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RSS订阅原创 力扣刷题 栈 1
思路：把把所有括号分为两个种类，一个是左括号，一个是右括号。当是左括号时候压栈，是右括号的时候匹配出栈。这种格式，如果从后向前会更为麻烦，因此下面是解决该问题的代码。最后查看所有元素处理完后，stack内还有没有未出栈的，有的话则无法成功匹配。提交后，速度很快，因为只需要遍历一次。：用栈法，我们首先要想是。，因为要面对下面这种个数。来处理，很明显，这里。
2025-01-19 21:30:48
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原创 力扣刷题 动态规划 2
是全设置为0，还是全设置为1或者最大值，还是从某个临界点开始，前面是0后面是max。都要根据情况来看待DP是怎么又之前的子问题变化而来。
2025-01-16 11:56:21
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原创 力扣做题记录
但是vector内部的find函数，复杂度是O(n)。主要是判断这个数独是否存在正确答案，一开始我还以为要解出数独，其实不然，解数独的复杂度是非常高的，一旦数据量大，计算时间会很恐怖。题解：官方题解是用滑动窗口，效果还没有方法二好，但是看到了一位大哥用动态规划做出来了，简洁，而且思路很牛，时间效率超高。一开始觉得哈希表的unordered_set很厉害，想使用一下，就很粗暴的用快慢指针＋set了。又使用了unordered_set，一顿操作猛如虎，结果一看结果，这也太拉了，过了就好。，所以其长度为 3。
2025-01-12 01:04:15
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原创 GraphRAG本地运行（Ollama的LLM接口＋Xinference的embedding模型）无需gpt的api
我们不使用openai就会导致，每次既能get到kwargs.get("is_response_valid")，又得到kwargs.get("is_response_valid")值是false的。这里通过我多次的寻找，发现是graphrag里面的一个包出现了问题，可能没有使用默认调用的openai，在一个is_response_valid总是不能显示。不知道是不是qwen2：0.5b的性能有限，很多global的问题回答成功率会比较低，之后可以自行启动其他的ollama内置的模型。
2024-07-10 14:41:43
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原创 win11电脑重新装系统无蓝牙
自己捣鼓装电脑，但是看教程发现装好系统后，没有蓝牙功能。看一堆装驱动的教程，乱七八糟的。自己摸索了一会后，总算搞明白如果要直接简单并不需要这么多流程。（1）可以查找当前主板的型号（我的是微星的b660迫击炮。如果是其他的主板，去他们官网查就可以了）（里面关于网络，扬声器，显示屏输出的驱动都有）其实只需要下载一个安装包，解压后运行exe就可以了。
2024-06-29 23:18:29
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原创 个人力扣刷题记录：
你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数。把每一个数字都创建一个哈希选项。，将数组中的元素向右轮转。1、哈希表（解法1）1、排序法（解法2）
2024-05-29 23:33:23
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原创 Ollama总是出现time out怎么办
一般情况下，获取小体量的模型如gemma2b这种不会出现time out现象，但是如果稍微大一点的模型如llama2:13b,或者70b的就容易出现timeout的报错，这里我们只需要添加一个requset_time的参数即可。我这里是修改成60后基本可以不出现timeout现象，大家可以根据自己需求来修改。
2024-04-24 10:22:09
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原创 win本地运行llm（借助于ollama）
注：网络要保证稳定，确定没有其他进程在连接11434端口，最好不要挂着梯子用，不然都会容易报错失败。接下来就可以下载，在终端进行一些简单的对话。启动后可以，进行一系列对话。
2024-03-31 09:53:30
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原创 llama_index.core没办法导入向量
报错：error msg: ImportError: cannot import name 'VectorStoreIndex' from 'llama_index.core' (unknown location)from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader（不要再加.core了）
2024-03-17 11:39:36
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空空如也
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