青训营笔记

静水流深397

03 模型IO| 豆包MarsCode AI刷题我们将对LangChain中的六大核心组件一一进行详细的剖析。模型，位于LangChain框架的最底层，它是基于语言模型构建的应用的核心元素，因为所谓LangChain应用开发，就是以LangChain作为框架，通过API调用大模型来解决具体问题的过程。

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第七次算法笔记 | 豆包MarsCode AI刷题本题描述了小 U 的徒步旅行场景，整个旅行需要 M 天，途中有 N 个补给站，每个补给站由所在天数 A 和每份食物价格 B 来描述，并且规定第 0 天一定有补给站且补给站按顺序出现。小 U 每天都得消耗一份食物，要在这些补给站购买食物，目标是规划出购买策略，使得花费的钱最少从而顺利完成旅行。通过给定的测试样例，像输入不同的天数、补给站数量以及补给站具体信息后输出相应的最少花费金额，能更直观地理解题目的具体要求和预期的计算结果。

小S的倒排索引 | 豆包MarsCode AI刷题本题要求计算两个倒排链（列表）a 和 b 的交集，并返回交集的结果按照从大到小的顺序排列。倒排索引常用于搜索引擎中，每个单词都关联一个帖子ID的列表，而交集操作通常是为了找到同时包含两个词的帖子。

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469. 环形数组最大子数组和问题我们需要找到一个环形数组的最大子数组和，即找到一段连续的子数组（可能跨越数组的首尾连接）使得其和最大。

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奇妙货币交易问题 | 豆包MarsCode AI刷题目标是判断是否能够使用给定面值 V 和规则，按要求支付金额 W。代码的核心思想是基于货币系统的进位规则来判断每一位的支付情况，确保每一位的支付不超过 2 张指定面值的纸币。如果某一位无法满足条件，则返回 NO，否则返回 YES。

我明天再来学Web渗透

“抖音互联网架构分析及高可用系统构建思考”（方向三）| 豆包MarsCode AI刷题

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第三次刷题 | 豆包MarsCode AI刷题在编程学习的道路上，刷题无疑是提升技能的重要途径。通过不断地刷题，我收获了知识、锻炼了思维，也培养了坚韧的毅力。刷题的过程就像是一场与自我的较量。每一道题目都是一个挑战，需要我们调动所学的知识，运用逻辑思维去分析和解决。在这个过程中，我逐渐明白了编程不仅仅是敲代码，更是对问题的深入理解和巧妙拆解。记得刚开始刷题时，面对复杂的题目常常感到无从下手。那些看似晦涩难懂的算法和数据结构，让我心生畏惧。但我没有放弃，而是选择了坚持。我从基础的题目做起，逐步积累经验。每解决一道难题，都让我对有了更深刻的理解。刷

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CSS详解| 豆包MarsCode AI刷题CSS（层叠样式表，Cascading Style Sheets）是一种用于描述网页文档的样式的语言。它通常与HTML（超文本标记语言）一起使用，HTML负责内容的结构，而CSS则负责内容的外观和布局。

伴学笔记1|豆包MarsCode AI 刷题豆包MarsCode AI刷题功能的具体作用与体验一、具体作用豆包MarsCode的AI刷题功能通过分析用户的学习进度和能力水平，能够精准地推荐适合的题目。这对于开发者来说，意味着不再需要盲目地在题海中摸索，而是可以有针对性地进行训练，提高学习效率。

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实现一个TodoList | 青训营 x 豆包MarsCode技术训练营首先明确要实现一个简单的任务管理功能，具体包括：考虑到需要管理任务列表以及当前正在输入的新任务内容，确定了以下两个状态变量：

小U的相似字符串 | 豆包MarsCode AI刷题本题给定了一组字符串，我们需要统计其中有多少对字符串是相似的。根据题意，两个字符串相似当且仅当它们的每个字母出现的次数完全相同。换句话说，两个字符串的字符频率是一样的，只是字符的顺序可能不同。

寻找最大葫芦 | 豆包MarsCode AI刷题在一场经典的德州扑克游戏中，有一种牌型叫做“葫芦”。“葫芦”由五张牌组成，其中包括三张相同牌面值的牌 aa 和另外两张相同牌面值的牌 bb。如果两个人同时拥有“葫芦”，我们会优先比较牌 aa 的大小，若牌 aa 相同则再比较牌 bb 的大小。

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后端笔记 | go语言进阶与依赖管理并发：多个任务在同一时间段内交替执行，但不一定同时执行。在单核CPU上，操作系统通过时间片轮转等方式让多个任务看起来是同时进行的。

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刷题心得（三）| 豆包MarsCode AI刷题在编程学习的道路上，刷题无疑是提升能力的重要途径。它就像一把神奇的钥匙，为我们打开了知识的宝库。刷题让我深刻体会到了实践出真知的道理。每一道题目都是一个具体的问题，需要我们运用所学的知识去解决。在这个过程中，不仅巩固了已有的知识，还能发现自己理解上的偏差和不足。记得有一次，我遇到了一道关于动态规划的题目。这是一个我一直觉得难以掌握的知识点，面对题目中的复杂条件和要求，感到十分困惑。然而，通过不断地尝试和思考，查阅相关资料，我逐渐理清了思路，最终成功地写出了代码。那一刻，我明白了，只要坚持不懈，再难的问

Chain of Thought（CoT）和Tree of Thoughts（ToT）| 豆包MarsCode AI刷题：）））在人工智能领域，尤其是大型语言模型的应用中，如何提高模型的推理能力一直是一个热点问题。通过在青训营我了解到两个非常有趣的概念——Chain of Thought（CoT，思维链）和Tree of Thoughts（ToT，思维树），它们为提升AI的复杂推理能力提供了新的思路。在这篇博客中，我将分享我对这两个概念的理解和一些实际应用的示例。（跟着课程走：）

伴学笔记 AI刷题 9.超市里的货物架调整 | 豆包MarsCode AI刷题最近在参加豆包的AI刷题活动，深感慨如今AI的解题能力这么强了，不过可能还是会有些小细节有问题，这里将对一些问题做出解析。

伴学笔记 AI刷题 14.数组元素之和最小化 | 豆包MarsCode AI刷题小C希望构造一个包含n个元素的数组，且满足以下条件：任务是输出该数组元素之和的最小值。样例1：输入：n = 3 ,k = 1 输出：6

MaxKB 集成langchain + Vue + PostgreSQL 的本地大模型+本地知识库构建私有大模型 | MarsCode AI刷题ollama官网下载地址，如果打不开，记得魔法上网。选择你想要的大模型下载到本地，到命令行窗口， ollama run "你要的大模型名字" ，就可以把大模型拉到本地，但是这个大模型，还只是一个本地大模型，并没有那个丰富的功能，所以我们就需要docker + MaxKB就可以实现微调大模型，创建本地知识库，跑私有本地大模型等操作。

伴学笔记 AI刷题 25.DNA序列编辑距离 | 豆包MarsCode AI刷题这道题虽然标的是简单，但是是一道很经典的DP问题，接下来将详细讲解。小R正在研究DNA序列，他需要一个函数来计算将一个受损DNA序列（dna1）转换成一个未受损序列（dna2）所需的最少编辑步骤。编辑步骤包括：增加一个碱基、删除一个碱基或替换一个碱基。

分而治之，主题分片Partition | 豆包MarsCode AI刷题前面讲到，Kafka的消息会分发到不同Topic，这样既解决了消息混乱的问题，又顺带将流量进行了分摊，减少单个业务写入压力。