q-sequence

HDU 1854

一道找规律的题,当然用一些算法做也可以~

题目描述

这是一个规律题:一个0是合法的,一个1前面必须有两者合法的字符串才是合法的!例如:0010011 其中001是合法的(001相当于一个合法的)001也是合法的(001001相当于两个合法的),最后的1的前面正好有2(当然>2更是合法的)个合法的。所以0010011是合法的(0010011相当于一个合法的)

方法
其实从前向后数的话,就和0的个数与1个数之差有关;只要在遇见1之前0个数的和减去1个数之和大于1说明字符串是合法的。统计到最后只要之差=1时就是可以吧整个字符串看做1个;例如:001001100100111

代码

一开始还忘了getchar#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
int main()
{
 int t;
 cin >> t;
 getchar();
 while (t--)
 {
  char c[1005];
  scanf("%s", c);
  int i;
  int ans = 0;
  int flag = 1;
  for (i = 0; i < strlen(c); i++)
  {
   if (c[i] == '0')
    ans++;
   else
    if (ans > 1)
     ans--;
    else
    {
     flag = 0; break;//注意不合规范可能ans=1,比如0101,所以一遇到不合规范的就标记一下
    }
  }
  if (flag&&ans==1)
   printf("Yes\n");
  else
   printf("No\n");
 }
}

### RAG Sequence NQ 技术概述 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型中的 `sequence-nq` 特指一种特定配置下的检索增强生成模型,该配置特别针对自然问题(Natural Questions, NQ)。此配置旨在通过结合外部知识源来提高问答系统的性能。 #### 构建流程与机制 在构建过程中,`rag-sequence-nq` 使用了专门设计用于处理自然语言提问的数据集和方法论。具体来说: - **检索器组件**:采用密集向量表示法(Dense Passage Retrieval, DPR),能够更精准地定位到最相关的文档片段[^2]。 ```python from transformers import RagTokenizer, RagSequenceForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") ``` - **生成器模块**:基于T5架构进行了优化调整,使其更适合于从检索得到的信息中提炼出简洁而准确的答案。 这种组合方式不仅提升了对于复杂问题的理解能力,同时也增强了答案的质量和可靠性。 #### 实现细节 为了更好地理解其实现过程,下面提供了一个简单的Python代码示例,展示了如何加载并使用预训练好的`rag-sequence-nq`模型来进行问答操作: ```python from transformers import pipeline qa_pipeline = pipeline('question-generation', model='facebook/rag-sequence-nq') context = "The Eiffel Tower is a wrought iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris." questions_answers = qa_pipeline(context) for q_a in questions_answers: print(f"Question: {q_a['question']}") print(f"Answer: {q_a['answer']}\n") ``` 这段代码首先创建了一个问答管道对象,接着定义了一段背景信息作为上下文,最后调用了pipeline函数执行具体的问答回路,并打印出了产生的问题及其对应的答案。
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