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...

嗯，对，你一个人顶10个人吧

mentor 大龄2-1，房贷车贷传宗接代，自己体重二百大几，30多岁的年纪，头发稀稀疏疏，白了大半。去年生了个儿子，老婆在传统行业工资不高。看着他每天晚上奶孩子睡不好觉，白天需求多的爆炸，真的害怕他哪天直接在工位噶了。实在是太可怕了mentor确实是个本分的老实人，非常善良，经常担心我需求太多影响学校的事情，自己做的很多。看着他经常想，他一路从河北考到北京，211本硕，人正直善良，为啥都过成这样呢？

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...