方法论。首先，他们极度关注场景而非技术炫技。 当选择模型不再是令人头疼的“赌博”，而变为有数据支撑、有平台赋能的科学决策时，更多的AI项目才能驶离“烂尾”的险滩，抵达价值创造的彼岸。 这或许正是像Coovally这样的平台，在AI时代带给开发者和企业最宝贵的礼物。需要AI算法，或是需要AI解决方案的朋友，可以扫描二维码，我来给你提供解决方案！！
25510编辑于 2025-12-02- 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-3 平均成绩 (10分)
输入首先在第一行中给出一个正整数 N（≤10000），即全校学生人数。最后 N 行，每行按照格式 性别 成绩 给出一位学生的信息。其中 性别 为 1 表示男生，0 表示女生；成绩 是一个 0 到 100 之间的整数。
57640发布于 2020-06-23
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