题目叽里呱啦说了一大堆，实际上就是求每个t的最小值，加起来自然就是全部t的最小值了。这个t的表达式看着就有点像是高中见过的对勾函数，可以直接通过数学方法求最小值。在函数t中把欧式距离e看作常数，对k求导得令导数为0，可解得k为注意到我们求得的k可能会小于0，当小于0的时候令其等于0即可。然后再回忆一下c语言中的对数函数求自然对数 ln(x) 的函数为 log(x)求以10为底的对数log10(x)的函数为log10(x)求其他底数的对数需要使用换底公式，如求以2为底的对数log2(x) 的函数为 log(x) / log(2) #include<iostream> #include...

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

周水洋真是个大暖男[捂脸]

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...