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  • 来自专栏刷题笔记

    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。

    79520发布于 2019-11-08
  • 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。

    62200发布于 2018-07-31
  • 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。

    25420编辑于 2023-03-09
  • 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(≤10​5​​),为通话记录条数。

    1.1K20发布于 2019-11-08
  • 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。

    26610编辑于 2023-03-09
  • 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。

    1.6K10发布于 2020-06-23
  • 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。

    88950发布于 2019-11-13
  • 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。

    1.6K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)

    如果一个人在一段话里很多次提到 pintia,那对拼题 A 就是真爱啦~ 本题就请你检查一下给定的文字中出现了几次 pintia。

    67500发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)

    如果一个人在一段话里很多次提到 pintia,那对拼题 A 就是真爱啦~ 本题就请你检查一下给定的文字中出现了几次 pintia。

    48710编辑于 2021-12-06
  • 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

    37610编辑于 2023-11-30
  • 技能+长期记忆——记忆冲突排查指南

    开了长期记忆之后,AI反而变“糊涂”了?先别急着关,可能是记忆打架了一、先说一个反直觉的现象很多人开长期记忆的初衷是:让AI记住我的偏好,少让我重复说。 的记忆是分层的,不同类型的记忆优先级不一样:层级存放位置作用范围优先级用户记忆~/.codebuddy/CODEBUDDY.md你的所有项目、所有技能高项目记忆项目根目录的. 五、隔离方案:让不同技能的记忆互不干扰排查是治标,隔离是治本。方案一:项目记忆代替全局记忆把“只属于某个项目/技能”的规则,从用户记忆(全局)挪到项目记忆(局部)。 全局记忆只放:你的身份、通用偏好、跨项目规则项目记忆放:这个项目专用的格式、路径、术语方案二:技能内声明记忆边界在SKILL.md里明确写清楚:本技能只读取哪些记忆,不读取哪些。 markdown##记忆规则-读取用户记忆中的“身份信息”和“通用格式偏好”-忽略与“财务”相关的记忆条目(避免其他技能的记忆污染)方案三:定期清理“过期记忆”记忆不是越多越好。

    20110编辑于 2026-09-10
  • 来自专栏扶墙集

    记忆技巧

    今天扫了收藏夹里一个TED视频,所以也借此总结一下上半辈子学到的点滴技巧吧~ 关于记忆技巧, 我印象最深的是小时候电视里有个老师在讲如何记忆英语单词,比如同样的词根,只要变换一个字母就可以记住一大批单词这样的技巧 第二个印象,是一个女的演讲者提到的记忆技巧, 她的记忆技巧可以归纳为一个词: “标新立异”, 也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签,突出强烈的反差感, 比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里 第三个印象是一个TED演讲者, 他的方法是是图像记忆法, 给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图, 这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语:"one picture is better than a 第四个印象是某人发明了个记忆宫殿(Memory Palace)这样的记忆技巧或者说术语,总结下来就是上下文关联(Context),将你要记忆的信息放到一个上下文中,这个上下文是任何你熟悉的场景,比如你的房子 关联性,将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景(上下文Context) 串联起来,可以帮助我们批量记忆一组信息,配合强烈反差的故事线更好。

    84810发布于 2020-01-13
  • 来自专栏程序员

    智能体(Agent)的记忆架构:深入解析短期记忆与长期记忆

    在人工智能领域,尤其是基于大语言模型(LLM)的智能体(Agent)系统中,记忆机制是实现持续、连贯和个性化交互的核心基石。记忆系统模拟了人类的认知结构,通常划分为短期记忆和长期记忆。 第一章:短期记忆——智能体的工作记忆与意识流1.1定义与本质短期记忆是智能体用于处理当前任务或单次会话的临时信息存储区。 检索当新的会话开始时,Agent不会加载整个长期记忆库(那样会瞬间爆满短期记忆)。相反,它会根据当前的用户查询和短期记忆的上下文,去长期记忆库中寻找最相关的信息。 记忆冲突与更新:当新信息与旧记忆矛盾时,如何更新或版本化管理记忆(例如,用户之前喜欢咖啡,现在改喝茶了)。 检索长期记忆:系统将当前查询与短期记忆的上下文结合,作为“检索键”,在长期记忆库中进行向量相似性搜索,找出相关记忆。

    3.3K11编辑于 2025-09-25
  • 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。

    55530发布于 2020-06-23
  • 来自专栏AI人工智能

    智能体的记忆系统:短期记忆、长期记忆与知识图谱

    智能体的记忆系统:短期记忆、长期记忆与知识图谱 嗨,我是IRpickstars! 总有一行代码,能点亮万千星辰。 在技术的宇宙中,我愿做永不停歇的探索者。✨ 用代码丈量世界,用算法解码未来。 而具备记忆能力的智能体,能够记录和回忆过去的经验,从而在多轮对话、任务规划和长期交互中表现出更高的连贯性和智能性。智能体的记忆系统主要包括短期记忆、长期记忆和知识图谱三个层次。 记忆系统分类与实现智能体的记忆系统可以根据其功能和实现方式,分为以下几类:1. 短期记忆(STM)短期记忆用于存储当前会话或任务的上下文信息,通常具有较短的生命周期。 自适应记忆管理:系统将能够根据使用频率、重要性等因素自动调整记忆的存储策略,实现更加智能的记忆生命周期管理。 联邦记忆学习:在保护隐私的前提下,多个智能体之间可以共享和学习彼此的记忆,构建分布式的集体智能记忆网络。

    2.6K00编辑于 2025-07-14
  • 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。

    1.6K10发布于 2021-09-16
  • 跨越遗忘鸿沟:Agent长期记忆架构、工作记忆管理与记忆检索实战

    从长期记忆持久化(Long-termMemoryPersistence)到工作记忆动态管理(WorkingMemoryOrchestration),从语义记忆检索(SemanticMemoryRetrieval 根因:缺乏长期记忆持久化与分层存储架构。对话历史仅存在于上下文窗口中,未被提取为结构化记忆;缺少"对话→记忆"的自动提炼管道;无跨会话、跨时间的记忆延续机制。2." 根因:缺乏记忆生命周期管理与整合遗忘机制。无记忆重要性评估与自动衰减;缺少记忆冲突检测与合并策略;未建立记忆的版本化与合规删除能力。 核心设计亮点:1)记忆提炼必须结构化——不是把对话原文存下来,而是由LLM提炼为自包含的、可独立理解的记忆条目,附带类型、重要性、实体引用;2)冲突检测是刚需——用户偏好会变、事实会更新,新记忆必须能检测并取代旧记忆 3.记忆注入Prompt必须有严格Token预算坑:检索到20条"相关"记忆全部塞入Prompt,挤占了用户当前问题的空间,导致回答质量下降;记忆文本过长导致首Token延迟飙升;不相关的记忆"污染"了模型注意力

    27400编辑于 2026-08-10
  • 来自专栏运维开发王义杰

    刻意训练与记忆强化:竞技记忆与应用记忆的探索之旅

    特别是在竞技记忆和应用记忆领域,我们看到了记忆力如何被推向极限,以及如何在日常生活中得到实际应用。本文旨在深入探讨这两个领域,分析其原理,探索它们的实际应用,并讨论如何通过刻意训练提高我们的记忆力。 一、竞技记忆:大脑的极限挑战 竞技记忆,顾名思义,是一种将记忆力竞赛化的活动。参与者需要在短时间内记忆尽可能多的信息,如一副洗乱的扑克牌、长串数字或复杂的图形等。 这不仅是一场对记忆力的挑战,更是对心智控制、专注力和心理素质的全面考验。 竞技记忆的技巧: 联想记忆:通过将抽象信息与熟悉事物关联,形成更容易记忆的图像。 二、应用记忆:日常生活的智慧 与竞技记忆相比,应用记忆更贴近日常生活,它关注如何将记忆技巧应用于学习、工作和生活中。 竞技记忆强调技巧和速度,而应用记忆强调实用性和长期记忆。两者之间的技巧和策略有交集,也有各自的特点。

    58410编辑于 2024-01-04
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