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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。
94610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
75210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
1K30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）。
43110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。
40100发布于 2021-09-10 - 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。
48510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！
52710发布于 2020-06-23 - 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。
60810编辑于 2021-12-06 - 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。
39120编辑于 2021-12-06 - 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：
63810发布于 2019-11-07 - 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。
70940发布于 2019-11-13 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)
大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。
36600发布于 2021-09-11 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)
大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。
50730编辑于 2021-12-06 - 来自专栏希里安
AI模块开发
截止昨天，云原生模块的框架就差不多了，主要就是针对k8s集群资源的增删改查等基础操作的功能，这也是为了熟悉集群基础资源的增删改查的开发流程。 要说完整开发还得用类似kubesphere等专业的管理平台。 那么今天就来看看AI模块，这块其实就更多就是一个尝试，只能边学边开发了，我这边就暂时是直接将别人开源的chagpt模块接入自己的平台，后期在考虑自己开发一个页面吧，如下所示： 在介绍下接入的chatgpt ： # 安装依赖 npm i -g pnpm pnpm i # 本地开发 pnpm dev 至于智能预测和排障还得多学习才能开发出来，慢慢来。 不断优化运维策略：AI可以持续监控不同的运维策略和操作是否达到最佳效果,并根据效果反馈不断调整和优化,使运维过程最大化自动化与智能化。
37110编辑于 2023-10-30 - 来自专栏软件安装
AI应用开发
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合，构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术，以下是其核心要素和流程： 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习：TensorFlow Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题（如分类、预测、生成等） 数据采集（爬虫、API、传感器等）、清洗（去噪、补全）、标注 应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用，可识别文本情感（正面/负面）： 四、AI应用开发的挑战 数据质量：模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源：深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规 ） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是"以问题为导向"，而非盲目堆砌技术——先明确业务痛点，再选择合适的AI技术落地。
71910编辑于 2025-11-12 - 来自专栏我的专栏
AI 开发规范
AI 最适合“内容 & 交互实现”，人必须死守“数据模型 & 性能 & 社区氛围”。AI 可以让你 快 2～3 倍上线 MVP，但社区产品的长期生命力，靠的是 人设计的规则和边界。 AI 辅助审核 & 风控 敏感内容 ❌ 绝对不能交给 AI性能 长列表、分页 ❌ 人主导二、Next.js 在社区项目里的优势（为什么选对了）✅ App Router• RSC（React Server ✅ 2️⃣ 页面 & 组件（AI 主力）AI 非常适合：• 帖子列表 / 瀑布流• 帖子详情• 评论树• 用户主页• 关注 / 粉丝列表• 通知中心 UI✅ Prompt 示例：用 Next.js App 熟悉度高、出错率低五、AI 使用红线（社区项目特别重要） 绝对不能交给 AI 的 6 件事权限模型举报 / 审核逻辑敏感词 / 风控规则Feed 排序算法数据库 schema 设计用户体验决策社区产品一旦 六、一个可直接用的 AI Prompt（社区专用）你是资深 Next.js 工程师，正在开发一个社区项目。
10100编辑于 2026-06-09 - 来自专栏freesan44
PAT-2021年秋季考试 乙级 7-4 数组与链表 (20 分)
当用户访问第 i 个元素 Ai 的时候，如果 0≤i<L 0 ，则 Ai 对应 A 0 i，系统就返回 h 0 +i×sizeof(int) 作为要访问的地址，其中 h 0 是数组 A 此时 Ai 对应 A 1 j（这里 i 和 j 之间的映射关系留给你去推导）。
44130发布于 2021-09-14 - 来自专栏刷题笔记
【2019秋PAT乙级真题】7-4 天长地久 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634493 7-4 天长地久 (20 分) “天长地久数”是指一个 K 位正整数 A
99240发布于 2019-11-08
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