我之前面试了一家公司，面试我的人一副高高在上的样子，感觉像是在施舍一样，这样的人这样的公司我是真的看不惯，就算我能进去肯定也不去

链接 哇哈哈哈哈哈,终于AC了一道紫题 之前这种题即使看题解也不会写,今天是历史性的一步!(写给自己看的) 这题有两个难点 1:斜率怎么转化,求出所有斜率完全不可能,一定会TLE 经过高人指点:我可以利用二分法,先指定一个mid 要求(yj-yi)/(xj-xi)>=mid,由于最终答案向下取整,我们只需要找到至少k个满足题意就行了 证明:设最终答案为s,向下取整得S,此时S=mid,显然s>=mid,比如以下数字,k=1时答案为2 −3,−2,1,3/2,1,2,2/5 满足s>=mid的有2个,由于2和5/2向下取整都是2,所以不会影响答案 如果xj-xi>0,我可...

ollama v0.14.0发布：全面进化的智能Agent、Anthropic API兼容、图像生成模型实验性支持震撼登场！🚀 一、全新实验性CLI —— 智能Agent登场在本次版本中，通过运行命令：ollama run --experimental即可开启全新的 Ollama CLI。它集成了一个 Agent Loop （智能代理循环机制）以及一个 bash工具。这意味着开发者可以在命令行环境下与模型进行更自然的互动与任务自动化，显著提升多任务处理与交流体验。🧠 二、Anthropic API兼容性增强Ollama v0.14.0新增了 对 /v1/messages API 的支持。这让使用Anthropic生态的开发者可以无缝接入Ollama的模型能力，实现跨API兼容与迁移。这一更新为构建更开放的多模型协作环境奠定了基础。⚙️ 三、Modelfile新指令 —— REQUIRES版本声明本次更新引入了一个重要的新特性：REQUIRES命令。开发者现在可以在 Modelfile 中声明指定Ollama的版本要求，用于确保模型运行的兼容性和稳定性。这提升了模型部署时的版本管理能力，使项目环境更加可控。💾 四、内存与显存优化在硬件适配方面，Ollama v0.14.0带来了两项关键修复与优化：• 避免旧模型在低显存系统上进行显存估算时出现整数下溢问题。• 针对AMD集成显卡（iGPU）进行了显存测量精度提升，显著提高在Linux平台下的性能表现。💻 五、UI与代码高亮新体验Ollama的应用界面现在支持 Swift源码高亮。这让开发者在查看或编辑模型相关代码时拥有更直观且友好的体验，进一步丰富了多语言支持环境。🧩 六、嵌入安全性检查机制v0.14.0强化了嵌入数据的稳定性：当生成的 embeddings 返回 NaN 或 -Inf 值时，系统将直接返回错误提示。此举有效防止下游模型处理异常数据，从源头保障计算稳定性。📦 七、Linux安装包全面升级Ollama的Linux安装文件现在采用 zstd压缩格式（.zst）。这不仅提升了压缩效率与安装速度，同时减小了文件体积，优化了分发体验。🖼️ 八、实验性图像生成模型支持 —— MLX引擎加入最大亮点之一是：Ollama v0.14.0正式加入 MLX实验性后端引擎，并首次引入了 图像生成（image generation）模型 支持。开发者可使用新加入的“z-image”原型模型，体验图像生成能力的初步功能。这标志着Ollama开始跨越从文本到视觉的界限，迈向多模态智能阶段。🔧 九、更多实用优化除了主功能更新外，v0.14.0中还包括多项重要改进：• 新命令：ollama stop all —— 一次性停止所有正在运行的模型，节省重复操作时间。• 修复与优化 文档中的 Markdown 链接、API示例渲染、curl相关代码片段等。• 改进模板渲染与工具调用JSON顺序保持，确保Agent循环与工具定义在执行过程中的数据一致性。• 用户界面优化：Agent界面进行了重新设计，采用极简风格，改善交互流畅度。• Docker构建优化与依赖更新，提升容器化部署的稳定性。

HR提前电话了解求职意向聊天4分钟【我们的流程也比较相对比较简单，就不做线上的这种测试题，我们就这个一会有一些简单的问题跟同学来问一下，快问快答。后面的话就去给部门做简历的推荐，看部门的反馈好吧。】Java 中访问修饰符有哪些finally 和 finalize 有什么区别呢抽象类跟接口的区别是什么？线程和进程的区别是什么？Arraylist 和 Linkedlist 有什么区别？数据结构里都有哪些排序的算法？那冒泡的话，它具体的一个实现逻辑是什么？那时间复杂度怎么样？数据库中多表查询内连接跟外连接有什么区别？那事务的隔离级别有哪些？他们分别都解决什么问题？