为了去实习，差点跟我爸断绝“父女关系”

题干分析： 题设给予我们课程个数，一个二维数组标识某门课程是另一门课程的直接前置课程，同时给予我们需要进行判定是否为前置课程（包括直接与间接前置）的课程组，要求我们返回这些课程组的判定结果。 算法思路： 通过题设给予的信息构建邻接矩阵，然后使用Warshall算法求出可达性矩阵。此后我们根据需要查询的课程对，在此可达性矩阵中直接查询结果即可。 实现代码： vector<bool> checkIfPrerequisite( int numCourses, vector<vector<int> > &prerequisites, vector<ve...

ragflow v0.23.1 发布：Memory 稳定性全面增强，RAG 图像与表格理解升级，新增 GitHub / GitLab / Asana / IMAP 数据源1. 文档与说明改进• 修复文档中的错误说明• 在环境变量配置中新增默认密码的安全警告• 更新本地部署 LLM 的图示说明• 补充 Docker 构建中可选代理参数• 修正文档拼写错误• 新增 RAG 和 Agent 上下文引擎说明文档• 文档版本统一更新为 v0.23.1• 新增文档分类文件• 移除健康检查相关文档• 文档页面主题适配优化2. Memory 与时间一致性修复• 修复从 ES 初始化 Memory 大小时的问题• 重构时间戳一致性逻辑• 修复时间戳与 datetime 不一致的问题• 使用异步任务保存 Memory• 在删除 Memory 消息前判断索引是否存在• 修复 API Key 删除 Bug3. RAG 与解析能力增强• 修复 MDX 文件解析问题并正式支持• 修复数据集解析错误• 修复批量解析问题• 优化图像和表格上下文提取逻辑• 重构 metadata 提取规则以提升精度• 文档解析配置变更时，自动删除分块图片• 修复数值型 metadata 在 meta_filter 中导致的 TypeError4. Agent 与 Chat 相关修复与增强• 修复聊天页面存在错误信息时，后续消息引用显示异常的问题• 修复会话引用初始化错误，防止对话错位• 新建 Agent 的 begin 节点显示 undefined 的问题已修复• 支持在 Agent 页面和 Chat 页面中，仅选择使用相同 embedding 模型的知识库• 在 begin 节点增加显示模式设置• 修复消息选择删除逻辑问题5. 数据源与连接器• 新增 Asana 数据源接入及配置能力• 新增 IMAP 数据源接入、配置及同步能力• 新增 GitHub 数据源连接器• 新增 GitLab 数据源连接器• 修复 S3 数据源参数错误• 修复 S3 数据源页面样式问题6. 系统与管理后台优化• 管理后台用户列表支持按邮箱排序• 管理状态面板中不再显示未使用组件状态• 管理端分页在数据刷新后自动回到第一页的问题已修复7. 安全性与稳定性提升• 使用 ast.literal_eval 替换不安全的 eval 调用• 修复代码扫描安全告警中权限配置问题8. SDK 与 API 相关修复• 确保 rm_chunk API 中变量正确初始化• 移除 webhook 中输出 jsonschema 的代码• 修复应用知识库配置的 LLM 无法生效的问题9. 前端与 UI 修复• 修复动态翻译 key chunk.docType 显示异常• 修复 IDE 警告• 修复数据重新拉取后分页重置异常10. 架构与工程调整• 重构部分代码逻辑• 文档解析器在处理完成后正确关闭字节流• 更新模型提供方配置• 更新发布流程配置• 修复索引和数据删除流程中的边界问题

在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。企业级AI应用的痛点：市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混...