同样一个代码，我在本地跑，在线调试时都会输出正确答案130，但提交就会输出错误答案120。下面是两个图片和代码 #include <iostream> #include <algorithm> #include <set> #include <vector> #include <unordered_map> using namespace std; struct ShopThing{ int cost; int importantValue; int masterId; }; struct MainThi...

准备五六月投，目前八股刚开始，黑马的八股视频快看完了，神哥的高频面试题也看了一大半，当然肯定是没背会的，但是总的来说背一天忘一天，目前看很多面经的第一感受就是这道题我背过，能想起几个关键词而已😡算法题之前力扣做了500道，但都是c++写的，上次用JAVA写了几道，发现很多内置的函数不是很熟悉。那个微服务项目不知道来不来得及做，感觉内容挺多的。大家觉得我这时间安排合理吗顺便吐槽我这学校，今年恰好碰到建校八十周年，再加上几年一度的教学评估，评估不过就要降级为大专（bushi，本来我们学校的考勤就臭名昭著，今年更是变本加厉，有的学院辅导员和高中班主任一样，上学期有的学院还尝试过指纹打卡装置😅而且我们学校放假一向很晚，其他学校都实习半个月了，我们还在期末考试😆

本科是个211 怕被人认出来 我打个码 #投了多少份简历才上岸#

🌈 Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力机制为核心，打破传统序列模型依赖循环结构的局限，通过并行计算在输入序列各位置间建立关联，成为自然语言处理领域的“顶流”架构！模型由编码器和解码器构成，通过多层注意力机制实现信息交互与特征提取，精准捕捉文本语义。 💡 不可忽视的优势 1️⃣ 并行计算王者：支持高效并行运算，轻松应对大规模数据与分布式训练场景，大幅提升训练效率 2️⃣ 迁移学习利器：预训练+微调模式适配多任务，从机器翻译到情感分析，一键切换超灵活 3️⃣ 长距离依赖杀手：自注意力机制无视序列长度，轻松捕捉跨段落语义关联，告别“健忘症” ️ 使用...