走了

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早上突然被一个梦惊醒,上班不久同事就突然说要走了……为什么?为什么都发生在今天?为什么!?!

中午和同事去伯爵吃了最后的一餐,吃饭时我们有说有笑,但我的心却笑不起来。以前离校的最后一晚,不会喝酒的我却疯狂的喝酒麻醉自己就是想让自己好忘记所有,但却记得最深。用了好长的时间才恢复心情,可是现在?!连最后一个陪伴自己这段时间的人却也要离开我而去,又一下子把我带回了以前!!现在还能有人陪我吗?!

吃完饭后同事就匆匆忙忙的拿着行李走了……

望着他的背影我有点想哭,不是为他而哭是为自己而哭……

为什么受伤的总是我???????????!

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

“小明格子”是一个比较宽泛的问题,通常可能涉及到数学中的路径规划、动态规划类问题。以下以一个常见的场景为例,即小明在一个 m×n 的网格中从左上角到右下角,每次只能向下或者向右,求有多少种不同的法。 ### 分析思路 从左上角到右下角,总共需要 $m + n - 2$ 步,其中向下 $m - 1$ 步,向右 $n - 1$ 步。不同的法其实就是从 $m + n - 2$ 步中选择 $m - 1$ 步向下(或者选择 $n - 1$ 步向右)的组合数。根据组合数公式 $C_{n}^k=\frac{n!}{k!(n - k)!}$,这里 $n=m + n - 2$,$k=m - 1$。 ### 代码实现(Python) ```python def uniquePaths(m, n): # 计算组合数 from math import factorial return factorial(m + n - 2) // (factorial(m - 1) * factorial(n - 1)) # 示例 m = 3 n = 7 print(uniquePaths(m, n)) ``` ### 动态规划解法 也可以使用动态规划的思想来解决这个问题。设 $dp[i][j]$ 表示到第 $i$ 行第 $j$ 列的格子的不同法数。 - 初始化:$dp[0][0]=1$,第一行和第一列的所有格子都只有一种法,即 $dp[0][j]=1$,$dp[i][0]=1$。 - 状态转移方程:$dp[i][j]=dp[i - 1][j]+dp[i][j - 1]$。 - 最终结果:$dp[m - 1][n - 1]$。 ### 代码实现(Python) ```python def uniquePaths(m, n): dp = [[0] * n for _ in range(m)] # 初始化第一行和第一列 for i in range(m): dp[i][0] = 1 for j in range(n): dp[0][j] = 1 # 填充 dp 数组 for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] return dp[m - 1][n - 1] # 示例 m = 3 n = 7 print(uniquePaths(m, n)) ```
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