会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中，我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法，该方法利用了大型语言模型 (LLM) 卓越的自然语言理解和生成能力。

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2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数，

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给定一个非确定性图灵机 , 该图灵机是 判定机 , 在所有的输入上都会停机 , 肯定能得到一个 接受状态 或 拒绝状态 结果 ;

在本教程中，我们将学习如何使用Python创建一个简单的计算器。我们将学习如何使用Python的内置函数input()和print()，以及如何使用Python的运算符来完成这个项目。

#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .label text,#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node rect,#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node circle,#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node ellipse,#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node polygon,#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-zGLqSFRpGlvyy4qs .clust

因为只能交换距离偶数倍的位置，因此相当于比较两个字符串相同奇偶性下标上的元素是否相等。

我们通常要计算一些点线面要素比如说计算面积长度等等，今天我们就看一下如何将这些可视化的同时进行一些简单的计算：地理曲面和真实平面展示

计算一串字符串中每个字符出现的次数 import java.util.HashMap; import java.util.Scanner; public class demo { public static void main(String[] args) { //1、使用Scanner获取用户输入的字符串 Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入字符串："

用于ee.Number()在服务器上创建数字对象。例如，使用 Math.EJavaScript 方法在服务器上创建一个常量值：

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经常加密的同学，算个md5真是顺手的事儿。。。 计算字符串 echo -n "123" | md5sum echo -n "123" | base64 echo -n "123" | sha1sum echo -n "123" | sha256sum

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随着大型语言模型（LLM）的推广和应用，人们越来越关心大模型输出内容的有害性，这对于客户服务、医疗资讯等领域来说是难以容忍的。那么如何避免 LLM 产生有害回复？

最终的 上下文无关语法 ( CFG ) 转为的 下推自动机 ( PDA ) 样式 :

一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。 不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。

一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。 不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。

现在的面试总会遇到很多“奇葩”的问题，不过本着“存在即合理”的态度，从“深入JS”的角度来看，这些个性化的面试题还是挺有意思的。

每个句子由多个单词组成，句子中的每个单词的长度都可能不一样，假设每个单词的长度 Ni 为该单词的重量，你需要做的就是给出整个句子的平均重量 V。