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Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它结合了 后端即服务(Backend as a Service) 和LLMOps 的理念，让开发者能快速、高效地构建和部署生产级的生成式AI应用。 它提供了包含模型兼容支持、Prompt 编排界面、RAG 引擎、Agent 框架、工作流编排等核心技术栈，并且提供了易用的界面和API，让技术和非技术人员都能参与到AI应用的开发过程中

超市抽奖
Holylight_Knight
11-15 996
超市 （market.pas/c/cpp） 【题目描述】 超市正在举行一个活动，该活动的规则如下： 想要参与的顾客会将他购物的账单放入纸箱中，账单上写有顾客的联系方式和购物的金额。每天超市关门前纸箱中金额最大、最小的两张帐单被取出，付款金额最大的顾客将获得一笔奖金，价值为取出的两张帐单的金额之差；为了不重复计算，取出的两张帐单不再放回箱子，而剩下的帐单仍保留在箱中，进行第二天的活动。
超市market(堆维护，小根堆+大根堆)
Gxyhqzt的博客
11-12 1098
超市 （market.pas/c/cpp） 【题目描述】 超市正在举行一个活动，该活动的规则如下： 想要参与的顾客会将他购物的账单放入纸箱中，账单上写有顾客的联系方式和购物的金额。每天超市关门前纸箱中金额最大、最小的两张帐单被取出，付款金额最大的顾客将获得一笔奖金，价值为取出的两张帐单的金额之差；为了不重复计算，取出的两张帐单不再放回箱子，而剩下的帐单仍保留在箱中，进行第二天的活动。
市场（Market）
未来世界
05-16 903
什么是市场 　　 狭义上的市场是买卖双方进行商品交换的场所。 　　 广义上的市场是指为了买和卖某些商品而与其他厂商和个人相联系的一群厂商和个人。市场的规模即市场的大小，是购买者的人数。 　　 根据杰罗姆·麦卡锡《基础营销学》的定义：市场是指一群具有相同需求的潜在顾客；他们愿意以某种有价值的东西来换取卖主所提供的商品或服务，这样的商品或服务是满足需求的方式。   西方经济理论对市场的理...
智能超市
cherryfeicherry的专栏
01-29 1710
简介 智能超市是融合射频识别技术、计算机通信网络、数据库管理技术于一体的现代化超市，采用高性能HRFID 技术以及防碰撞算法，使商品结算速度很快，只要几秒钟，而准确率却很高，几乎没有差错。而货架的智能信息采集同样方便快捷，实现价格的实时更新和商品补给的提醒，低功耗设计使得功耗更低更低碳环保。 硬件设计 主要由智能结账柜台和智能货架两部分构成。   算法简介
促销活动
m0_57375647的博客
09-09 1183
促销活动 总时间限制: 6000ms 内存限制: 65536kB 描述 Great Bytelandish超市联盟想请你编写一个程序模拟计算促销活动的开销 促销活动遵守以下规则： 参加促销活动的客户，可以在消费结束后将自己的消费账单投入一个指定的投票箱里 当一天的促销活动结束时，将从投票箱中选出两份账单：一份是消费金额最大的账单，一份是消费金额最小的账单。最大金额账单对应的客户
工学日记9.18
Chinaonetwo的博客
09-23 238
定位(position) 如果，说浮动， 关键在一个 “浮” 字上面， 那么 我们的定位，关键在于一个 “位” 上。 定位是难点，一定要学好 为什么要用定位？ 那么定位，最常运用的场景再那里呢？ 如果用标准流或者浮动，实现会比较复杂或者难以实现，此时我们用定位来做，just soso！ 元素的定位属性 元素的定位属性主要包括定位模式和边偏移两部分。 1、边偏移 边偏移属性 描述 t...
9.18学习记录
w75779的博客
09-18 502
通过 ReentrantLock 实现了互斥访问和 Condition 实现了线程间的等待和唤醒操作。一级缓存是 MyBatis 自动开启的，主要用于减少同一 SqlSession 内的重复查询。二级缓存需要显式配置，并且可以在多个 SqlSession 之间共享，适用于跨事务的查询优化。底层是一个基于 PriorityQueue 实现的一个无界队列。浅拷贝会创建一个新的对象，与原对象共用一个内部对象。深拷贝会完全复制整个对象，包括内部对象。缺点：依赖有序数据，可能会二次查询。缺点：依赖有序的数据。
项目日记9.18
tianxiaxiaoben的博客
09-18 251
org.springframework.web.util.NestedServletException: Request processing failed; nested exception is org.apache.ibatis.builder.IncompleteElementException: Could not find result map java.util.ArrayList ...
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标题 "nvidia_9.18.13.2762_w8164" 指示的是一个特定版本的NVIDIA显卡驱动程序，适用于Windows 10 64位操作系统，专为GT540M显卡设计。这个驱动程序的版本号9.18.13.2762是识别其功能和兼容性的重要标识。NVIDIA是...
9.18防空防灾应急疏散演练活动方案实用.pdf
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【防空防灾应急疏散演练活动方案】 9月18日的防空防灾应急疏散演练活动旨在提高全校师生的安全意识和应急能力，使他们能够在突发事件中正确应对，减轻可能的损失。活动由学校精心策划，旨在培养学生的团队协作精神...
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中西方思维方式比较
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11-25 4829
中西方思维方式比较 中国人的思维以感性思维为主，如守株待兔，如果西方人就会提炼成教条主义，掩耳盗铃在西方就提炼成主观主义。典型的例子是月落乌啼霜满天，江枫渔火对愁眠，姑苏城外寒山寺，夜半钟声到客船。全诗允满逻辑错误。感性思维能形象的表达思想，但缺乏抽象出概念、法则、定理的能力。所以中国人善于把握整体，但无法创造出砖瓦来构建知识的大厦。西方的思想启蒙者亚里思多德首先提出《方法论》，提出了归纳
中国人的身体素质问题。
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07-22 1887
普遍的观点是中国人身体素质较差，我觉得这基本上是一个事实，但我想这是有原因的，今天就突然想到一个重要的原因：        中国人的文明史长是主要的原因，历史上中国人文明程度高，医疗条件相对较好，很多身体素质不好的人也就能生存下来。于是一代传一代，身体素质就差了起来。而在欧、 美、 非地区，文明时间不长，身体素质不好的人都被自然淘汰了，但他们之间也有区别，南欧比北欧的差一些。非洲人生活条件一好，身
csapp9.18
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### CSAPP 9.18 题解及内容解释 CSAPP（Computer Systems: A Programmer's Perspective）是一本深入讲解计算机系统原理的经典教材。第9章通常涉及虚拟内存和存储管理的相关概念[^1]。以下是关于第9章习题18的内容解析。 #### 习题背景 该题目主要围绕虚拟内存的工作机制展开，包括页表、物理地址空间以及内存映射等关键概念。具体问题可能要求分析或设计一个与页表相关的算法，或者计算特定情况下的内存访问效率[^2]。 #### 解答思路 根据题目描述，解答可以分为以下几个方面： 1. **页表结构** 在虚拟内存系统中，页表用于将虚拟地址映射到物理地址。如果题目涉及到多级页表的设计，需要明确各级页表的大小、入口数以及如何通过索引找到对应的物理页号[^3]。 2. **TLB命中率** 如果题目提到TLB（Translation Lookaside Buffer），则需要计算TLB命中率对内存访问时间的影响。假设每次内存访问的成本为 \(T_m\)，TLB命中率为 \(H\)，则平均访问时间为： ```python avg_time = H * T_m + (1 - H) * (T_m + T_page_table) ``` 其中，\(T_page_table\) 表示访问页表的时间[^4]。 3. **页面置换策略** 如果题目涉及页面置换算法（如FIFO、LRU或OPT），需要分析不同策略对缺页中断率的影响。例如，OPT算法总是选择未来最晚使用的页面进行置换，从而实现最低的缺页率[^5]。 #### 示例代码 以下是一个简单的Python模拟程序，用于计算TLB命中率对内存访问时间的影响： ```python def calculate_memory_access_time(tlb_hit_rate, memory_access_time, page_table_access_time): return tlb_hit_rate * memory_access_time + (1 - tlb_hit_rate) * (memory_access_time + page_table_access_time) # 示例参数 tlb_hit_rate = 0.95 # TLB命中率 memory_access_time = 100 # 内存访问时间（纳秒） page_table_access_time = 200 # 页表访问时间（纳秒） # 计算平均访问时间 avg_time = calculate_memory_access_time(tlb_hit_rate, memory_access_time, page_table_access_time) print(f"Average memory access time: {avg_time} ns") ``` #### 总结 通过上述分析可以看出，CSAPP 9.18题的核心在于理解虚拟内存的基本原理及其对系统性能的影响。无论是页表设计还是TLB命中率计算，都需要结合具体场景进行深入探讨[^6]。
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