单身还是结婚了

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我感觉面试问，你为什么离职是一件比较尴尬的事情，对于这个问题，不管怎么答都感觉是掉分的题目，比如说我为了加薪，或者说是为了升级，感觉都是为了钱，如果说为了换个环境可能会被打上不稳定的标签，我平时都是说公司内部进行调整这些

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...

import java.util.*;public class Main {static int []dp;static Scanner sc = new Scanner(System.in);public static void main(String[] args) {int n= sc.nextInt();//商品个数int V=sc.nextInt(); //背包容量int []w=new int[n]; //物品价值int []v=new int[n]; //物品体积dp=new int[V+1];for (int i = 0; i < n; i++) {v[i]=sc.nextInt();w[i]=sc.nextInt();}//先遍历物品后遍历背包,倒序遍历for (int i = 0; i <n; i++) {for (int j = V; j >=v[i] ; j--) {dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]);}}System.out.println(dp[V]);}}