文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (106)-- 算法导论10.1 4题

四、用go语言,重写 ENQUEUE 和 DEQUEUE 的代码,使之能处理队列的下溢和上溢。 文心一言: 在 Go 语言中,我们可以使用切片来实现队列。下面是如何实现 ENQUEUE 和 DEQUEUE 操作,同时处理队列的下溢和上溢的情况: package main import "fmt" t

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (105)-- 算法导论10.1 3题

三、用go语言,仿照图 10-2,画图表示依次执行操作 ENQUEUE(Q,4)、ENQUEUE(Q,1)、ENQUEUE(Q,3)、DEQUEUE(Q)、ENQUEUE(Q,8)和 DEQUEUE(Q)每一步的结果,队列初始为空,存储于数组 Q[1..6]中。 文心一言: 在这个问题中,我们尝试使

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (104)-- 算法导论10.1 2题

二、用go语言,说明如何在一个数组 A[1..n]中实现两个栈,使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时,两者都不会发生上溢。要求 PUSH 和 POP 操作的运行时间为 O(1)。 文心一言: 在这个问题中,我们要在一个数组 A[1..n] 中实现两个栈,使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时,两者

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (103)-- 算法导论10.1 1题

一、用go语言,仿照图 10-1,画图表示依次执行操作 PUSH(S,4)、PUSH(S,1)、PUSH(S,3)、POP(S)、PUSH(S,8)和 POP(S)每一步的结果,栈 S初始为空,存储于数组 S[1..6]中。 文心一言: 图 10-1 展示了在执行一系列栈操作后栈的状态。我会用文字描

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (102)-- 算法导论9.3 8题

八、用go语言,设 X[1..n]和 Y[1..n]为两个数组,每个都包含n个有序的元素。请设计一个 O(lgn)时间的算法来找出数组 X和Y中所有 2n 个元素的中位数。 文心一言: 要在 O(lgn) 时间内找出两个有序数组 X 和 Y 中所有元素的中位数,可以使用二分查找算法。以下是用 Go

穷人版生产力工具,好用得飞起 「GitHub 热点速览」

被 GPT 和 OpenAI 刷屏了一个多月,现在 GitHub Trending 已经没有什么和 gpt 无关的项目了,但是好在总有优秀的开源项目拯救我的项目疲惫。像是贴心好用的

吾剑未尝不利,国内Azure平替,科大讯飞人工智能免费AI语音合成(TTS)服务Python3.10接入

微软Azure平台的语音合成(TTS)技术确实神乎其技,这一点在之前的一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),已经做过详细介绍,然则Azure平台需要信用卡验证,有一定门槛,对国内用户不太友好,放眼神州,科大讯飞的讯飞开放平台也

躬身入局,干货分享,2023年春招后端技术岗(Python)面试实战教程,Offer今始为君发

早春二月,研发倍忙,杂花生树,群鸥竟飞。为什么?因为春季招聘,无论是应届生,还是职场老鸟,都在摩拳擦掌,秣马厉兵,准备在面试场上一较身手,既分高下,也决Offer,本次我们打响春招第一炮,躬身入局,让2023年的第一个Offer来的比以往快那么一点点。

[转帖]shell 篇 用上今天分享的快捷键以后,我早下班了一小时

每次看着别人操作 shell 的时候,快捷键用得飞起,尤其是那个快速搜索历史命令,避免低效的↑↓键切换历史命令,很装逼有木有。。 废话不多说,下面是我整理的常用快捷键,真的可以提高自己的工作效率的,很不错!~ 一、常用快捷键小技巧 以下快捷键,都是一些常用的,记住这些命令,你的工作效率就会大大提升。

[转帖]openGauss安全

https://cdn.modb.pro/db/585069 随着数字化技术的飞速发展,数字、连接、信号、人工智能充斥着人们工作、生活的各个领域。这些数字化信息被快速转换成数据并存放在各式各样的数据库系统中,而且通过进一步的数据管理与分析产生商业价值。这些有价值的数据或被存放在企业相对封闭的私有网络

任务调度之时间轮实现

在生活中太阳的东升西落,鸟类的南飞北归,四级的轮换,每天的上下班,海水的潮汐,每月的房租车贷等等,如果用程序员的视角看,这就是一个个的定时任务,在日常的开发工作中也有很多的定时任务场景

.NET集成DeveloperSharp实现"高效分页"&"无主键分页"

DeveloperSharp系列近期又被制造业ERP、民航飞行App、建筑BIM、电力掌上营业厅、等多家大型采用,站在巨人的肩膀上你能走的更远。 支持.Net Core2.0及以上,支持.Net Framework4.0及以上 数据分页,几乎是任何应用系统的必备功能。但当数据量较大时,分页操作的效率

LLM 大模型学习必知必会系列(十二):VLLM性能飞跃部署实践:从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容:XInference/FastChat等框架]

LLM 大模型学习必知必会系列(十二):VLLM性能飞跃部署实践:从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容:XInference/FastChat等框架]

痞子衡嵌入式:说说职业生涯第一个十年

2013年7月1日,痞子衡应届毕业正式入职飞思卡尔半导体上海 Site,至今已经十年零七天。 上周六是整十年的日子,当时并没有特别的感觉,但是过去的一周总有种情愫在酝酿,终于今天还是决定花点时间回忆下过去的十年,梳理下那些值得纪念的时刻。 Offer抉择 时间拨回到 2012 年的秋天,痞子衡和万千

比较两个文件是否相同的办法

原本是朴素的遍历写法,后面改为mmap后速度提升飞快(大部分时候一秒以内可以出结果)。可以用于比较两个文件内容是否相同,包括图片也可以(图片用open函数打开后是一堆乱码,相当于比较乱码)。Talk is cheap, show me your code。 #include #

[转帖]【技术剖析】9. 使用 NMT 和 pmap 解决 JVM 资源泄漏问题

https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-168749-1-1.html 作者:宋尧飞 > 编者按:笔者使用 JDK 自带的内存跟踪工具 NMT 和 Linux 自带的 pmap 解决了一个非常典型的资源泄漏问题。这个资源泄漏是由于 Java 程序员不正确地使

使用 TensorRT C++ API 调用GPU加速部署 YOLOv10 实现 500FPS 推理速度——快到飞起!!

NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK,包含深度学习推理优化器和运行时,可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略,在保持高精度的同时显著降低了计算开销...

.NET集成DeveloperSharp实现http网络请求&与其它工具的比较

爆了,爆了,DeveloperSharp系列近期又被制造业ERP、民航飞行App、建筑BIM、电力掌上营业厅、等多家大型采用,站在巨人的肩膀上你能走的更远。 支持.Net Core2.0及以上,支持.Net Framework4.0及以上 http请求调用是开发中经常会用到的功能。在内,调用自有项目

神经网络极简入门

神经网络是深度学习的基础,正是深度学习的兴起,让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久,灵感来自仿生智能计算,只是以前限于硬件的计算能力,没有突出的表现,直至谷歌的AlphaGO的出现,才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重

[转帖]这种本机网络 IO 方法,性能可以翻倍!

https://www.bilibili.com/read/cv16902163?spm_id_from=333.999.0.0 大家好,我是飞哥! 很多读者在看完《127.0.0.1 之本机网络通信过程知多少 ?》这一篇后,让我讲讲 Unix Domain Socket。好了,今天就安排! 在本机