一直没碰过线段树，个人认为好长好难，不过这几天做题遇到了裸的线段树的题，TAT。线段树我理
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2023-02-19 09:26:46
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文章目录树的基础qwq0.树的度1.二叉树a.二叉树的5种形态b.性质c.满二叉树d.完全二叉树e.二叉树结构f.三种遍历树的基础qwq0.树的度在树结构中，一个结点所拥有的后件个数称为该结点的度。叶子结点的度为 0。在
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2021-11-20 09:21:04
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这是Windows系统下的对拍qwq@echo off :loop 造数据代码.exe > 输入文件.in 自己代码.exe < 输入文件.in > 输出文件1.out 标程.exe < 输入文件.in > 输出文件2.out fc 输出文件1.out 输出文件2.outif not errorlevel 1 goto loop
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2022-09-16 10:21:02
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文章目录树的基础qwq0.树的度1.二叉树a.二叉树的5种形态b.性质c.满二叉树d.完全二叉树e.二叉树结构f.三种遍历树的基础qwq0.树的度在树结构中，一个结点所拥有的后件个数称为该结点的度。叶子结点的度为 0。在树中，所有结点中的最大的度称为树的度。1.二叉树满二叉树也是完全二叉树，而完全二叉树一般不是满二叉树。应该注意二者的区别。a.二叉树的5种形态b.性质c.满二叉树d.完全二叉树e.二叉树结构只需记录每个结点的左右子结点。int parent[N];int
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2022-01-20 14:07:08
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1.P1060 开心的金明 题目描述 金明今天很开心，家里购置的新房就要领钥匙了，新房里有一间他自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是，妈妈昨天对他说：“你的房间需要购买哪些物品，怎么布置，你说了算，只要不超过N元钱就行”。今天一早金明就开始做预算，但是他想买的东西太多了，肯定会超过妈妈限定的N元。
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2021-08-03 09:30:23
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通过上述步骤，我们可以轻松地从 Ollama API 中获取所需的温度数据。这种集成方式不仅提高了效率，还使得我们的应用程序更加智能和灵活。希望这篇教程能帮助你在自己的项目中实现类似的功能。
Vscode使用编码神器CLINE对接QwQ-32B
1 模型下载可按照此处方法下载预热后的模型，速度较快（推荐artget方式）https://mirrors.tools.huawei.com/mirrorDetail/67b75986118b030fb5934fc7?mirrorName=huggingface&catalog=llms或者从hugging face官方下载。2 vllm-ascend安装2.1 使用vllm+vllm-a
time limit per test2 secondsmemory limit per test256 megabytesinputstandard inputoutputstandard outputWhile Mahmoud and Ehab were practicing for IOI, they found a problem which name was Longest co...
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2022-06-29 10:05:39
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终于会了！可喜可贺！可喜可贺！ 计算(calc.cpp) 【问题描述】 小明在你的帮助下，破密了Ferrari设的密码门，正要往前走，突然又出现了一个密码门，门上有一个算式，其中只有“(”，“)”，“0-9”，“+”，“-”，“*”，“/”，“^”求出的值就是密码。小明数学学得不好，还需你帮他的忙。
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2021-08-03 09:49:49
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在大模型领域，如何在性能与资源消耗之间找到平衡一直是业界关注的焦点。最近，新开源的推理模型 QwQ-32B 凭借对消费级显卡的友好支持，为开发者提供
阿里云 AI 搜索开放平台新增 QwQ 模型，为企业和开发者提供更高效、智能的搜索解决方案。QwQ 推理模型基于 Qwen2.5-32B 训练，通过强化学习显著提升推理能力。
之前一直有粉丝留言说让我出一个dify+ragflow的教程，今天来实操下。
$ \color{ 0066ff}{ 题目描述 }$ LJJ 学完了二项式定理，发现这太简单了，于是他将二项式定理等号右边的式子修改了一下，代入了一定的值，并算出了答案。 但人口算毕竟会失误，他请来了你，让你求出这个答案来验证一下。 一共有 $T$ 组数据，每组数据如下： 输入以下变量的值：$n,
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2021-07-27 09:20:02
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通义灵码目前已经支持 QwQ-plus 模型，欢迎大家在【智能问答】里，选择切换模型，即可体验更小尺寸、更强性能的新模型！
通义灵码目前已经支持 QwQ-plus 模型，欢迎大家在【智能问答】里，选择切换模型，即可体验更小尺寸、更强性能的新模型！
3月初，阿里开源发布了新推理模型 QwQ-32B，其参数量为 320 亿，但性能已能够比肩6710亿参数的DeepSeek-R1满血版。在最新一期的 LiveBench 国际权威榜单中，阿里通义千问 QwQ-32B 一举冲进全球前五，并且直接坐稳最强开源模型的宝座！在线体验VERYCLOUD睿鸿股份已接入QwQ-32B，并提供在线体验窗口。您可以通过试用，快速了解和体验QwQ-32B，感受到其强大
阿里千问团队推出的QwQ-32B模型近期引发热议，官方评测显示其性能直逼DeepSeek-R1，甚至在部分任务中表现更优。但面对动辄数百亿参数的模型，普通开发者如何用老旧GPU设备低成本部署？本文将以一台古董级V100服务器为例，手把手教你部署QwQ-32B，并验证其真实性能！一、官方评测数据（Hugging Face榜单）评测集QwQ-32B得分对比模型得分（DeepSeek-R1）AIME24
通义灵码目前已经支持 QwQ-plus 模型，欢迎大家在【智能问答】里，选择切换模型，即可体验更小尺寸、更强性能的新模型！
