求最小的数和最大的数sample

本文介绍了一个简单的Java程序,该程序用于找出整型数组中的最大值和最小值。通过遍历数组并比较每个元素,程序能够有效地确定这些值。

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

 

package com.java.develep.four;

public class ArrayDemo05 {

 /**
  * @param args
  */
 public static void main(String[] args) {
  // TODO Auto-generated method stub
  int score[]={10,50,78,98,72,86,45};
  int max=0,min=0;
  max=min=score[0];
  for(int i=0;i<score.length;i++)
  {
   if(score[i]>max)//
   {
    max=score[i];
   }
   if(score[i]<min)
   {
    min=score[i];
   }
  }
  System.out.println("最高的成绩是:"+max);
  System.out.println("最低的成绩是:"+min);

 }

}

内容概要:《中文模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文模型的发展状况。报告涵盖了模型的关键进展、国内外模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性模型进行了六任务(学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文模型的发展现状与趋势;②评估国内外模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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