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7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
20900发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
89610发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
32620编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。
21920编辑于 2023-03-09 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
64400发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
48410编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
43520发布于 2019-11-07 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
47240发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
40510编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
62220发布于 2019-11-08 - 来自专栏AI系统
【AI系统】算子循环优化
AI 芯片硬件的支持。 循环优化 循环的优化方案针对不同的数据局部性和计算并行性，有不同的优化方案，如循环分块、循环展开、循环重排、循环融合、循环拆分等。下面重点接受不同的循环优化方案细节。 循环分块 循环分块是利用 Cache 的数据局部性进行优化的一种方法。 循环分块主要针对大型数据集进行优化，大数据集无法一次全部存入 Cache 中。 循环重排 循环重排序（reorder）是矩阵乘法常见的优化方式，指的是对程序中的循环结构重新排列顺序，以优化数据访问模式，特别是在 CNN 中卷积层的应用。
67910编辑于 2024-12-04 - <! -- --> <div class="<em>ai</em>-explanation <em>ai</em>-explanation-content来自专栏大大的小蜗牛
博客 AI 摘要及优化
即便如此，我的博客中也只有不到三分之二的文章有 AI 摘要。 这样下去，感觉像个无底洞。 这个时候的 AI 摘要功能就变成了一个历史包袱。 如果取消 AI 摘要功能，那前面花的那些小钱就变成了沉没成本了。 有情怀不代表需要妥协 Geek 精神。 所以决定自己动手改造一下 AI 摘要。 怎么优化 AI 摘要 推荐：https://github.com/Moraxyc/ai-summary-hugo 辅助生成 summary.json 的 Python 脚本 1. ai-title-text">AI 摘要
【AI系统】AI 编译器后端优化
AI 编译器分为多层架构，最顶层由各种 AI 训练框架编写的神经网络模型架构，一般由 Python 编写，常见的 AI 训练框架有 PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle 等。 在导入 AI 编译器时需要用对应框架的 converter 功能转换为 AI 编译器统一的 Graph IR，并在计算图级别由 Graph Optimizer 进行计算图级优化，也叫前端优化。 在算子级优化结束后，即进入代码生成阶段。本文将重点介绍 AI 编译器的后端优化相关功能。后端优化后端优化基本概念在 AI 编译器中存在两层中间表示，相应也存在两类优化，即前端优化和后端优化。 传统编译器如 GCC、LLVM 也具有后端优化的部分，为什么不直接将 AI 编译器的后端优化委托给传统编译器来实现呢？有两个关键原因：1）数据形式不同：深度学习中数据形式主要为张量（Tensor）。 对优化后的低级 IR 转化为机器指令执行，现阶段最广泛的做法为借助成熟的编译工具来实现，代码生成不是 AI 编译器的核心内容。
AI模型的效率优化
AI模型的效率优化：量化与模型压缩技术随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI模型的应用范围不断扩大，尤其是在计算资源有限的设备上，如移动设备、物联网（IoT）设备以及边缘计算环境中，AI模型的计算效率和存储需求变得至关重要 为了确保这些模型能够在资源受限的环境中高效运行，模型的效率优化成为了研究和应用的关键问题。AI模型的效率优化主要集中在两个方面：模型量化和模型压缩。 实际案例与应用案例一：移动设备上的AI应用在移动设备上，AI模型面临计算资源、内存和电池续航等多方面的限制。通过量化和模型压缩，开发者可以将复杂的深度学习模型优化为适合移动设备的版本。 对于想要深入了解AI模型优化的开发者而言，这是一本非常实用的参考书。 总结AI模型的效率优化技术，尤其是量化与模型压缩，是在计算资源有限的环境中部署高效AI应用的核心手段。量化通过减少模型参数的存储位数，能够显著提高推理速度并降低存储需求。
机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X，此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习，此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分，每一个主成分对应的一个单位方向，用W矩阵来表示，此时的W矩阵为k行n列，代表前k个主成分，每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程，而由于我们原来为n维坐标系，因此转换之后的坐标系也有n个维度，只不过对于转换后的坐标系来说，取出前k个更加重要的方向，因此W是k行n列的矩阵。
【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼
7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”，跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员，你写的程序得高级一点，要能跟任意指定的星球打招呼。
【2019秋PAT乙级真题】7-5 链表合并 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634522 7-5 链表合并 (25 分) 给定两个单链表 L1=a1→
AI搜索GEO优化（生成引擎优化）白皮书
AI搜索GEO优化（生成引擎优化）白皮书GEO优化让AI正确听你的话，在AI搜索内容/生成内容/推理内容/问答内容里有你的品牌/产品/服务和口碑等推荐希望本书（GEO优化）能帮您实现下面的3个基本基础效果 GEO优化作业规范 2. GEO优化关键词分类 3. 图文GEO优化 4. 视频GEO优化 5. GEO排名优化 6. GEO流量优化 7. AI问答优化 8. 关于作者： 9. 鸣谢 10. GEO优化作业规范1.1 GEO优化KPI制定1.2 GEO用户输入分类（俗称关键词）用户通过输入关键词，提示词，命令词，指令词，问题词/集，推理词，Prompt去问AI，AI生成答案和内容。 GEO排名优化GEO优化一共分为6个步骤：5.1 用户输入用户有7种输入方法（大白话就是关键词类型），每种方法又细分为3种，共计21种。Ai平台上：用户/消费者搜啥？问啥？看啥？干啥？怎么问Ai？ 平台的回答结果中，需要实施全面的GEO优化策略，包含关键词优化（如语义关键词挖掘与布局、关键词密度与分布优化、长尾关键词精准匹配等）、内容架构优化、多媒体优化、技术层优化等，以提升品牌在AI平台中的可见性
AI口语练习App的优化
AI口语练习App的优化是一个持续改进的过程，旨在提升用户体验、提高学习效率和增强学习效果。以下是一些关键的优化方向。1. 主动学习和用户反馈： 收集用户的纠错反馈，用于模型迭代和优化。当App识别错误时，允许用户手动纠正，并将这些数据用于模型训练。 提升用户体验：更简洁、直观的界面设计： 优化用户界面和交互流程，提高App的易用性和用户友好性。更流畅的交互体验： 优化App的性能，减少延迟和卡顿，提供更流畅的交互体验。 技术层面的优化：模型压缩和优化： 优化模型结构和参数，减少模型大小和计算复杂度，提高App的运行效率。 通过以上多方面的优化，可以不断提升AI口语练习App的质量和用户体验，使其成为更有效、更受欢迎的口语学习工具。持续关注用户反馈和技术发展趋势，不断进行迭代和更新，是保持App竞争力的关键。
