Apr 3, 2024 16 min read NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - AI模型在线查看 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割

Let the Balloon Rise（hdu 1004） ACM比赛，裁判们最大的乐趣就是猜所有队伍做出哪道题的数量最多。比赛结束时，他们开始数挂出的哪种颜色气球的数量最多，即知道了他们猜测的结果。 今年，他们决定将这个有趣的工作交给你。  输入： 输入包括多组数据。每组数据以一个整数N (0 < N <= 1000) 开始，下面N行每行为一个气球的颜色。气球的颜色为一个只包含小写英文字

这套题是知名的idy002出的，我们来看看题： 1.rotinv 【解题报告】 这道题是这样一个思路： 首先我们需要将[1,n]的数组开一个镜像，在[n+1,2n]的空间存储相同的内容。我们先算出[1,n]之内的逆序对个数，之后将这个区间向右移动，算出这个新的区间的逆序对个数（这样做就可以穷尽所有的组合情况），之后输出就可以了。 那么我们用什么办法算出一个区间的逆序对个数呢？我们从左

不知道为什么，这道题一直Wrong Answer，哪位大神帮我看看吧！谢啦！   import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Color c = new Color();c.give();}}class Color {public void give(){Scanner

大型语言模型代理的崛起与潜力：综述 摘要 长期以来，人类一直追求与或超越人类水平的人工智能（AI），而人工智能代理被视为实现这一目标的有希望的方式。人工智能代理是感知环境、做出决策并采取行动的人工实体。已经有很多关于开发智能代理的努力，但它们主要集中在算法或训练策略方面的改进，以提高特定任务的能力或性能。实际上，社区缺乏一个通用且强大的模型，可以作为设计适应各种情况的人工智能代理的起点。由于它

这篇论文探讨了基于大型语言模型（LLM）的智能代理的发展和潜力。传统的AI算法或训练策略只能提高特定任务的表现，而LLM作为通用且强大的模型，可以为设计适应不同场景的智能代理提供基础。作者提出了一个包含“大脑”、“感知”和“行动”的通用框架，并将其应用于单个代理、多代理和人机合作等不同应用场景中。此外，他们还探索了LLM代理在社会中的行为和个性特征，以及它们对人类社会的启示。该论文总结了一些关键问

The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Surve - 基于 LLMs 的代理的兴起和潜力：一项调查 论文信息摘要1. 介绍2. 背景2.1 AI 代理的起源2.2 代理研究的技术趋势2.3 为什么大语言模型适合作为代理大脑的主要组件 3. 代理的诞生：基于大语言模型构建智能体3.1 大脑3.1.1 自然语

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RISE: Robust Wireless Sensing Using Probabilistic and Statistical Assessments 翟双娇 MobiCom 2021 阅读于 2021.11.04 ABSTRACT 无线感知存在的问题：感知鲁棒性和性能容易收到环境变化的影响 RISE：提高基于学习的无线感知在环境变化时的感知鲁棒性和精度 RISE结果：在11种