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来大城市打工实习，租房绝对是绕不开的一道坎。能直接找房东租房，就千万别碰中介。之前在北京找房，问过好几家中介，中介费便宜的要500块，贵的直接飙到1000多，还有什么房租半价。这笔钱说多不多，但够我半个月伙食费了，就这么给出去给出去实在心疼。后来还是靠朋友介绍，才租到了没有中介费的房子身边也有人推荐在小某书上找房东直租，上面确实有不少标注“无中介费”“房东直租”的房源，看着挺诱人。但这平台鱼龙混杂，踩坑的人也不少。有些中介伪装成个人房东，聊得好好的，等你说要看房，才慢悠悠告诉你要收服务费，什么二房东啥的；还有些纯骗子，用低价好房当诱饵，没见面就催你交定金，转头就把你拉黑。所以在小某书上联系可以，但一定要多留个心眼，还有就是某如，他虽然写着没有中介费，但是服务费算来算去也是一笔很大的开销相比线上的虚虚实实，线下找房反而更靠谱。我后来想出一个好法子：早上到达大城市后，直奔目标小区门口，很多房东不想花中介费，就自己在小区门口贴租房告示，或者干脆坐在门卫室旁边，等着租客主动来问。这些房东都是实打实要出租自家房子的，聊起来也直接，房子的户型、朝向、水电费怎么算，家具家电坏了谁负责，都能说得明明白白。不用浪费时间和中介周旋，也不用担心被套路。花上一天时间，早上出门看房，合适的话当场就能和房东谈妥，下午签合同，晚上就能拎包入住。既省了中介费，又省了折腾的功夫，而且最好找那种押一付一的房子，最好不要找那种押一付三的那样的话，会先拿出去很多钱，手里面没有什么周转资金了

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...

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题干解析 题设定义：针对一个无根无向有权树：  树中两点的距离为两点间路径的权值之和。 树的直径即为树中两点间最大的距离。 树中节点到路径的距离定义为点到路径上任意一点距离的最小值。 确定直径上一条长不超过s的核后偏心距（EEC）定义为图中任意节点到该路径（核）的距离的最大值。 题设给我们树的邻接数据以及s的大小，要求我们计算符合要求的核对应的EEC的最小值。  算法思路 寻找直径  首先我们需要找到树的直径，由于树中任意两节点有且仅有一条路径，使用弗洛伊德算法能够求出所有树中任意两点间的路径距离。 基于此我们找到最大的路径长度然后找出所有符合条件的路径节点便可以得到树的直径。  对直径路径进...