蓝桥杯+数字拆分

配置 NVIDIA RTX 5090 + sm_120 + flashattention,已跑通一个大模型 ~~ 本文介绍了在Ubuntu 22.04系统下为NVIDIA RTX 50系显卡搭建深度学习环境的完整流程。重点包括:1)安装适配50系显卡(sm_120架构)的CUDA 12.9驱动和Toolkit,需注意禁用系统自带驱动;2)配置环境变量解决nvcc命令识别问题;3)通过源码编译方式安装支持sm_120的PyTorch nightly版本(cu129),解决官方二进制包不兼容问题。整个过程涉及显卡驱动安装、CUDA环境配置、PyTorch适配等关键步骤,并提供了详细的验证方法和常见问题解决方案。文中特别强调 阅读详情


标题:数字拆分


  正整数可以表示为若干正整数的累加和。


  如,对于正整数n=6,可以分划为: 
6
5+1
4+2
4+1+1
3+3
3+2+1
3+1+1+1
2+2+2
2+2+1+1
2+1+1+1+1
1+1+1+1+1+1


  现在的问题是,对于给定的正整数n,计算出所有划分情况。

  下面的代码实现了这个功能。仔细分析,填写划线部分缺失的代码。


public class fuzhi
{	public static List fen(int n, int limit)
	{
		Vector v = new Vector();
		if(n<=limit) v.add(n);
		
		for(int i=1; i<n; i++)
		{
			if(n-i > limit) continue;


			List t = fen(i,n-i);
			
			for(int k=0; k<t.size(); k++)
				v.add(n-i+"+"+t.get(k));  //填空位置
		}
		
		return v;
	}
	
	public static void main(String[] args)
	{		
		List v = fen(6,6);		
		for(int i=0; i<v.size(); i++)
			System.out.println(v.get(i));
	}
}



自动驾驶技术路线之争:纯视觉与多模态融合的成本与性能博弈 本文深入剖析了自动驾驶领域两大主流技术路线——纯视觉与多模态融合的本质差异。文章从成本结构、性能博弈与商业逻辑等多维度展开,揭示了纯视觉方案在硬件成本与数据算力投入上的权衡,以及多模态融合方案在安全冗余与感知稳定性方面的优势。这场技术路线之争,实则是车企在性能、成本与商业化落地之间寻求平衡的综合博弈。 阅读详情

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Tenyearsme
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