一、什么是凹包在计算几何中，凹包（ConcaveHull）是一种几何形状，它包围一组点，形状的外部是凹凸不平的。与凸包（ConvexHull）相反，凹包允许形状沿着内部有一些凹陷。具体来说，凹包是包围一组点的一个多边形，该多边形的边界是点的一个子集，而不是全部。凹包的外形可能会有凹陷的部分，而不是完全凸起。凹包在计算机图形学、计算机辅助设计（CAD）、地理信息系统（GIS）等领域中都有应用。例如，在路径规划、物体识别、图像处理等任务中，需要找到一组点的凹包以描述它们的整体形状。二、凹包的应用场景凹包在计算机科学和工程中有许多应用场景，其中一些包括：图形处理和计算机图形学：在图形学中，凹包常用于
2024软件测试面试刷题，这个小程序（永久刷题），靠它快速找到工作了！（刷题APP的天花板）_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读2.8k次，点赞85次，收藏12次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题，web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题，还有互动交流板块……_软件测试刷题小程序https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.300
ChatGPTplus的平替：9个可以联网的免费AI搜索引擎。由于ChatGPT训练数据截止到2021年9月，在该时间点之后发生的事件，ChatGPT均无法给出答复。所以，大家现在都非常期待ChatGPT能够联网，访问实时的信息。ChatGPTplus用户现在已经可以有联网功能了，只要开启webbrowsing功能就可以了。对于非plus的ChatGPT用户，或者非ChatGPT用户来说，其实有不少免费的可以联网的AI搜索引擎可以实现相同的功能。●ChatGPT的插件WebChatGPT、MerlinChatGPTAssistantforallWebsites、Sider：ChatGPTsid
大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。最近我的OpenAI的APIkey由于调用次数太多被封了…不知道下个月能不能解封。而为了尽可能地不花钱，先来看下国内的大模型API怎么用。本文是百度文心一言API的使用。文章目录0.接入流程1.注册百度千帆账号，创建应用2.获取AccessToken3.调用文心大模型接口4.API在线调试5.其它0.接入流程整体流程图如下：1.注册百度千帆账号，创建应用（1）首先注册千帆账号并登录千帆平台官网地址：https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applica
动态规划part17647.回文子串解题思路动态规划解法中心拓展法516.最长回文子序列解题思路动态规划总结篇647.回文子串动态规划解决的经典题目，如果没接触过的话，别硬想直接看题解。题目链接：647.回文子串文章/视频讲解：647.回文子串解题思路动态规划解法dp数组及其下标的含义布尔类型的dp[i][j]：表示区间范围[i,j]（注意是左闭右闭）的子串是否是回文子串，如果是dp[i][j]为true，否则为false。确定递推公式在确定递推公式时，就要分析如下几种情况。整体上是两种，就是s[i]与s[j]相等，s[i]与s[j]不相等这两种。当s[i]与s[j]不相等，那没啥好说的了，d
算法思想枚举（暴力算法）枚举算法（暴力算法）是一种通过逐一尝试所有可能解来解决问题的算法。它的基本思想是将问题的所有可能答案一一列举出来，并根据一定的判断条件来确定哪些答案是合适的。这种算法通常使用循环来实现，因为需要尝试所有可能的情况。两个例子：以“百钱买百鸡”问题为例，该问题要求找出在100元钱买100只鸡的情况下，公鸡、母鸡和小鸡各多少只。通过枚举算法，我们可以尝试所有可能的组合，并使用判断条件来确定哪些组合是符合要求的。具体来说，我们可以从0开始尝试公鸡的数量，然后逐渐增加母鸡和小鸡的数量，直到找到符合条件的组合。填写运算符的问题也可以使用枚举算法来解决。在这种情况下，我们需要尝试所有
在part1中，我们探讨了目前比较流行的四种OpenAI开源工具。在今天的part2中我们将探究另外三种不同的OpenAI开源工具并介绍一些与Appilot相关的内容。 Kubectl-GPTKubectl-GPT是一个kubectl插件，可使用GPT模型从自然语言输入生成kubectl命令。该插件引入了kubectlGPT命令，它的唯一使命就是在Kubernetes集群中实现您的请求。 安装Homebrew： #InstallHomebrew:https://brew.sh/brewtapdevinjeon/kubectl-gpthttps://github.com/devinjeon/k
LNSLargeNeighborhoodSearch（LNS）是一种启发式搜索算法，用于解决组合优化问题，例如旅行商问题（TSP）等。与其他启发式算法相比，LNS的特点在于它通过在搜索过程中动态地探索大规模的邻域来寻找更优的解决方案。以下是关于LNS的一些重要概念和特点：基本思想：LNS的基本思想是通过在搜索过程中使用大型邻域结构来快速发现高质量的解。它采用了一种分解和重组的策略，将问题分解成子问题，并在这些子问题上应用不同的搜索策略，以找到更优的解。邻域结构：LNS通过定义一系列不同的邻域结构来探索解空间。这些邻域结构可以是不同的搜索策略或者不同的问题约束条件，例如路径中的节点集合、路径顺序
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