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题解 | 分割等和子集
题干解析 题设给予我们一个数组,要求我们进行判定所给数组能够拆分为两个总和一致的数组。 算法思路 首先大前提,我们必须知道这个数组所有值的总和,记作sum,当且仅当sum是个偶数时我们才可能将数组拆分为两个等和子集。 同时我们转化问题为,在数组中选择一定数量的元素,使这些元素的总和大小为。于是我们将问题转化为0/1背包问题。设定状态值为dp[i][j]表示使用前i个元素能否填满大小为j的背包。 于是我们有状态转移方程: 设定初始值dp[0][0] = true;开始DP计算即可。 同时由于DP过程状态转移方程只涉及i与i-1,因此可进行滚动优化内存。 实现代码 class Solution ...
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01-29 10:58
门头沟学院 Java
小厂才能认清自己
还记得第一家实习公司,藏在写字楼的角落,整个开发团队不到十人,所谓技术栈,就是把若依改个名字当自研框架。CRUD写到昏头,那时憋屈得很,觉得浪费了应届生身份。现在回头看见过代码能烂到什么程度,才懂规范和质量不是空话,环境烂归烂,但脑子不能跟着一起烂。
哞客37422655...:
小厂人和代码有一个能跑就行
你的第一家实习公司是什么...
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01-12 17:45
门头沟学院 Java
这hr给我气笑了
这就是不想好好聊呗
985废物一枚:
就是问问你能不能接受北京的房租,hr也知道公司工资不高,大概率是要贴钱的
找实习记录
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02-10 10:49
滴滴_测试开发工程师
你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性
原文链接:HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时,我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案,但现在我要说,基于文件系统访问(FileSystem Access)的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG?为什么需要 RAG? **Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成,RAG)**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG,是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要,例如这些内容可能已经过时(因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...
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