POJ-2441(状压dp)

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#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
/*
题目大意:
有n头牛,m个谷仓,一个谷仓只能住一头牛,而且每头牛只住它喜欢的谷仓,
问你有几种满足的方案。

思路:
从初始态state = 0、第p = 0头牛开始,遍历每个谷仓,如果第i个谷仓没
有牛住(state >> i & 1 = 0),而且第p头牛喜欢这个谷仓G[p][i] = 1,
那么这头牛就住进这个谷仓,转移到下个状态state = state | (1 << i)、
第p + 1头牛。如果遍历到p = n,说明当前状态state可行,返回方案数1。

*/
const int N = 20, M = 1 << N;

int n, m;
int G[N + 5][N + 5];
int dp[M + 5];

int dps(int state, int p)
{

    int &ans = dp[state];
    if(ans >= 0) return ans;
    if(p >= n) return ans = 1;
    ans = 0;
    for(int i = 0; i < m; i++)
    {
        if(G[p][i] && (state >> i & 1) == 0)
        {
            ans += dps(state | (1 << i), p + 1);
        }
    }
    return ans;
}

int main()
{
    scanf("%d%d", &n, &m);
    memset(dp, -1, sizeof(dp));

    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        int t;
        scanf("%d", &t);
        while(t--)
        {
            int j;
            scanf("%d", &j);
            G[i][j - 1] = 1;
        }
    }

    printf("%d\n", dps(0, 0));

    return 0;
}

第9章:Embedding、Pooling 与检索增强基础 本文介绍了律师事务所如何利用vLLM构建法律文档RAG系统,解决传统关键词检索在语义匹配上的不足。主要内容包括: 项目背景:传统Elasticsearch检索在法律术语上的低准确率问题,及多模型维护的复杂性; 技术方案:采用vLLM统一支持生成和向量化能力,通过语义向量检索提升相关性; 关键实现: 用vLLM的Embedding端点处理文档向量化 构建包含离线索引和在线检索的完整RAG流程 采用余弦相似度进行语义匹配 实践建议:切片大小选择、向量归一化处理、不同场景下的数据库选型等。 阅读详情

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