文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （195）-- 算法导论14.3 3题

news2024/11/18 23:26:36

三、用go语言，请给出一个有效的算法，对一个给定的区间i，返回一个与i重叠且具有最小低端点的区间;或者当这样的区间不存在时返回T.nil。

文心一言，去掉math，代码正常运行：

在Go语言中，你可以使用结构体来表示区间，并使用切片来存储区间集合。然后，你可以遍历区间集合，找到与给定区间重叠且具有最小低端点的区间。

首先，定义区间结构体和T.nil（假设T是一个自定义类型，nil是其零值或空值。但在Go中，我们通常使用nil作为指针或接口的空值，或者使用特定类型的零值。为了简单起见，我将使用nil表示不存在的区间，并用一个指向Interval的指针来表示结果）：

package main  
  
import (  
 "fmt"  
 "math"  
)  
  
type Interval struct {  
 Start, End int  
}  
  
func FindOverlapWithMinStart(intervals []Interval, target Interval) *Interval {  
 var minOverlap *Interval  
  
 for _, interval := range intervals {  
 if interval.Start > target.End || interval.End < target.Start {  
 // 区间不重叠  
 continue  
 }  
  
 if minOverlap == nil || interval.Start < minOverlap.Start {  
 // 找到重叠且具有更小低端点的区间  
 minOverlap = &interval  
 }  
 }  
  
 return minOverlap  
}  
  
func main() {  
 intervals := []Interval{  
 {1, 5},  
 {3, 7},  
 {9, 12},  
 {15, 18},  
 }  
  
 target := Interval{2, 6}  
 overlap := FindOverlapWithMinStart(intervals, target)  
 if overlap == nil {  
 fmt.Println("No overlapping interval found.")  
 } else {  
 fmt.Printf("Overlapping interval with min start found: %v\n", overlap)  
 }  
}

注意，上述代码中的FindOverlapWithMinStart函数会返回与给定区间重叠且具有最小低端点的区间。如果没有找到这样的区间，则返回nil。

在上述示例中，我们定义了一个区间切片intervals和一个目标区间target。然后，我们调用FindOverlapWithMinStart函数来查找与target重叠且具有最小低端点的区间，并打印结果。

请注意，我在代码中使用了指针来表示区间，这样可以在不复制整个结构体的情况下返回区间的引用。但是，这也要求调用方在使用返回的区间时要注意空指针异常。如果你不想使用指针，可以将函数的返回类型更改为Interval，并在需要时返回区间的副本或零值。

希望这可以帮助到你！如有任何疑问，请随时提问。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火，代码正常运行：

在Go语言中，我们可以使用区间树（Interval Tree）这种数据结构来解决这个问题。区间树是一种平衡二叉搜索树，用于存储一维间隔。它允许快速检索所有与给定间隔重叠的间隔。

以下是一个简单的实现：

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

type Interval struct {
	low, high int
}

type Node struct {
	interval Interval
	max      int
	left     *Node
	right    *Node
}

func NewNode(i Interval) *Node {
	return &Node{interval: i, max: i.high}
}

func insert(root *Node, i Interval) *Node {
	if root == nil {
		return NewNode(i)
	}
	if i.low < root.interval.low {
		root.left = insert(root.left, i)
	} else {
		root.right = insert(root.right, i)
	}
	if root.max < i.high {
		root.max = i.high
	}
	return root
}

func overlapSearch(root *Node, i Interval) *Interval {
	if root == nil {
		return nil
	}
	if root.interval.low <= i.high && root.interval.high >= i.low {
		return &root.interval
	}
	if root.left != nil && root.left.max >= i.low {
		return overlapSearch(root.left, i)
	}
	return overlapSearch(root.right, i)
}

func main() {
	intervals := []Interval{
		{15, 20},
		{10, 30},
		{17, 19},
		{5, 20},
		{12, 15},
		{30, 40},
	}
	var root *Node
	for _, interval := range intervals {
		root = insert(root, interval)
	}
	i := Interval{5, 7}
	result := overlapSearch(root, i)
	if result != nil {
		fmt.Printf("Overlap with %v
", *result)
	} else {
		fmt.Println("No overlap found")
	}
}

在这个代码中，我们首先定义了一个区间结构和一个节点结构。然后，我们实现了一个插入函数，用于将新的区间插入到区间树中。最后，我们实现了一个overlapSearch函数，用于查找与给定区间重叠的区间。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

360智脑：

以下是 Go 语言实现的查询给定区间 i 的最小低端点的算法：

type IntervalTreeNode struct {
    LeftChild  *IntervalTreeNode 
    RightChild *IntervalTreeNode 
    Max        int 
    // 其他属性 
}
func FindMinLowEndpoint(node *IntervalTreeNode, i int) *IntervalTreeNode {
    // 如果节点为空，返回 nil 
    if node == nil {
        return nil 
    }
    // 如果当前节点的区间与查询区间没有交集，返回 nil 
    if node.Max < i {
        return nil 
    }
    // 查询左子树 
    leftResult := FindMinLowEndpoint(node.LeftChild, i)
    // 如果左子树有结果，返回左子树的结果 
    if leftResult != nil {
        return leftResult 
    }
    // 如果当前节点的低端点小于或等于查询区间，返回当前节点 
    if node.Max >= i {
        return node 
    }
    // 查询右子树 
    rightResult := FindMinLowEndpoint(node.RightChild, i)
    // 如果右子树有结果，返回右子树的结果 
    if rightResult != nil {
        return rightResult 
    }
    // 如果左右子树都没有结果，返回当前节点 
    return node 
}

注意，以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据实际需求进行调整。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

智谱清言，代码不能运行：

以下是一个使用Go语言编写的有效算法，它接受一个区间i，然后返回一个与i重叠且具有最小低端点的区间。如果这样的区间不存在，则返回nil。

package main
import (
	"fmt"
)
// Interval 表示一个区间
type Interval struct {
	Low  int
	High int
}
// OverlappingMinimum 返回与给定区间重叠且具有最小低端点的区间
func OverlappingMinimum(i Interval) *Interval {
	// 初始化一个不重叠的区间
	min := &Interval{Low: i.High + 1, High: i.High + 1}
	// 遍历所有区间
	// 这里应该替换为实际的数据源，例如从文件读取或数据库查询等
	var allIntervals = []*Interval{
		{Low: 1, High: 5},
		{Low: 8, High: 10},
		{Low: 3, High: 7},
		// ... 其他区间
	}
	for _, other := range allIntervals {
		// 检查当前区间是否与i重叠
		if i.Low < other.High && other.Low < i.High {
			// 如果当前区间的低端点更小，则更新最小低端点
			if other.Low < min.Low {
				min = other
			}
		}
	}
	// 如果没有找到重叠的区间，返回nil
	if min.Low > i.High+1 {
		return nil
	}
	return min
}
func main() {
	// 测试用例
	testInterval := &Interval{Low: 2, High: 5}
	result := OverlappingMinimum(testInterval)
	if result == nil {
		fmt.Println("没有找到重叠的区间")
	} else {
		fmt.Printf("与区间 %+v 重叠的最小区间是 %+v\n", testInterval, result)
	}
}

请注意，上述代码中的allIntervals是一个示例数组，您需要根据实际情况从适当的数据源中获取区间数据。

该函数OverlappingMinimum遍历所有区间，检查它们是否与给定的区间i重叠，并记录下发现的重叠区间中具有最小低端点的那个。如果没有任何区间与i重叠，则返回nil。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

通义千问：

为了在区间树中找到与给定区间 i 重叠且具有最小低端点的区间，我们可以遍历区间树，使用递归方法来找到满足条件的区间。以下是一个基于Go语言的伪代码实现，假设我们有一个定义好的区间结构体 Interval 和区间树节点结构体 Node：

type Interval struct {
    Start, End float64 // 假设区间起点和终点为浮点数类型，这里是开区间
}

type Node struct {
    Interval Interval
    MinOverlapStart float64 // 记录当前节点及子孙区间中与目标区间重叠的最小低端点
    MinOverlapNode *Node   // 记录对应最小低端点的节点
    Left, Right *Node
}

// FindMinOverlap 函数返回与给定区间 i 重叠且具有最小低端点的区间；若不存在则返回 nil
func FindMinOverlap(root *Node, i Interval) *Interval {
    if root == nil {
        return nil
    }

    minOverlap := findMinOverlapHelper(root, i)
    if minOverlap.MinOverlapNode != nil {
        return &minOverlap.MinOverlapNode.Interval
    } else {
        return nil
    }
}

// 辅助函数，递归查找
func findMinOverlapHelper(node *Node, i Interval) (overlapInfo struct {
    MinOverlapStart float64
    MinOverlapNode  *Node
}) {
    overlapInfo.MinOverlapStart = math.MaxFloat64
    overlapInfo.MinOverlapNode = nil

    if node.Interval.Start < i.End && node.Interval.End > i.Start { // 与目标区间有重叠
        // 更新最小重叠低端点
        if node.Interval.Start < overlapInfo.MinOverlapStart {
            overlapInfo.MinOverlapStart = node.Interval.Start
            overlapInfo.MinOverlapNode = node
        }

        // 继续在左子树寻找可能更小的重叠低端点
        leftOverlap := findMinOverlapHelper(node.Left, i)
        if leftOverlap.MinOverlapStart < overlapInfo.MinOverlapStart {
            overlapInfo = leftOverlap
        }

        // 继续在右子树寻找可能更小的重叠低端点
        rightOverlap := findMinOverlapHelper(node.Right, i)
        if rightOverlap.MinOverlapStart < overlapInfo.MinOverlapStart {
            overlapInfo = rightOverlap
        }
    }

    return overlapInfo
}

请注意，上述实现中，我们使用了一个临时结构体 overlapInfo 存储最小重叠低端点及其对应的节点。在实际应用中，如果区间树节点本身就保存了重叠信息的相关字段（例如 MinOverlapStart 和 MinOverlapNode），则可以直接修改节点状态，而不是通过临时变量传递结果。同时，在具体实现时，请确保对树节点进行初始化或更新时处理好边界条件。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

天工，代码正常运行：

在Go语言中，你可以通过遍历所有区间并找到与给定区间i重叠并且低端点最小的区间。以下是一种可能的实现方式：

package main

import (
	"fmt"
	"sort"
)

type Interval struct {
	Low  int
	High int
}

func findOverlapMinLow(intervals []Interval, i Interval) Interval {
	overlappedIntervals := []Interval{}

	for _, interval := range intervals {
		if i.Low >= interval.Low && i.High >= interval.Low {
			overlappedIntervals = append(overlappedIntervals, interval)
		}
	}

	if len(overlappedIntervals) == 0 {
		return Interval{Low: -1, High: -1}
	}

	sort.Slice(overlappedIntervals, func(i, j int) bool { return overlappedIntervals[i].Low < overlappedIntervals[j].Low })

	return overlappedIntervals[0]
}

func main() {
	intervals := []Interval{{Low: 1, High: 5}, {Low: 3, High: 7}, {Low: 6, High: 10}}
	i := Interval{Low: 4, High: 8}

	fmt.Println(findOverlapMinLow(intervals, i)) // Output: {Low: 3, High: 7}
}

这段代码首先找到所有与给定区间i重叠的区间，然后在这些区间中找到低端点最低的那个。如果没有找到任何重叠的区间，就返回一个低端点和高端点都为-1的区间。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

灵小智，代码正常运行：

以下是使用Go语言编写的算法示例，用于寻找与给定区间i重叠且具有最小低端点的区间：

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

type Interval struct {
	Start int
	End   int
}

var T = Interval{math.MaxInt64, math.MaxInt64}

func findSmallestOverlap(intervals []Interval, i Interval) Interval {
	smallestOverlap := T

	for _, interval := range intervals {
		if interval.Start <= i.End && interval.End >= i.Start && interval.Start < smallestOverlap.Start {
			smallestOverlap = interval
		}
	}

	if smallestOverlap == T {
		return T
	}

	return smallestOverlap
}

func main() {
	intervals := []Interval{
		{1, 5},
		{3, 9},
		{8, 12},
		{10, 15},
	}

	i := Interval{6, 7}
	result := findSmallestOverlap(intervals, i)

	if result == T {
		fmt.Println("No overlapping interval found.")
	} else {
		fmt.Printf("Smallest overlapping interval: [%d, %d]\n", result.Start, result.End)
	}
}

请注意，在上述示例中，我们使用Interval结构表示区间。T是一个预定义的特殊区间，用于表示不存在重叠区间的情况。findSmallestOverlap函数接受一个包含多个区间的切片和一个给定的区间i作为输入，并返回具有最小低端点的重叠区间，如果不存在则返回T。

在main函数中，我们创建了一个包含多个示例区间的切片intervals，并指定了待查找重叠区间的区间i。然后，我们调用findSmallestOverlap函数来查找结果，并根据返回值打印相应的消息。

请根据您的实际需求进行适当的修改和调整。这只是一个示例，您可以根据自己的具体情况进行进一步的定制化。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

chatgpt：

以下是一个用 Go 语言编写的算法，用于在给定区间 i 的集合中找到与 i 重叠且具有最小低端点的区间：

type Interval struct {
    start int
    end   int
}

func findMinOverlap(intervals []Interval, i Interval) Interval {
    var minOverlap Interval

    // 初始化为 T.nil，表示不存在满足条件的区间
    minOverlap.start = -1
    minOverlap.end = -1

    for _, interval := range intervals {
        if interval.start <= i.end && interval.end >= i.start {
            // 如果当前区间与 i 有重叠

            if minOverlap.start == -1 || interval.start < minOverlap.start {
                // 如果是第一个重叠区间或者找到了更小的低端点，则更新最小重叠区间
                minOverlap = interval
            }
        }
    }

    return minOverlap
}

你可以将待查找的区间集合以及目标区间传入 findMinOverlap 函数，并返回与之重叠且具有最小低端点的区间。如果不存在这样的区间，则返回 T.nil，即初始化为 (-1, -1) 的特殊值。

注意：上述代码仅提供了一种基本实现思路，具体使用时还需要根据实际情况进行调整和优化。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

kimi，代码不能运行：

在 Go 语言中，要实现这个算法，我们需要遍历区间树并找到与给定区间 i 重叠且具有最小低端点的区间。以下是一个可能的实现：

package main

import (
	"fmt"
)

type IntervalNode struct {
    interval [2]int // [low, high]
    value    int
    left     *IntervalNode
    right    *IntervalNode
}

// INTERVAL-SEARCH-EXACTLY 函数
func INTERVAL_SEARCH_EXACTLY(root *IntervalNode, i [2]int) *IntervalNode {
    // 如果根节点为空，返回 nil
    if root == nil {
        return nil
    }

    // 如果当前节点的区间与给定区间 i 完全重叠，检查是否有更小的低端点
    if root.interval[0] <= i[0] && root.interval[1] >= i[1] {
        return findMinLowest(root, i)
    }

    // 如果当前节点的低端点小于 i 的低端点，只在右子树中搜索
    if root.interval[0] < i[0] {
        return INTERVAL_SEARCH_EXACTLY(root.right, i)
    }

    // 如果当前节点的低端点大于 i 的低端点，只在左子树中搜索
    if root.interval[0] > i[0] {
        return INTERVAL_SEARCH_EXACTLY(root.left, i)
    }

    // 如果当前节点的低端点等于 i 的低端点，继续在左右子树中搜索
    leftResult := INTERVAL_SEARCH_EXACTLY(root.left, i)
    rightResult := INTERVAL_SEARCH_EXACTLY(root.right, i)

    // 如果左右子树中都没有找到更小的低端点，返回当前节点
    if leftResult == nil && rightResult == nil {
        return root
    }

    // 如果左右子树中只有一个结果，返回那个结果
    if leftResult == nil {
        return rightResult
    }
    if rightResult == nil {
        return leftResult
    }

    // 如果左右子树都有结果，比较低端点并返回较小的那个
    if leftResult.interval[0] < rightResult.interval[0] {
        return leftResult
    }
    return rightResult
}

// findMinLowest 辅助函数，用于在当前节点的子树中找到具有最小低端点的节点
func findMinLowest(node *IntervalNode, i [2]int) *IntervalNode {
    if node == nil {
        return nil
    }

    // 如果当前节点的低端点小于 i 的低端点，只在右子树中搜索
    if node.interval[0] < i[0] {
        return findMinLowest(node.right, i)
    }

    // 如果当前节点的低端点大于 i 的低端点，只在左子树中搜索
    if node.interval[0] > i[0] {
        return findMinLowest(node.left, i)
    }

    // 如果当前节点的低端点等于 i 的低端点，继续在左右子树中搜索
    leftMin := findMinLowest(node.left, i)
    rightMin := findMinLowest(node.right, i)

    // 如果左右子树中都没有找到更小的低端点，返回当前节点
    if leftMin == nil && rightMin == nil {
        return node
    }

    // 如果左右子树中只有一个结果，返回那个结果
    if leftMin == nil {
        return rightMin
    }
    if rightMin == nil {
        return leftMin
    }

    // 如果左右子树都有结果，比较低端点并返回较小的那个
    if leftMin.interval[0] < rightMin.interval[0] {
        return leftMin
    }
    return rightMin
}

func main() {
    // 假设我们有一个区间树的根节点
    root := &IntervalNode{
        interval: [2]int{1, 5},
        value:    1,
        left:     &IntervalNode{interval: [2]int{2, 3}, value: 2},
        right:    &IntervalNode{interval: [4, 6], value: 3},
    }

    // 给定区间 i
    i := [2]int{3, 4}

    // 搜索最小低端点的区间
    result := INTERVAL_SEARCH_EXACTLY(root, i)

    if result != nil {
        fmt.Printf("Found interval with minimum low point: [%d, %d]\n", result.interval[0], result.interval[1])
    } else {
        fmt.Println("No interval found with the given low point.")
    }
}

在这个实现中，INTERVAL_SEARCH_EXACTLY 函数递归地搜索区间树，寻找与给定区间 i 重叠且具有最小低端点的区间。如果找到了这样的区间，它将返回该区间的节点；如果没有找到，它将返回 nil。findMinLowest 是一个辅助函数，用于在当前节点的子树中找到具有最小低端点的节点。

请注意，这个实现假设区间树的节点结构体 IntervalNode 包含了区间和值。在实际的 Go 代码中，你可能需要根据具体的区间树实现来调整这个代码。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

混元，代码正常运行：

以下是使用 Go 语言实现的一个算法，它可以找到与给定区间 i 重叠且具有最小低端点的区间，或者在这样的区间不存在时返回 T.nil。

package main

import "fmt"

type Interval struct {
	start int
	end   int
}

type Node struct {
	interval Interval
	left     *Node
	right    *Node
}

func newNode(interval Interval) *Node {
	return &Node{
		interval: interval,
	}
}

func findMinOverlappingInterval(root *Node, i Interval) *Node {
	current := root
	minOverlapping := &Node{interval: Interval{start: 1<<31 - 1, end: 1<<31 - 1}}

	for current != nil {
		if current.interval.start <= i.end && current.interval.end >= i.start {
			if current.interval.start < minOverlapping.interval.start {
				minOverlapping = current
			}
		}

		if i.start< current.interval.start {
			current = current.left
		} else {
			current = current.right
		}
	}

	if minOverlapping.interval.start == 1<<31-1 && minOverlapping.interval.end == 1<<31-1 {
		return nil
	}
	return minOverlapping
}

func main() {
	root := newNode(Interval{start: 1, end: 3})
	root.left = newNode(Interval{start: 2, end: 4})
	root.right = newNode(Interval{start: 4, end: 6})

	i := Interval{start: 2, end: 5}
	result := findMinOverlappingInterval(root, i)
	if result != nil {
		fmt.Printf("Found overlapping interval: %d-%d\n", result.interval.start, result.interval.end)
	} else {
		fmt.Println("No overlapping interval found")
	}
}

这个代码实现了一个简单的区间树，其中每个区间都是开区间。findMinOverlappingInterval 函数在这个区间树中查找与给定区间 i 重叠且具有最小低端点的区间，或者在这样的区间不存在时返回 nil。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1435106.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

栈--数据结构

栈--数据结构

初始化栈、入栈、出栈 栈&#xff1a;只允许在一端进行插入或删除操作的线性表 栈顶&#xff08;Top&#xff09; 代码实战步骤依次是初始化栈&#xff0c;判断栈是否为空&#xff0c;压栈&#xff0c;获取栈顶元素&#xff0c;弹栈。 代码 #include <stdio.h>#define …
阅读更多...
Linux系统c/c++开发环境配置

Linux系统c/c++开发环境配置

安装LLVM全家桶及CMAKE 输入以下命令&#xff0c;安装clang&#xff0c;clangd&#xff0c;lldb及cmake。 sudo apt install clang clangd lldb cmake yukeyangDESKTOP-QFK2F47:~/myfiles/test$ sudo apt install clang clangd lldb cmake [sudo] password for yukeyang: Re…
阅读更多...
re:从0开始的CSS学习之路 1. CSS语法规则

re:从0开始的CSS学习之路 1. CSS语法规则

0. 写在前面 现在大模型卷的飞起&#xff0c;感觉做页面的活可能以后就不需要人来做了&#xff0c;不知道现在还有没有学前端的必要。。。 1. HTML和CSS结合的三种方式 在HTML中&#xff0c;我们强调HTML并不关心显示样式&#xff0c;样式是CSS的工作&#xff0c;现在就轮到C…
阅读更多...
如何在Linux中安装新版的Python软件

如何在Linux中安装新版的Python软件

一、引言 Python是目前世界上最为流行的编程语言&#xff0c;其在人工智能领域表现尤为出色。通常&#xff0c;我们为了测试github上面的一些项目&#xff0c;比如&#xff1a;chat-on-wechat&#xff0c; 我们就可以在vps上的Linux系统中安装Python&#xff0c;从而实现各种人…
阅读更多...
聚观早报 | iOS 17.4正式版将上线；魅族21 Pro或下月发布

聚观早报 | iOS 17.4正式版将上线；魅族21 Pro或下月发布

聚观早报每日整理最值得关注的行业重点事件&#xff0c;帮助大家及时了解最新行业动态&#xff0c;每日读报&#xff0c;就读聚观365资讯简报。 整理丨Cutie 2月5日消息 iOS 17.4正式版将上线 魅族21 Pro或下月发布 小米MIX Flip细节曝光 OPPO Find X7 Ultra卫星通信版 …
阅读更多...
相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍

相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍

系列文章目录 相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍 相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍 相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍 相机图像质量研究(4)常见问题总结&#xff1a;光学结构对成像的影响--焦距 相机图像质量研究(5)常见问题总结&#xff1a;光学结构对成…
阅读更多...
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践 1.GRU简介 GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与 LSTM 类似通过门控单元解决 RNN 中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与 LSTM 相…
阅读更多...
Android用setRectToRect实现Bitmap基于Matrix矩阵scale缩放RectF动画，Kotlin（一）

Android用setRectToRect实现Bitmap基于Matrix矩阵scale缩放RectF动画，Kotlin（一）

Android用setRectToRect实现Bitmap基于Matrix矩阵scale缩放RectF动画&#xff0c;Kotlin&#xff08;一&#xff09; 基于Matrix&#xff0c;控制Bitmap的setRectToRect的目标RectF的宽高。从很小的宽高开始&#xff0c;不断迭代增加setRectToRect的目标RectF的宽高&#xff0c…
阅读更多...
python进行批量搜索匹配替换文本文字的matlab操作实例

python进行批量搜索匹配替换文本文字的matlab操作实例

在进行一些数据处理时&#xff0c;可能需要抓取原文中的一些内容&#xff0c;批量替换原文另外的一些内容&#xff0c;而且事先还需要一步搜索匹配的步骤。 举个例子&#xff0c;如下matlab输出的txt文件&#xff0c;原文件有几万行数据&#xff0c;这里只摘取3行对应的 文件文…
阅读更多...
react 之 react.forwardRef

react 之 react.forwardRef

react.forwardRef使用ref暴露DOM节点给父组件 1.使用场景 import { forwardRef, useRef } from "react"// 子组件 // function Son () { // return <input type"text" /> // }const Son forwardRef((props, ref) > {return <input type&qu…
阅读更多...
Golang与Erlang有什么差异

Golang与Erlang有什么差异

Golang和Erlang是两种备受关注的编程语言&#xff0c;它们各自具有独特的特点和优势。下面我将简单的探讨一下Golang和Erlang之间的差异&#xff0c;并且分析它们在并发模型、运行环境、函数式编程和领域特性等多个方面的不同之处。 并发模型 Golang使用goroutines和channels…
阅读更多...
分布式延时消息的另外一种选择 Redisson （推荐使用）

分布式延时消息的另外一种选择 Redisson （推荐使用）

前言 目录 前言 基本使用 内部数据结构介绍 基本流程 发送延时消息 获取延时消息 初始化延时队列 总结 因为工作中需要用到分布式的延时队列&#xff0c;调研了一段时间&#xff0c;选择使用 Redisson DelayedQueue&#xff0c;为了搞清楚内部运行流程&#xff0c;特记…
阅读更多...
何时用‘x--＞?‘将其代入lim中？极限的化简

何时用‘x--＞?‘将其代入lim中？极限的化简

【何时用‘x-->?将其代入lim中】 【极限的化简】 与极限解法区别&#xff1f; 方法有哪些&#xff1f; 什么条件下可以用&#xff1f; 怎么用&#xff1f;
阅读更多...
Bootstrap5 图片轮播

Bootstrap5 图片轮播

Bootstrap5 轮播样式表使用的是CDN资源 <title>亚丁号</title><!-- 自定义样式表 --><link href"static/front/css/front.css" rel"stylesheet" /><!-- 新 Bootstrap5 核心 CSS 文件 --><link rel"stylesheet"…
阅读更多...
大型语言模型（LLM）的优势、劣势和风险

大型语言模型（LLM）的优势、劣势和风险

最近关于大型语言模型的奇迹&#xff08;&#xff09;已经说了很多LLMs。这些荣誉大多是当之无愧的。让 ChatGPT 描述广义相对论&#xff0c;你会得到一个非常好&#xff08;且准确&#xff09;的答案。然而&#xff0c;归根结底&#xff0c;ChatGPT 仍然是一个盲目执行其指令集…
阅读更多...
CodeFuse-VLM 开源，支持多模态多任务预训练/微调

CodeFuse-VLM 开源，支持多模态多任务预训练/微调

CodeFuse-MFT-VLM 项目地址&#xff1a;https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-MFT-VLM CodeFuse-VLM-14B 模型地址&#xff1a;CodeFuse-VLM-14B CodeFuse-VLM框架简介 随着huggingface开源社区的不断更新&#xff0c;会有更多的vision encoder 和 LLM 底座发布&#x…
阅读更多...
政安晨：机器学习快速入门（一）{基于Python与Pandas}

政安晨：机器学习快速入门（一）{基于Python与Pandas}

对于刚接触ML&#xff08;机器学习&#xff09;的小伙伴来说&#xff0c;通过几篇文章能够快速登堂入室是非常及时且有用的&#xff0c;作者政安晨力求让小伙伴们&#xff0c;几篇文章内就可以达到这个目标&#xff0c;咱们开始&#xff01; 机器学习简介 咱们先看一下Pandas&…
阅读更多...
Web APIs 2 事件

Web APIs 2 事件

Web APIs 2 事件 事件监听案例&#xff1a;广告关闭案例&#xff1a;随机问答 事件监听版本事件类型案例&#xff1a;轮播图完整焦点事件键盘事件输入事件案例&#xff1a;评论字数统计 事件对象获取事件对象事件对象常用属性案例&#xff1a;评论回车发布 环境对象this回调函数…
阅读更多...
6-2、T型加减速计算简化【51单片机+L298N步进电机系列教程】

6-2、T型加减速计算简化【51单片机+L298N步进电机系列教程】

↑↑↑点击上方【目录】&#xff0c;查看本系列全部文章 摘要&#xff1a;本节介绍简化T型加减速计算过程&#xff0c;使其适用于单片机数据处理。简化内容包括浮点数转整型数计算、加减速对称处理、预处理计算 一、浮点数转整型数计算 根据上一节内容已知 常用的晶振大小…
阅读更多...
vscode 突然连接不上服务器了（2024年版本 自动更新从1.85-1.86）

vscode 突然连接不上服务器了（2024年版本 自动更新从1.85-1.86）

vscode日志 ll192.168.103.5s password:]0;C:\WINDOWS\System32\cmd.exe [17:09:16.886] Got some output, clearing connection timeout [17:09:16.887] Showing password prompt [17:09:19.688] Got password response [17:09:19.688] "install" wrote data to te…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023