今日比赛需复习考点_QwQ_看完也GG

最新推荐文章于 2025-03-17 23:31:01 发布
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分类专栏： 模拟赛 文章标签： 战略
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/L_Y_T020321/article/details/83177589
本文详细介绍了在竞赛编程中所需掌握的各种技能与策略，包括数据结构如线段树、树状数组，图论中的最短路径算法，以及数论中的快速幂等。同时强调了分分必争的竞赛精神。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

然后我们就来理一下思路:

首先,exgcd,quick_power这些东西我们要额.....额.....额.....背过

然后,对于此次类似于ACM的东西,我萌要用到语数英政史地生理化各种知识

当然,有一些压轴题我萌还是要看一下的

关于数据结构:

1.topsort + tarjan 缩点

2. 线段树(我可不想用分块卡过去)

3.树状数组

4.并查集

5.ST表

6.单调队列

7.LCA

关于图论

1.mst(kruskal)

2.最短路(floyd,dijkstra,SPFA)

3.树的直径

关于数论

1.exgcd

2.quick_power

3.线性筛

4.各种定理

关于暴力

我萌要树立分分必争的精神!!  ----- by 历史老师

关于作弊

我萌要充分的发挥卧龙校服的优点!!!

我萌可以吧U盘藏起来....

关于战略

操作系统复习的文件qwq
06-16
针对期末复习写的
蔚蓝CodeMod教程,_摆烂式更新,_欢迎来提pr(qwq_CelesteModTutorial.zip
09-02
"qwq"在括号中使用，可能表达了一种谦逊或可爱的态度，暗示作者欢迎反馈和支持。 本压缩包文件名为CelesteModTutorial-main，意味着这是一个包含主教程文件的压缩包。CelesteModTutorial-main文件可能包含了开发...
vllm部署QwQ32B(Q4_K_M)
hbkybkzw的博客
03-17 2796
Ollama是一个轻量级的开源LLM推理框架，注重简单易用和本地部署，而VLLM是一个专注于高效推理的开源大型语言模型推理引擎，适合开发者在实际应用中集成和使用。两者的主要区别在于Ollama更注重为用户提供多种模型选择和易用性，而VLLM更注重模型推理性能的优化。所以VLLM更适合企业级的高并发需求。vllm的github地址QwQ32B硬件要求Q4_K_M量化，大概需要22G左右够用，一张3090或者4090即可，魔改2080ti 的 22G 显存差不多够用。
模型 - QwQ-32B
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-06 1632
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ 能够进行思考和推理，在下游任务中，尤其是在难题上，可以实现显著提升的性能。 QwQ-32B 拥有 320 亿参数的模型，是中型推理模型。其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。
实战 - vLLM部署 QwQ-32B-AWQ [单卡4090]
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-07 5752
运行服务 安装 vllm 下载模型 请求调用 curl - completions curl - chat/completions Python - completion Python - chat completion
探索Maas平台与阿里 QWQ 技术：AI调参的魔法世界
小相探索IT世界
03-15 2355
本文介绍了蓝耘 Maas 平台在人工智能领域的表现及其核心优势，包括强大的模型支持、高效的资源调度和友好的操作界面。文章还探讨了蓝耘 Maas 平台与阿里 QWQ 技术的融合亮点及应用拓展实例，并提供了调参实战指南，最后对蓝耘 Maas 平台的未来发展进行了展望。
QWQ-32B 本地私有化部署，性能媲美DeepSeek-R1满血版
小毕超博客
03-15 998
QWQ-32B是阿里巴巴最新开源的一款新型推理模型，规模仅拥有320亿参数，但在多项基准测试中，性能几乎媲美 DeepSeek-R1 满血版，甚至某些测试中超越了 DeepSeek-R1 满血版。
ModelScope推理QwQ32B
hbkybkzw的博客
03-17 1163
ModelScope 命令行工具的下载命令，用于从 ModelScope 平台下载指定的模型。指定源安装，保存为 requirement.txt 安装（这里用的中科大的源）参数指定要下载的模型的唯一标识符（Model ID）。查看下满精度的显存使用量，可以看到用了63.7G左右。是目标目录路径，表示模型将被下载到这个目录中。这里使用满精度的QwQ32B,需要64G显存。参数指定模型下载后存放的本地目录路径。当前文件夹,请自行替换自己的文件夹。需要安装的 python 包。可以看到模型文件都下载下来了。
阿里最新qwq部署 体验吊打deepseek的小而美模型
技术宅男改变世界
03-07 1302
QwQ-32B。朋友圈刚炸，凌晨工作群接着敲本着工作是老板的，粉丝是自己的第一性原则，先给大家分享下体验感受这个模型凭借其“娇小的身材”——32B 参数，即320亿，及其媲美大参数模型的性能——比如满血版，迅速走红。截至写这篇文章，Qwen 的官宣帖阅读数已超过170万。
Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API
猫敷雪
03-14 929
一句话简介：基于 QwQ 32B 大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式 AI 算力平台。Free QWQ 是世界上第一个完全免费、无限制的分布式 AI 算力平台，基于阿里最新开源的 QwQ 32B 大语言模型提供强大的 AI 服务。通过创新的分布式算力架构，整合了来自全球的闲置显卡资源，包括个人电脑和网吧的 3090、4080、4090 等高性能显卡，构建了一个庞大的分布式计算网络。
QwQ32B硬刚671B DeepSeek，低成本，4090可跑
lovely_yoshino的博客
03-06 9580
最近，Qwen发布了最新的32B推理模型QwQ-32B，其性能在许多基准测试中表现出色，甚至不逊色于671B参数的满血版DeepSeek R1。QwQ-32B基于Qwen2.5-32B，并通过强化学习（RL）进行进一步优化。
反比例函数qwq_精美学习课件ppt
11-23
### 反比例函数知识点...通过上述分析可以看出，反比例函数不仅在数学理论中有重要的地位，而且在日常生活和实际应用中也发挥着重要作用。理解和掌握反比例函数的定义、性质及其应用，有助于提高解决实际问题的能力。
【数据库技术】SQL语言基础操作示例：创建学生表、插入与查询数据入门教程
08-22
内容概要：本文档提供了一个简单的SQL语言示例，旨在帮助初学者快速掌握SQL的基本操作。示例的功能是创建一个学生表并插入数据，然后查询所有学生信息。首先，通过`CREATE TABLE`语句创建一个名为Students的表，定义了表的结构，包括id（自动递增主键）、name（非空字符串）、age（整数）和grade（字符串）四个字段。接着，利用`INSERT INTO`语句向表中插入了三条学生记录。最后，使用`SELECT * FROM`语句查询并显示了表中的所有数据。文中还简要介绍了运行这些SQL语句的方法，包括打开MySQL客户端、连接到指定数据库以及执行代码的具体步骤。 适合人群：对SQL语言感兴趣的初学者，尤其是刚开始接触数据库操作的新手。 使用场景及目标：①学习如何在SQL中创建表，定义表结构；②掌握向表中插入数据的方法；③学会使用查询语句从表中检索数据。 其他说明：此示例基于MySQL数据库，但大部分SQL语法具有通用性，适用于其他关系型数据库系统。建议读者按照文中提供的步骤，在自己的环境中实际操作，以便更好地理解和掌握SQL的基本概念和操作。
python38-pytz-2019.3-3.module_el8.5.0+742+dbad1979.tar.gz
最新发布
08-22
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
2024 年大模型面试必备宝典：全方位知识梳理与高效应试指南
08-22
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/262584c7179b 在大模型蓬勃发展的当下，无论是校招还是社招，大模型相关岗位竞争愈发激烈，面试难度也不断攀升。为助力大家成功应对大模型面试，特推出《2024 大模型面试全攻略》 。 这本攻略全面且系统，从基础理论到进阶应用，从模型微调技巧到前沿技术探索，涵盖了大模型面试的各个关键领域。它不仅梳理了主流开源模型体系的特点与应用场景，如 GPT 系列、BERT、XLNet 等；还深入剖析了模型训练过程中的关键环节，像预训练与微调的流程及要点。 在面试题方面，无论是基础的 “目前主流的开源模型体系有哪些”“大模型 LLM 的架构介绍”，还是进阶的 “如何让大模型处理更长的文本”“如何缓解 LLMs 复读机问题”，亦或是微调相关的 “如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存” 等高频问题，都能在其中找到详细解答。 此外，针对 LangChain、参数高效微调（PEFT）等热门技术，攻略也提供了丰富的面试问答与深度解析，帮助读者精准把握面试要点，提升面试成功率 。无论是初涉大模型领域的新手，还是寻求突破的资深从业者，《2024 大模型面试全攻略》都将是你求职路上的得力助手，助你在大模型面试中脱颖而出 。
python3-zxcvbn-4.4.28-2.el8.tar.gz
08-22
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于Python + Django的AD_Exchange管理系统.zip
08-22
基于Python + Django的AD_Exchange管理系统.zip
【金属氢化物储氢系统】基于动态建模与性能分析的燃料电池汽车应用研究：吸放氢过程优化及热管理系统设计（论文复现含详细代码及解释）
08-22
内容概要：本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用，通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型，结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明，低温环境有利于氢气吸收，高温则促进氢气释放；提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外，通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段，进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征，并提出了具体的优化设计方案。 适用人群：从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标：①为储氢罐热管理设计提供理论依据；②推动车载储氢技术的发展；③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据；④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明：该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论，还提出了具体的操作参数优化建议，如吸氢阶段维持25-30°C，氢气流速0.012g/s；放氢阶段快速升温至70-75°C，水速18-20g/min。同时，文章还强调了安全考虑，如最高工作压力限制在5bar以下，温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
Python课程设计项目：基于python机器学习(ml)的天气预测和天气可视化.zip
08-22
Python课程设计项目：基于python机器学习(ml)的天气预测和天气可视化.zip
使用qwq_32b 调用function_call
04-01
<think>好的，用户问的是“使用qwq_32b 调用function_call”，我需要先理解这两个部分分别指的是什么。首先，“qwq_32b”可能是一个函数名、库或者模块的名称，而“function_call”可能是指调用某个函数的方法。不过，根据我的知识库，目前没有直接关于“qwq_32b”的信息，这可能是一个特定项目、自定义库或者用户自己编写的代码中的内容。 接下来，我应该考虑用户为什么会提到这个。可能的情况包括：用户在使用某个第三方库时遇到了问题，或者在参考的文档中看到了这个调用方式，但不知道如何正确使用。也有可能存在拼写错误，或者用户想了解某个特定框架中的函数调用方法。 我需要先确认用户是否提供了足够的上下文，但根据当前的问题描述，信息有限。因此，我应该引导用户提供更多细节，比如这个“qwq_32b”所属的库或框架，或者他们是在什么情况下遇到这个问题的。同时，我可以给出一般性的关于函数调用的指导，帮助用户理解如何正确调用函数。 另外，考虑到用户可能对编程概念不太熟悉，我需要用简单明了的语言解释函数调用的基本步骤，比如导入模块、创建实例、传递参数等。同时，提醒用户检查拼写、查阅文档以及处理可能的错误，这些都是常见的解决问题的方法。 最后，确保用户明白如果他们能提供更多信息，比如代码示例或错误提示，我可以更准确地帮助他们解决问题。保持回答的结构清晰，分步骤解释，并鼓励用户进一步交流，这样可以有效帮助他们解决问题。</think>关于"使用qwq_32b调用function_call"，目前没有足够的技术细节可确认其具体含义。这可能涉及以下情况之一： 1. **自定义库/框架**： 如果您提到的`qwq_32b`是某个特定框架或自定义库中的模块/类，其`function_call`方法的使用通常需要： ```python from qwq import Qwq_32b # 假设的导入语句 instance = Qwq_32b(param1, param2) # 创建实例 result = instance.function_call(arg1, arg2) # 方法调用 ``` 2. **API调用**： 若是远程服务API，可能涉及： ```python import requests response = requests.post( "https://api.example.com/qwq_32b", json={"function_call": {"param": "value"}} ) ``` 3. **注意事项**： - 检查拼写是否准确（注意大小写和下划线） - 确认是否已正确安装相关依赖库 - 查阅对应框架的官方文档 - 注意参数传递格式（如是否需要JSON序列化） 请补充以下信息以获得更精确的帮助： $$具体错误提示$$ $$代码上下文（如类/函数定义）$$ $$使用的编程语言及框架版本$$
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