9.13滴滴后端笔试

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...

标题党致歉。。为什么我找不到实习啊啊啊啊啊啊啊啊啊我知道我的简历很烂应该怎么改啊

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 ...