当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

dp模型关键词在线播放_面向对象建模的三大模型(2024年12月免费观看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

dp模型关键词

用AI设计复古游戏机，效率翻倍！今天使用了coze来生成SD的设计关键词，结合其他AI工具，效率真的提升了不少。果然，懂AI的还是自己人。虽然不知道有没有抄袭，因为logo被糊了，但效果还不错。用coze可以创建自己领域的专属bot，这样在与AI交流时，可以更精准地告诉它生成的文本用于哪个平台，这样数据综合时定位更准确。关键词：Retro game controller, tribute to Elvis Presley, small and compact, white background, ins style, classic buttons, meticulous texture, elegant tones, rounded edges, delicate patterns, high-quality image, High-definition images, 步骤：20，采样器：DPM++ 3M SDE，CFG比例：7，种子：832540988，大小：512x512，模型哈希：4496b36d48，模型：dreamshaperXL_v21TurboDPMSDE，去噪强度：0.7，剪切跳过：2，高清放大：2，高清放大器：潜在（最近邻）

人工智能对生态足迹和能源转型的影响研究 𐟌 随着人类活动的不断增加，环境问题日益严重，从水资源污染到空气质量下降，再到生态资源的枯竭，这些问题都迫切需要解决。根据全球足迹网络（GFN）的数据，人类活动带来的生态压力已经超过了地球承载能力的75%（Network 2019）。因此，世界各地的国家和组织都在采取措施，如节约自然资源、限制碳排放和加速能源转型，以应对这些紧迫的环境问题。 𐟔 为了深入了解人工智能（AI）对环境可持续性的影响，本文利用1993年至2019年67个国家的面板数据，构建了一系列SYS-GMM模型作为基准模型，评估AI对生态足迹、碳排放和能源转型的影响。此外，还构建了DPTM模型，探讨产业结构、贸易开放度等外部变量如何影响AI的可持续性。 𐟓ˆ 研究结果表明： AI对环境可持续性做出了贡献，通过减少生态足迹和碳排放、促进能源转型，AI有助于缓解环境压力。产业结构（IND）作为阈值变量的非线性结果表明，工业比重较高国家的人工智能在促进能源转型方面作用显著，但同时也增加了生态足迹和碳排放。贸易开放度（OPEN）作为阈值变量的非线性结果表明，贸易开放总体上可以促进AI的可持续效应。人工智能发展过程中存在显著的规模效应，这种效应远强于贸易开放带来的放大效应。 𐟌 通过这些研究，我们可以看到AI在推动能源转型和减少碳排放方面的巨大潜力。然而，我们也需要注意到，AI的发展也带来了一些新的环境挑战，如工业比重增加可能导致的生态足迹和碳排放的增加。因此，在推动AI发展的同时，我们也需要采取措施来平衡其带来的环境影响。 𐟓š 总的来说，这项研究为我们理解AI对环境可持续性的影响提供了重要的参考，也为政策制定者提供了宝贵的见解。

𐟓–ComfyUI模型读取指南 𐟔想要读取ComfyUI模型？来，一步步教你！ 𐟓š首先，你需要了解ComfyUI的模型结构。ComfyUI的模型通常包含多个模块，其中采样器模块是一个重要部分。 𐟔쩒ˆ对采样器模块，有一个常用的选项是dpmpp_3m_sde(_gpu)。这个选项在搭配scheduler中的exponential和karras使用时效果更佳。 𐟎褽🧔覛𔤽Ž的cfg值和更高的步数，你可以获得更好的模型效果。而且，3m_sde比2m_sde多了随机元素，使得生成的结果更加多样化和有趣。 𐟒ᥜ訯𛥏–模型时，注意这些参数的设置，它们将直接影响你的生成结果。通过调整这些参数，你可以创造出独一无二的视觉效果！ 𐟎‰现在，你准备好探索ComfyUI模型的奥秘了吗？开始你的创作之旅吧！

字节AI大模型面试全攻略：从基础到实战 ### 一面：深度拷问，手撕代码 𐟒𛊨–‡深度解读面试官会详细询问你对论文的理解，尤其是关于transformer和llama的Layer Normalization（LN）的区别。数学推导你需要手写Root Mean Square Normalization（RMSNorm），并解释FFN的不同之处，包括Relu和SwiGLU。数据清洗讲解数据清洗的流程，以及质量过滤采用的模型和方法。 PPL公式解释PPL公式的含义和作用。 BERT预训练介绍BERT的预训练任务和embedding。位置编码讲解位置编码的概念。 Prompt范式你认为好的prompt范式是什么？开放性问题讨论端到端的大模型和多个小模型的优缺点。现场手撕解决两道easy级别的题目。二面：再次拷打，深入探讨 𐟔 模型介绍再次介绍你的模型，并阐述数据清洗流程。数据策略采用什么样的策略以及什么样的数据才会便于模型学习？数据配比讲解数据配比的思路。 LLM特点主流LLM（Large Language Model）模型结构设计的特点。评估方法如何评估LLM？训练困难训练LLM最大的困难是什么？前沿了解对前沿LLM有哪些了解？工具调用如何实现工具调用？国内LLM 对国内LLM有哪些了解？推理能力 LLM推理能力的天花板目前处于什么程度？三面：硬件与软件，实战经验 𐟒ኧᬤ𛶤𘎥ˆ駔觎‡ 询问你的硬件及硬件利用率。 DeepSpeed阶段讲讲DeepSpeed的几个阶段，分别对什么进行分片以及代价是什么。模型训练时间如何估计模型训练时间？ DP与DDP区别阐述DP（Data Parallelism）和DDP（Distributed Data Parallel）的区别。显卡数量最多用过多少张卡？模型监控训练过程中如何进行模型监控？数据配比量化如何量化数据配比才是一个好的方案？预训练数据处理讲解预训练数据处理。评估方法如何评估预训练和SFT（Supervised Fine-Tuning）。 Encoder-Decoder区别说明encoder-decoder、encoder、decoder的区别。文本输入输出过程讲解文本输入大模型到输出的过程。 Decoding策略介绍decoding策略。大模型结构变化大模型结构有哪些变化？现场手撕解决cross-attention问题。

2025八上大培优：导角模型全解析 2025年八年级上册的数学大培优来啦！这次我们重点讲解了八大导角模型，包括八字形、A字型、风筝型、飞镖型、余角、补角模型、一线三等角、双角平分线模型、高与角平分线模型等。大家赶紧刷起来吧！双角平分线夹角模型模型1：三角形双内角平分线夹角模型条件：BP平分∠ABC，CP平分∠ACB。结论：∠P = 90Ⱐ- 1/2∠A。模型2：三角形双外角平分线夹角模型条件：BP平分∠DBC，CP平分∠ECB。结论：∠P = 90Ⱓ€‚ 模型3：三角形一内一外角平分线夹角模型条件：BP平分∠ABC，CP平分∠ACD。结论：∠P = 1/2∠A。 8字形双角平分线夹角模型模型4：8字形双角平分线夹角模型条件：AP平分∠BAD，CP平分∠BCD。结论：∠P = (∠B + 2∠D) / 2。燕尾形双角平分线夹角模型模型5：燕尾形双角平分线夹角模型1 条件：BP平分∠ABD，CP平分∠ACD。结论：∠P = (∠A + ∠D) / 2。模型5：燕尾形双角平分线夹角模型2 条件：AP平分∠BAC，DP平分∠BDC（LC > LB）。结论：∠P = (∠C - ∠B)。实战演练 1. 如图，∠BAC = ∠BDC = 90Ⱟ𜌐B平分∠ABD，PC平分∠ACD，求∠P的度数。 2. 如图，在△ABC中，∠ABC和∠ACB的平分线交于点P，过点P作直线MN，分别与AB、AC交于点M、N。若∠AMN = ∠ANM，求证：∠BPC = ∠BMN = ∠CNM。 3. 如图，E为BC延长线上一点，△ABC和△DCE的平分线交于点F。若∠A = 60Ⱟ𜌢ˆ ADC = 150Ⱟ𜌦𑂢ˆ F的度数。大家赶紧动手试试吧，这些模型掌握了，数学成绩一定能更上一层楼！𐟓š𐟒ꀀ

一级市场FA实习的那些事儿最近一直在琢磨要不要退出一级市场，毕竟有些事情真的是人力无法改变的。不过，我打算写点东西，给那些以后想进FA行业的朋友们一点参考。实习的那些事儿 𐟓 在一级市场，FA的工作其实挺复杂的。内部岗位主要分为承揽、承做和承销。作为实习生，我们一般都是从承做岗开始。具体的工作内容包括制作pitchbook、BP、Datapack、FM等等，当然还有那些让人头疼的会议纪要。技能培养 𐟓š 行业研究能力：现在市场环境这么差，找到好项目越来越难，所以FA们都在努力弱化材料的重要性。在2-3天内做出一个PB/BP，对实习生来说是个大挑战。你需要快速了解一个行业的现状、痛点、竞争格局和未来发展趋势，还要搞清楚标的公司在行业中的定位。财务模型搭建：在一些成熟期的项目中，FA有时需要协助企业进行简单的财务模型梳理。这对我们这些在学校里缺乏实战经验的人来说，是个很好的锻炼机会。办公软件三件套：作为一个合格的承做，每项工作都离不开这三件套。会议纪要和行研需要熟练掌握Word，并逻辑清晰地提炼总结；DP和财务模型需要尽量了解Excel的功能并形成多表联动；PB和BP则需要较强的逻辑性和PPT美化功底。人际关系 𐟤 从我的角度来看，一级市场非常注重关系维护。这不仅体现在与PE/VC/项目方的关系上，还体现在与同事和同行的相处中。和甲方爸爸们的相处自然不用多说，需要维护好同事和同行的关系，因为整个一级市场并不大，大家基本都会通过各种错综复杂的关系相互联系。一个好的声誉可能会给你带来更多的机会，比如在老板让你卷铺盖走人的时候，同事或同行可能会帮你引荐去别的机构。此外，这里的同事不仅包括同级，还有你的上级。在职场中抱紧大腿很重要，尤其是在现在风雨飘摇的市场环境中，有能力的话语权上级有时候真的能让朝不保夕的你苟住。总结 𐟓 总的来说，学会维持关系和能力强同样重要！虽然这篇文章还没写完，但希望对那些想进入FA行业的朋友们有点帮助。

杜卡迪V4S模型全解析：细节之美探索杜卡迪V4S模型的每一个细节，感受速度与激情的完美结合。𐟏 𐟔砦补ž‹细节：发动机：D5 D48 +LB-1D11 LP-5 D㗱,③㗱 D40 取付事 unga F10 𐟛 ️ 组装部件： LP-72 Motor4 Moteur4 LP-3 B21 TS-29 (LP-5) B23TS:29 (LP-5) LP-48/X-26指示LP-48 ardamper LP-48/x-26"denotes ab Hinterer Dampfer LP-48/-26"kennzeichn Amortisseur ariere "LP-48/-26"indique un TS-29 70) (LP-5)D28 小 Poly cap (small) Kunststoif-Nabe(kl Piece dejonction( TS-17 Shaft (LP-70) 𐟛⯸ 轮胎与轮毂： 98 E12 E3 E13 7一粗立一向注意 Roue avan 《什一》 Tire decals lespneus isferts sur 矢印（彪刻） B leche(moulee) 48/X240指示(LP-48左途装L後、上5X24左涂装L寸 LP-48/X-24 , arureine eckschiht itx-24. P-48/-24indique ne couche de base dP-4 D35 の回耘方向l 注意< ★Note wheelrotation directio eifenmusterbeach LP-1 LP-1 LP-48/X-24+ D34 LP-60 D21 X-11 LP-48/X-24 LP-11 D22 14140 DucatiSuper 𐟎蠦‰‹绘价：提供个性化的手绘模型，让你的杜卡迪V4S模型更加独一无二。 𐟏… DUCATI：作为全球知名的摩托车制造商，杜卡迪以其卓越的性能和独特的设计赢得了众多车迷的青睐。这款杜卡迪V4S模型，不仅是对速度的追求，更是对细节的极致打磨。𐟌Ÿ

大模型训练的秘密武器：36天罡实战指南嘿，大家好！今天咱们来聊聊大模型训练的那些事儿。36天罡这个系列会持续更新，不过说实话，大模型训练技术可能不会再写了，咱们还是聊聊怎么学习吧。 ZeRO系列：进阶者的挑战 𐟚€ ZeRO系列对于初学者来说可能会有点吃力，因为它需要对模型、优化器和梯度这些概念非常熟悉。你得问问自己，ZeRO1、2、3的通信量和显存量特点是什么，怎么和其他并行技术结合起来使用。这个过程有点像在做数学题，你得一步步推导，才能找到答案。张量并行：最简单的并行方式 𐟧銥𜠩‡并行是最简单的并行方式之一。虽然很多文章都在讲transformer层和mlp层，但其实embedding层和softmax层也有用。只要掌握了序列并行和分布式softmax，你会发现张量并行其实非常简单。选择起来也很无脑，根据模型大小和机器网络拓扑基本就能决定。流水行并行：GPipe的简化版 𐟚𐊇Pipe很简单，但Interleaved-1F1B看起来很难，其实用起来也不难。流水行并行的优势和缺点都很明显，所以必用但不能只用。它的设计思路有点像工厂流水线，每个步骤都有固定的时间，效率高但也有风险。各种并行的优缺点 𐟓Š 每个并行方式都有它的优势和缺点。加上模型大机器多，机器内和机间带宽不一样，所以才会有TP + PP + DP的组合。你得根据具体情况来选择最适合的并行方式。序列并行：学习大模型的最佳利器 𐟓ˆ 如果你想深入学习大模型分布式，那就好好学序列并行吧。无论是训练还是推理，序列并行都是最佳利器。你得一步步推导，才能找到答案。其他技术：小技巧和小窍门 𐟒ከ😦œ‰一些小技巧和小窍门，比如算力优化、内存管理等等。这些看似不起眼的小技巧，实际上能大大提升训练效率。大模型容错：分布式系统的必修课 𐟛᯸ 分布式系统容错是2024年开始成熟的领域。文章一大堆，随便学学就行。分布式系统容错很重要，不会的话根本不算入门。你得学会如何保证系统的高可用性，比如在数据库、缓存、限流等方面做足功夫。传统分布式入门的第一课：容错 𐟚犤𜠧𛟥ˆ†布式入门的第一课就是容错。所有系统都挂了，自己还得活着。于是乎redis挡数据库、kafka阻高峰、限流、多级配置中心、raft都出来了，就是为了保证所有系统都死了，自己还活着。大模型分布式容错也很简单，不求同年同日生，但求同年同日挂。希望这些小分享能帮到你，祝大家在大模型训练的道路上越走越远！𐟚€

火山引擎数据飞轮模式下的线上营销：内容产出更智能、人群触达更精准今年年中，中欧国际工商学院等机构联合发布《2023年中国首席营销官(CMO)调查报告》(以下简称“报告”)。报告基于167家企业营销决策者调研，指出在激烈的市场竞争下，企业倾向于加强“拓新”策略，包括开拓新市场和开拓新产品或服务来获得可持续增长。聚焦到营销层面，被调研者所属企业，除B2C服务外，B2C产品、B2B服务、B2B产品类企业的2023全年平均营销费用率均有下降，其中B2C产品类企业降幅最大，达10%。在预算“内卷”的压力下，越来越多的企业营销部门，期望通过更实惠、更高效的数智产品，在有限的预算下，提高营销效率、实现业务增长。去年9月，火山引擎推出企业数智化升级新模式，数据飞轮，旨在帮助企业通过数据消费构建面向企业数据应用层和数据建设层双向转动的数据飞轮。在企业的营销场景中，数据飞轮通过客户数据平台VeCDP和增长营销平台GMP的数智产品组合，可以帮助企业根据用户需求和特征，基于业务需求完成标签设计，同时针对需求和特征，完成对应营销文案输出，并实现一键推广和数据返回。在今年9月的数据飞轮沙龙活动上，火山引擎数据产品泛互联网行业解决方案架构师介绍，企业要实现事半功倍的营销需要做好两件事，一是找准用户群体，二是足够吸引的文案内容。 VeCDP能够帮助企业打通多套会员数据系统，并实现跨系统间的特征提炼，形成标准化的统一标签体系，“这项能力，在多品牌型企业内部仍然适用，”他补充道，“比如某企业旗下有A、B、C、D等四个品牌，每个品牌都有自己独立的会员系统，通过VeCDP可以打通并统一跨系统数据，并且可根据不同品牌的业务需求，完成个性化标签体系设计。” 在内容生产阶段，GMP的大模型能力可以帮助企业根据特定营销场景，高效生成适合不同私域渠道(如短信、微信、APP等)传播的营销文案;同时，GMP还能结合当下传播热点洞察，启发创意提炼关键信息并植入;如果需要个性化配图，GMP还支持通过关键词输入，直接完成对应图片或海报的生成，并且可支持已有图片的衍生扩图，营销人员仅需对内容审查和确认，极大解放在营销内容素材制作的生产力。当人群圈选和营销素材都准备完毕后，GMP就可以敏捷实现灵活的渠道推送策略，不论是APP或者小程序内的站内推送，还是弹窗、短信，都可精准触达，并及时反馈触达、打开、跳转数据，帮助营销部门员工实时洞察营销效果，沉淀关键数据，不断优化营销策略。企业将更多预算流转到产品服务和研发部门，使得营销部门必须每一分钱都花在刀刃上，“精准”正在成为每一场营销活动的关键词。火山引擎数据飞轮模式下的VeCDP+GMP，已经历经包括金融、互联网、汽车、零售等多个行业实践，也将成为越来越多企业提高营销效率、实现业务增长的选择。

数学建模小白必看：十大经典模型详解 𐟌Ÿ 对于数学建模新手来说，选择合适的数学模型和方法是解决问题的关键。以下是十个最常用的数学模型和方法，帮助你快速上手数学建模。 1️⃣ 线性规划 (Linear Programming, LP) 线性规划是一种优化方法，用于解决线性目标函数在线性约束条件下的最优化问题。例如，资源分配、生产计划和运输问题都可以通过线性规划来解决。 2️⃣ 整数规划 (Integer Programming, IP) 整数规划是线性规划的扩展，要求决策变量的值必须是整数。适用于离散决策问题，如工程排程、旅行路径和装载问题。 3️⃣ 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP) 非线性规划允许目标函数或约束条件中的变量以非线性方式相互关联。适用于生产、金融、工程和科学等各个领域。 4️⃣ 动态规划 (Dynamic Programming, DP) 动态规划用于解决包含重叠子问题的问题，例如最短路径、最长公共子序列和背包问题。通过将原问题分解成更小的子问题，并存储其解决方案，从而提高求解效率。 5️⃣ 蒙特卡洛模拟 (Monte Carlo Simulation) 蒙特卡洛模拟是一种估算方法，适用于非线性整数规划问题。通过生成大量随机样本，估算出问题的解。 6️⃣ 图论 (Graph Theory) 图论研究抽象图的性质和关系，其中图是由节点（顶点）和边组成的结构。广泛应用于网络设计、社交网络分析和交通规划等领域。 7️⃣ 随机过程 (Stochastic Process) 随机过程用于描述一系列随机事件的演化和发展情况。适用于统计学、物理学、金融学、工程和生物学等领域。 8️⃣ 数值方法 (Numerical Methods) 数值方法是处理复杂数学问题的一组技术和算法。适用于物理建模、工程分析、金融建模、数据分析和机器学习等领域。 9️⃣ 统计分析 (Statistical Analysis) 统计分析是一种应用统计学原理和技术来理解数据、发现模式、做出推断的方法。广泛应用于数据的收集、整理、探索性分析、建模、假设检验和解释。 𐟔Ÿ 离散事件模拟 (Discrete Event Simulation, DES) 离散事件模拟是一种数学建模和仿真技术，用于模拟离散事件系统。适用于生产线、供应链、交通流、医疗服务和计算机网络等复杂系统。通过掌握这些经典模型和方法，你可以更好地应对各种数学建模问题，提升自己的建模能力。

专栏内容推荐

700 x 207 · jpeg
网络词dp什么意思（dp是什么意思网络用语）_产业观察网
素材来自:51report.com

517 x 517 · jpeg
DP还能干这个？考虑长程静电相互作用的DP模型——DPLR - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
99 x 140 · jpeg
土的dp模型 - 豆丁网
素材来自:docin.com
720 x 305 · jpeg
DP还能干这个？考虑长程静电相互作用的DP模型——DPLR - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

652 x 448 · jpeg
DP还能干这个？深度剖析DP-GEN+增强采样在溶液中化学反应的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
967 x 746 · jpeg
图解大模型训练之：数据并行上篇(DP, DDP与ZeRO) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2094 x 1054 · png
DP需求计划-悠桦林
素材来自:youhualin.com

1022 x 598 · png
DP需求计划-悠桦林
素材来自:youhualin.com
720 x 306 · jpeg
DP能干这么多？DP在材料科学中的应用综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3600 x 1500 · png
DeePMD-kit 深度势能（DP）模型训练 — LiCl-DP 0.0 documentation
素材来自:licl-dp.readthedocs.io

960 x 600 · jpeg
DP答疑交流活动第十期: DeePMD se_a模型解析 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
777 x 551 · png
DP还能干这个？DeePMD在玻璃体系中的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

630 x 495 · jpeg
【网络用语】“DP”是什么意思？ | 布丁导航网
素材来自:bddhw.cn
551 x 332 · jpeg
【生成语法】限定词短语：当我们谈论DP时，我们在谈论什么 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 228 · png
DP能干这么多？DP在材料科学中的应用综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 479 · jpeg
宾大机器学习大佬经验分享，如何撰写一篇顶级论文？ - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

1001 x 543 · png
DP模型——状压DP-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

780 x 1102 · jpeg
dp是什么意思dp的含义Word模板下载_编号qypnxkmd_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
917 x 603 · jpeg
# DP进阶训练：区间dp + 数位dp + 状压dp - A_sc - 博客园
素材来自:cnblogs.com

600 x 450 · jpeg
多个深度势能dp数据库合并，同时验证模型的可靠性 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
3648 x 2736 · jpeg
DP（动态规划）学习心得_dp建模心得-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

850 x 491 · png
The conceptual DP model and its constituents | Download Scientific Diagram
素材来自:researchgate.net
1080 x 1466 ·
【DeePMD教程】一键操作，十倍加速——DP模型压缩功能新鲜出炉 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

492 x 296 · jpeg
【生成语法】限定词短语：当我们谈论DP时，我们在谈论什么 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1026 x 377 · jpeg
【生成语法】限定词短语：当我们谈论DP时，我们在谈论什么 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1920 x 1080 · png
dp问题分析 - AcWing
素材来自:acwing.com

1797 x 847 · png
1.1. DP 实用指南 — DeepModeling Tutorial 0.1 文档
素材来自:tutorials.deepmodeling.com

500 x 646 · jpeg
dp课程是什么意思-选择DP的十大理由 - 美国留学百事通
素材来自:k12.testdaily.cn
1876 x 930 · png
tutorials-cn/Practical-Guidelines-for-DP.md at main · dfz05/tutorials-cn · GitHub
素材来自:github.com

1080 x 482 · png
Dp-Modeler图像快速建模系统 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2781 x 1329 · png
DP 动态规划(一) ——背包问题学习总结（闫氏DP分析法）_闫式dp-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

587 x 286 · png
DP模型——状态机模型_dp状态机-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1897 x 732 · png
DP（动态规划）学习心得_dp建模心得-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

669 x 350 · png
DP是什么意思?
素材来自:abbreviationfinder.org

1332 x 692 · png
AcWing 1070. 复杂DP-习题括号配对（区间DP，两种DP思路，分析及Java题解） - AcWing
素材来自:acwing.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)