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。

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

具身智能WAM模型训练的数据闭环：UMI采集与腾讯云存储支撑方案

模型范式演进驱动数据需求升级 机器人模型正从“观测→动作”的VLA（Vision-Language-Action）反应式策略，转向WAM（World Action Model，世界动作模型）架构。 ）、训练能力（VLA/WAM端到端训练管线，支持Diffusion Policy/ACT，数据闭环回流）、推理部署（策略模型一键导出，适配主流机器人，支持增量学习）四大模块。 对接VLA/WAM训练管线（Pi0.5/DreamZero），训练完成后部署至工业机器人L1、通用机器人L0。 机器人应用产生的数据回流至平台，形成数据飞轮，持续迭代模型。 数据来源：LIVSYN灵生端云一体化架构图 技术适配性与方案获奖背书 本方案的技术领先性体现在三点： 范式适配：完全匹配WAM模型对“带动作标注的视频序列+世界状态变化覆盖”的核心数据要求，UMI数据的跨本体低差异特性被 DreamZero、Fast-WAM等公开学术成果

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

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”。

面向WAM时代的无本体人类操作数据采集与训练闭环

机器人学习范式迁移加剧高质量数据瓶颈 当前，机器人学习正从以视觉语言动作模型（VLA）为代表的“观察→动作”反应式策略，转向世界动作模型（WAM）。 WAM的核心优势在于模型需先预测未来世界状态，再解码出动作，这意味着训练信号同时来自未来视频/状态预测与动作预测，数据中的物理交互序列被更充分地利用。 平台支持Diffusion Policy、ACT等主流算法，并提供策略模型一键导出与适配主流机器人的推理部署能力。 计算加速：GooseFS有效解决了VLA/WAM训练中高吞吐读取视频流、点云序列的IO瓶颈。 来源：2026腾讯云AI产业应用大会LIVSYN灵生演讲材料，内容基于AI Ascent 2026演讲摘要、NVIDIA WAM术语表及DreamZero与Fast-WAM论文。

每日学术速递11.18

我们引入了一种用于本地化图像水印的深度学习模型，称为水印任意模型（WAM）。 为了解决这些问题，论文提出了一种名为“Watermark Anything Model (WAM)”的深度学习模型，用于局部图像水印。 论文通过提出一个名为Watermark Anything Model (WAM)的深度学习模型来解决这个问题。 WAM模型包括一个嵌入器（embedder）和一个提取器（extractor），它们共同工作以实现局部图像水印。以下是WAM解决这个问题的关键步骤和方法： 1. WAM模型介绍： WAM包括一个嵌入器和一个提取器，嵌入器用于将信息嵌入到图像中，而提取器用于检测水印的存在并提取隐藏的消息。

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”。

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。

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。

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

局部图像水印嵌入

为了解决这些问题，论文《Watermark Anything with Localized Messages》提出了一种名为“Watermark Anything Model (WAM)”的深度学习模型 WAM的目标是将水印信号的强度与其像素表面面积解耦，与传统水印技术不同。WAM模型包括一个嵌入器和一个提取器。 WAM模型介绍 任务定义 WAM将水印任务重新定义为一个分割任务，这意味着它不仅仅检测整个图像是否含有水印，而是能够识别出图像中哪些具体的像素被水印了。 掩码的随机性： 在第二阶段训练中，WAM引入多个不重叠的掩码，每个掩码隐藏一个不同的水印消息。这种方法允许模型学习如何在同一个图像中区分和解码多个水印。 总结 本文介绍了一种名为Watermark Anything Model (WAM)的深度学习模型，用于实现局部图像水印技术。

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,

腾讯云LIVSYN灵生：破解具身智能WAM模型数据采集瓶颈与端云一体化基座

数据来源：2026腾讯云AI产业应用大会 突破单机物理锁定：WAM时代具身智能的数据规模化困境 随着具身智能模型范式从 VLA（直接预测动作的反应式策略）向 WAM（世界模型+动作模型，预测未来世界状态及动作 该体系并非单点硬件，而是贯穿采集、管理、训练、部署的 WAM 数据规模化端到端基础设施。 落地多元真实场景：打通从碎片化采集到工业部署的链路 LIVSYN 提供了一条同一套数据链路服务 VLA 动作学习与 WAM 世界状态预测的闭环。 无缝对接下游机器人： LDP 平台内置 VLA / WAM 端到端训练管线（支持 Diffusion Policy / ACT），支持策略模型一键导出，并直接适配主流工业机器人（L1）与通用机器人（L0 锚定世界模型演进路线：以统一接口消除跨硬件迁移损耗 在具身模型加速进化的节点，腾讯云 LIVSYN 灵生的核心技术壁垒在于将异构的人类动作与观测数据对齐到了通用的 UMI 接口。