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。

Token 计量与费用归因体系的设计

AI 批量处理数据，当月成本暴增，事后才发现· 模型价格不一致：GPT-4o 和 GPT-4o-mini 单价差 20 倍，但用户选择模型往往没有约束二、计量体系的设计2.1 归因维度要做有意义的费用报告 向部门负责人发告警通知· 硬限制：消耗达到预算 100% 时，该归因维度的调用被拒绝，返回预定义的错误· 动态调额：支持临时申请额度提升，走审批流后生效三、成本可视化报告应该包含什么一份有用的 AI 费用报告 · 模型分布：各模型的用量占比，评估是否在用「最贵但不必要」的模型· Token 效率：平均每次调用的 input/output token 比，比值异常往往意味着 prompt 设计有问题四、降低成本的工程手段 4.1 Prompt 压缩input token 是成本的大头。 ZGI（zgi.cn）的费用管控模块提供了从计量、归因到预算预警的完整体系，支持按部门独立预算管理。

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

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。

百亿token免费用！国产平台一键拖拽定制大模型，多元算力极具性价比

这家国产平台从今日起，免费送百万token。开发者们不仅可以对20多种开源模型精调，还能用上极具性价比的多元算力。 有人调侃，比起「造福人类」，大模型更应该先呼吁「给我场景」。 开发者可以在这个平台上体验、对比各种模型能力和芯片效果，通过简单拖拽各种参数按钮的动作，就能精调出更贴合业务的大模型并部署在无穹Infini-AI上，再以非常优惠的千token单价向用户提供服务。 第三方平台或自定义训练、微调而来的模型也可以无缝迁移托管到无穹Infini-AI，并获得细粒度定制化的按token计费方案。

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”。

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。

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。

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

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”。

解析 Token to Token Vision Transformer

最后看下T2T，通过Token to Token结构（下文会讲），它在浅层的时候也能建模出结构信息，同时也避免了极值的出现。 Token To Token结构 ? 而T2T为了捕捉局部信息，它将所有的token通过reshape操作，恢复成二维，然后利用一个unfold一个划窗操作，属于一个窗口的tokens，会连接成一个更长的token，然后送入到Transformer 这样会逐渐减少token的数量，但随之而来token的长度会增加很多（因为多个tokens连接在一个token），因此后续模型也降低了维度数目，以平衡计算量。 整体架构 T2T架构如上图所示，先经过2次Tokens to Token操作，最后给token加入用于图像分类的cls token，并给上位置编码（position embedding)，送入到Backbone 结构对比 代码解读 Token Transformer class Token_transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, in_dim,

日志费用计算

我们至少需要投入的硬件成本，就 T 是一次性硬盘购买费用加上维护费用，即 33 + 9.2 = 42W 元。 根据硬盘推算服务器投入 接下来，我们还需要计算服务器的相关成本。 根据服务器托管推算维护费用 把 2u 服务器托管在较好的机房里， 每台服务器托管的费用每年大概是 1W 元。前面我们算过服务器需要 12 台，那么一年的托管费用就是 12W 元。 现在我们来算算第一年的投入是多少，这个投入包括硬盘的投入及维护费用、服务器的硬件费用和托管费用，以及宽带费用。 计算公式如下： 第一年投入费用 = 42W（硬盘新购与备用盘）+ 36W（服务器一次性投入）+ 12W（服务器托管费）+ 10W（宽带费用）= 100W 元 而后续每年维护费用，包括硬盘替换费用（假设都用完 ）、服务器的维护费用和宽带费用。

小米 token(token在哪里获取)

小米设备token获取&HomeAssistant安装部署 小米智能设备token获取 miIO-discovery获取token与控制 app直接token获取 DB获取token 开源智能家居平台HomeAssistant 在使用这个局域网控制协议之前需要获取到设备token，接下来介绍小米设备获取token的一些方法。 :’,tok) 运行python3.5 miio_test.py，获取小米Wi-Fi插座token 执行控制脚本，输入插座的ip和token两个参数就可以看到现在插座的状态，在这两个参数的基础上添加 接下来还有一种方法可以直接从app获取token。以小米绿米网关为例，首先下载米家app，将绿米网关配置入网后，点击网关设备。接下来步骤如下组图，最后的密码即为网关的token。 目前绿米的这种设计模式是最方便用户的，而且设备的所有者还可以选择是否开放局域网控制以及刷新控制token的有效性，个人还是很希望小米的其他设备同样开放app侧获取设备token，因为毕竟获取需要搭建复杂的环境以及调试代码

SAP 费用报销操作

费用报销操作包括： 在资金计划内付款，如之前有预付过货款，则进行 预付应付清账； 在资金计划内付款，如之前没有预付过货款，则根据需要支付的金额和明细进行应付清账。 费用报销用于冲销之前的员工借款，进行清账，冲销个人借款（F-30） 步骤1：输入待清账相关信息 ? 步骤2：输入清账金额和起息日 ? 步骤3：输入原因代码 ?

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,