动态规划

数据智能驱动进化：AdAgent 多触点归因与自我学习机制详解在数字营销进入智能体时代的今天，陌讯科技（Mosisson）提出的 AdAgent 营销智能体概念，正以颠覆性的技术架构重构行业生产关系。作为营销领域首个实现 "感知 - 决策 - 行动 - 进化" 全闭环的智能操作系统，AdAgent 最核心的竞争力在于其基于数据智能的进化能力 —— 通过多触点归因（MTA）破解数据割裂难题，借助自我学习机制实现能力持续迭代，彻底摆脱了传统营销工具的效率瓶颈。本文将深入解析 AdAgent 这两大核心机制的技术原理与落地逻辑，展现陌讯科技在智能营销领域的前沿探索。一、

代码随想录算法训练营第三十七天 | 52.携带研究材料（卡码网）、518.零钱兑换||、377.组合总和IV、57.爬楼梯（卡码网）携带研究材料https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1052

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括号配对（信息学奥赛一本通- P1572）Hecy 又接了个新任务：BE 处理。BE 中有一类被称为 GBE。以下是 GBE 的定义：空表达式是 GBE

一只小小的芙厨

寒假集训笔记·树上背包树形DP中，还有一类问题：在状态转移时，会涉及到资源的分配，例如需要共计选择10个节点，那么如何分配这些点，在已经合并的子树中分配几个点，新合进来的子树分配几个点就需要再次决策。这同样是一个动态规划问题-- 背包问题因此这类问题被称为树形背包。

金融RPA机器人丨实在智能

2026动态规划新风向：实在智能Agent如何以自适应逻辑重构企业效率？2026年2月，当全球目光聚焦于米兰冬奥会的盛大开幕与美国政府停摆危机的化解时，在中国，一场关于“动态规划”的深刻变革正在悄然重塑社会治理与商业运行的底层逻辑。

【信息学奥赛一本通】1275：【例9.19】乘积最大今年是国际数学联盟确定的“200020002000——世界数学年”，又恰逢我国著名数学家华罗庚先生诞辰 909090 周年。在华罗庚先生的家乡江苏金坛，组织了一场别开生面的数学智力竞赛的活动，你的一个好朋友 XZXZXZ 也有幸得以参加。活动中，主持人给所有参加活动的选手出了这样一道题目：

力扣647 回文子串 java实现647.回文子串给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。

【算法题】【动态规划2】【背包动态规划】背包问题是动态规划中的经典问题系列，本文将详细解析九道背包类动态规划题目的解题思路和实现方法。问题本质：01背包问题

企业级营销安全防线：AdAgent 合规风控体系设计与实践在生成式 AI 重塑营销行业的今天，内容生产效率实现指数级提升，但随之而来的合规风险、数据安全隐患也成为企业不可承受之重。当 AIGC 技术让一万条营销视频的生成仅需几分钟，一条包含侵权元素、虚假宣传或敏感内容的物料就可能给品牌带来毁灭性打击。正是在这一背景下，陌讯科技创新性地提出了营销智能体 AdAgent 概念，并构建了一套覆盖内容风控、数据隐私、操作审计的全维度合规风控体系，为企业级营销智能应用筑牢安全底座。一、营销智能时代的安全挑战与 AdAgent 的破局之道（一）营销数字化转型中的风控痛点

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陌讯视觉‘动态密度流’模型：亚运场馆到前海政务厅，98.6%聚众事件5秒精准定位｜技术拆解+SDK实录去年杭州亚运会期间，奥体中心主体育场内一场突发人群滞留被系统自动捕捉——当时看台东侧观赛人流持续汇聚，3秒后密度突破阈值，5秒完成空间坐标锁定并推送至指挥端。这不是演练，是真实发生的闭环响应。背后支撑的是陌讯视觉提出的“动态密度流”建模方法，在不依赖人脸比对、无需额外传感器的前提下，实现了对复杂光照、多视角遮挡、非规则动线下的聚众行为毫秒级感知。

沉睡的无敌雄狮

生态即壁垒：陌讯视觉‘开箱即战’背后的OSI七层协同架构去年夏天，某市地铁换乘站早高峰时段突发人群滞留。监控画面里人流密度持续攀升，传统系统还在等待人工确认是否超限，而现场指挥屏已自动标红预警区域，并联动广播引导分流——整个过程不到三秒。这不是演示视频，而是真实运行日志中的一条记录。背后支撑的，是陌讯视觉部署的实时动态聚众识别系统。

【信息学奥赛一本通】1296：开餐馆北大信息学院的同学小明毕业之后打算创业开餐馆.现在共有 nnn 个地点可供选择。小明打算从中选择合适的位置开设一些餐馆。这 nnn 个地点排列在同一条直线上。我们用一个整数序列 m1m_1m1, m2m_2m2, … mnm_nmn 来表示他们的相对位置。

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【区间DP】括号序列：如何求解最长合法子序列？(POJ 2955)在区间动态规划的题库中，“括号匹配”类问题占据了半壁江山。很多同学分不清“最长合法子串”和“最长合法子序列”的区别：

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陌讯视觉如何凭垂直场景闭环能力中标公安智能防控与万象城客流系统？最近有朋友问起一个实际问题：在商场突然人群密集涌向某个区域，或者地铁站出入口短时间内滞留人数陡增，系统能不能立刻发现并预警？这背后其实不是简单的“人多就报警”，而是涉及视频流解析、空间密度建模、行为趋势预测的一整套动态感知逻辑——也就是业内常说的实时动态聚众识别。

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非替代，是升维：陌讯‘动态语义聚类’重构聚众识别——三省应急指挥中心实录去年冬天，南方某省应急管理厅接到一个棘手任务：春运期间高铁站人流激增，传统视频分析系统频繁误报——把排队买咖啡的人群标成“异常聚集”，把节假日候车大厅里自然流动的旅客判定为“高风险滞留”。连续三次预警失准后，一线值班员开始手动关掉告警弹窗。这不是设备坏了，而是算法没跟上真实世界的复杂度。

54 子集示例 1：示例 2：

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【例9.18】合并石子（信息学奥赛一本通- P1274）从暴搜到区间 DP：石子合并的四种写法在一个操场上一排地摆放着Ｎ堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的２堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。

【Python高级编程】近似串匹配目录一、题目描述输入格式:输出格式:输入样例:输出样例:二、解题思路（一）先明确：问题本质是「最小编辑距离」

基于动态规划算法的混合动力汽车能量管理建模与计算混合动力汽车（HEV）的能量管理策略（EMS）是协调发动机、电机及动力电池能量分配的核心技术，其目标是最小化燃油消耗、维持电池荷电状态（SOC）在合理范围及满足驾驶性能需求。动态规划（DP）作为一种全局优化算法，通过逆向递归求解多阶段决策问题，能保证给定模型和约束下的全局最优解，是HEV能量管理策略设计与验证的重要工具。

数据机构与算法：dp优化——倍增优化倍增真的很强！！其实这个题和倍增没啥关系（）对于这种开会这种区间问题，还是上来就考虑按左端点或右端点排序。那么在这个题里，就考虑对会议按结束时间从小到大排序，然后定义 dp[i][j] 为前 i 个会议中最多参加 j 个的最大收益。因为对于每个会议，可以选择参加或不参加，所以如果要参加的话，可以从前面结束时间小于当前开始时间的会议转移过来。又因为存在单调性：dp[i][j]<=dp[i+1][j]，所以可以二分找结束时间小于当前开始时间的最右位置。