题干解析 题设给予我们6种砝码，分别个，要求我们返回这些砝码能够组成的总重种数。 算法思路 本题可以进行一些转化，我们设定我们有一个承重为i的背包，设定状态值dp[i]表示装满这个背包的方案数。由此我们能够将整个问题转化为求dp数组，最后统计dp数组种的非零值的个数然后输出即为答案。 通过以上转化，我们将问题转化为一个背包DP问题。理论上本题数据量不大，能够直接转化为0/1背包进行求解，以下内容为对其进行二进制优化后的解法，通过将总数进行二进制拆分，优化时间复杂度。 实现代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int mai...

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

楼主12月中开始投简历，边投边优化简历，一共就只有美团的一个面试，简历有问题吗？牛爷爷拷打一下

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...