链接 首先先定义dp[i][j] (表示前i个合并后值为j的最小翻转次数) 我们先计算每一组的差值d[i] 显然,对于每一个已经存在的dp[i][j],对于下一个i也就是dp[i+1],有两种可能 不翻转:dp[i+1][j+d[i]]=dp[i][j] 翻转:dp[i+1][j-d[i]]=dp[i][j]+1 这样相当于遍历所有可能,理论上时间复杂度会非常大,但是由于范围的限制和重叠,时间复杂度也就限制在了O(n²),可以接受 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN=1005; const int ...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

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...