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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂,是一个开源框架,旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程,它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 chains,langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain,并提供标准的接口,以便允许不同的chain形成交互序列,为AI原生应用提供端到端的chain。 content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有,运行结果 智能助手显神通 的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通, 问答之间意无穷。
也就是AI Agent AI Agent AI 智能体是一个能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它从标准大语言模型演进而来,被赋予了规划、使用工具以及与周围环境交互的能力。 可以把智能体 AI 想象成一个能在工作中不断学习的智能助手。 它遵循一个简单的五步循环来完成任务 1.获取任务目标:你给它一个目标,比如“帮我安排日程”。 Claude Code Claude Code是一个比较通用的智能体 系统架构 工具系统是 Claude Code 的"手脚",使其能够与外部环境交互: 文件工具:读取、写入、搜索文件; 执行工具:运行 使用最小权限原则,只向用户索要完成任务的最小权限; 安全边界:文件操作和命令执行的限制; 核心引擎是 Claude Code 的"大脑",负责协调各个组件的工作: 消息系统:管理用户输入、AI 响应和工具结果的消息流 ; 查询引擎:与 AI 模型交互,发送请求并处理响应; 工具调度器:协调工具的调用和结果处理; 执行流程 Reference Claude Code 深度拆解:一个顶级AI编程工具的核心架构
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
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。
本节重点 学习 AI 智能体的概念和构建方法,掌握如何实现具有自主决策能力的 AI 系统。 具体内容包括: AI 智能体概念与特点 智能体实现关键技术 使用 AI 智能体的多种方式 OpenManus 实现原理 自主实现 Manus 智能体 智能体工作流编排 A2A 协议 一、什么是智能体? 三、使用 AI 智能体 有 3 种方式可以使用 AI 智能体,之前的教程中其实我们已经有接触过,这里再快速复习一遍。 比如可以在阿里云百炼、Dify 等平台上创建智能体 2、软件中使用 AI 开发工具 Cursor、tare 就集成了 AI 智能体,可以帮我们生成完整的项目代码、或者解释项目代码。 也可以直接使用专门的 AI 智能体工作流编排框架,比如 LangGraph 和 Spring AI Alibaba Graph。
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→
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。
NotionAI智能体Notion3.0的AI智能体通过自动化流程实现复杂任务闭环。其核心能力包括智能搜索、数据分析、决策制定和执行操作。 零一万物万智2.5平台解析万智2.5平台采用多智能体协作架构,每个角色对应特定职能:市场智能体:自动生成营销方案并执行投放HR智能体:处理招聘全流程,包括简历筛选和面试安排财务智能体:实时监控预算并生成分析报表平台通过智能体间的通信协议实现协作 例如启动新项目时,系统自动组建包含产品、设计、开发智能体的虚拟团队,各角色通过API交换数据并同步进度。 :知识库建设:结构化企业数据供智能体调用权限管理:设置不同智能体的数据访问层级验证机制:关键决策需加入人工审核环节典型部署流程包括POC测试阶段,先选择单一业务场景验证,如自动生成周报,再逐步扩展至复杂业务流程 监控系统需记录智能体的决策路径和执行效果,便于持续优化。
AI/NLP 引擎:核心的 AI 技术组件,负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等;可与知识库交互检索答案。 消息队列(Kafka/RabbitMQ 等):用于异步处理海量日志或请求;AI 引擎与日志分析平台可通过队列进行消息异步传输。 会话管理层 → AI/NLP 引擎 协议:REST 或 gRPC。 通信方式:同步请求,以获取实时对话结果。 通信方式:同步/双向沟通,若 AI 无法回答或需要人工介入则立即调用坐席系统。 AI/NLP 引擎 选型: 自研/开源:Hugging Face Transformers、Rasa、BERT/LLM 模型微调等; 云服务:腾讯云 NLP、阿里云智能对话机器人、Azure
接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址:https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python= gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试: 在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体 多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import