题目1124:Digital Roots

本文介绍了一个使用Java实现的简单递归算法,该算法用于计算字符串中所有数字字符的累加和,并通过不断递归直至结果为一位数为止。文章展示了完整的代码实现过程,包括如何读取输入、进行递归调用以及打印最终结果。

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import java.io.IOException;
import java.io.FileReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.BufferedReader;
import java.util.Scanner;
import java.util.Vector;

class Main
{
	public static final boolean DEBUG = false;
	
	public static int f(String s)
	{
		int sum = 0;
		for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
			sum += s.charAt(i) - '0';
		}
		
		if (sum < 10) return sum;
		else {
			String tmp = new Integer(sum).toString();
			return f(tmp);
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) throws IOException
	{
		Scanner cin;
		String s;
		
		if (DEBUG) {
			cin = new Scanner(new FileReader("d:\\OJ\\uva_in.txt"));
		} else {
			cin = new Scanner(new InputStreamReader(System.in));
		}
		
		while (cin.hasNext()) {
			s = cin.next();
			if (s.compareTo("0") == 0) break;
			
			System.out.println(f(s));
		}
	}
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
<think>好的,用户遇到了一个链接错误,提示在Rust项目中使用num-bigint库时出现了未定义的引用错误`cbrt`。我需要先理解这个错误的原因,然后给出解决方案。 首先,错误信息显示在编译过程中,链接器(ld)找不到`cbrt`函数的实现。这个函数是C语言标准数学库中的立方根函数,通常在libm库中。Rust的num-bigint库可能在某个地方调用了这个函数,但链接时没有正确链接到数学库。 接下来,我需要确认num-bigint是否确实依赖这个函数。查阅num-bigint的文档或代码,看看是否有使用`cbrt`的情况。如果确实有,那么问题可能出在项目没有正确链接libm库。 解决方案通常是告诉Rust编译器链接到libm库。这可以通过在Rust项目的构建配置中添加链接参数来实现。例如,在build.rs中添加打印cargo:rustc-link-lib=m,或者在Cargo.toml中配置链接参数。另外,用户可能需要检查他们的Rust工具链是否正确安装,特别是跨平台编译到aarch64时,是否安装了对应的目标和库。 还要考虑用户是否在交叉编译,这时候可能需要确保目标系统的libm库可用,或者静态链接。此外,检查num-bigint的版本是否有已知问题,或者是否需要启用某些特性。 总结步骤:确认libm的链接,检查工具链,处理交叉编译依赖,更新库版本,最后寻求社区帮助。需要将这些步骤清晰地传达给用户,并提供具体的命令示例,如修改Cargo.toml或build.rs。</think>你遇到的链接错误是由于Rust项目依赖的`num-bigint`库在编译时需要调用C标准数学库中的`cbrt`函数(立方根函数),但链接器未能找到该函数的实现。以下是逐步解决方案: --- ### **1. 根本原因分析** - **错误定位**:`num_bigint::biguint::BigUint`的实现中调用了`cbrt`函数。 - **函数来源**:`cbrt`是C标准数学库(`libm`)中的函数,需通过链接`libm`库访问。 - **问题本质**:Rust编译器未自动链接`libm`库,导致链接阶段失败。 --- ### **2. 解决方案** #### **方法一:显式链接数学库** 在项目的 **`Cargo.toml`** 中添加以下配置,强制链接`libm`: ```toml [target.'cfg(unix)'] rustflags = ["-Clink-arg=-lm"] ``` #### **方法二:通过`build.rs`脚本链接** 创建项目根目录下的 **`build.rs`** 文件,并添加: ```rust fn main() { println!("cargo:rustc-link-lib=m"); } ``` #### **方法三:检查工具链兼容性** - 确认已安装正确的目标平台工具链(如`aarch64-unknown-linux-gnu`): ```bash rustup target add aarch64-unknown-linux-gnu ``` - 若交叉编译,确保目标系统的`libm`库存在(如通过`sudo apt install gcc-aarch64-linux-gnu`安装)。 #### **方法四:更新依赖版本** 检查`num-bigint`是否存在已知问题,升级到最新版本: ```toml [dependencies] num-bigint = "0.4" ``` --- ### **3. 验证步骤** 1. 清理并重新编译: ```bash cargo clean cargo build --release --target=aarch64-unknown-linux-gnu ``` 2. 若仍失败,尝试静态链接: ```bash RUSTFLAGS="-C target-feature=+crt-static" cargo build --release --target=aarch64-unknown-linux-gnu ``` --- ### **4. 扩展建议** - **调试符号**:添加`--verbose`查看详细链接过程: ```bash cargo build --release --target=aarch64-unknown-linux-gnu --verbose ``` - **社区支持**:若问题持续,可在[GitHub Issues](https://github.com/rust-num/num-bigint/issues)提交复现代码和完整错误日志。 --- 通过上述步骤,应能解决`undefined reference to 'cbrt'`的链接错误。核心思路是确保`libm`库被正确链接到最终二进制文件中。
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