哈喽铁子们表弟最近在学Python，总是跟我抱怨很枯燥无味，其实，他有没有认真想过，可能是自己学习姿势不对？比方说，可以通过打游戏来学编程！今天给大家分享100个Python小游戏，一定要收藏！相关文件代码已上传，文末扫一下名片备注【游戏】即可获取~由于游戏比较多，我就只展示几个代码，其它的都用名字展示。1、简易飞机大战飞机大战相信大家都玩过吧，非常简单有意思的游戏，咱们通过Python给它复刻出来，回味童年。素材文件全部源码importsysimportcfgimportpygamefrommodulesimport*'''游戏界面'''defGamingInterface(num_play
在线OJ已购买本专栏用户，请私信博主开通账号，在线刷题！！！运行出现RuntimeError0Aborted，请忽略华为OD统一考试A卷+B卷新题库说明2023年5月份，华为官方已经将的2022/0223Q(1/2/3/4)统一修改为OD统一考试（A卷）和OD统一考试（B卷）。你收到的链接上面会标注A卷还是B卷。请注意：根据反馈，目前大部分收到的都是B卷。但是仍有概率抽到A卷。A卷对应2023的新题库（2022Q420223Q1）B卷对应20022部分考题以及新出的题目专栏：2023华为OD机试(A卷+B卷)（C++JavaJSPy）题目描述公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。
前言本题为LeetCode前100高频题我们社区陆续会将顾毅（Netflix增长黑客，《iOS面试之道》作者，ACE职业健身教练。）的Swift算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。LeetCode算法到目前我们已经更新了62期，我们会保持更新时间和进度（周一、周三、周五早上9:00发布），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海，Swift社区伴你前行。如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。难度水平：中等1.描述一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器
本文已收录于专栏🌲《零基础学算法一百天》🌲学习指引1、什么是差分矩阵？2、差分矩阵的核心操作3、预处理得到差分数组4、差分矩阵模板题⭐️引言⭐️ 大家好啊，我是执梗。今天零基础学算法要讲解的是前缀和与差分系列的终章——二维差分。这算是这个里面相对复杂一点的知识点，但也仅仅是一点，只要掌握好了前缀和+一维差分，通过图解理解起来还是非常快的。虽然考的很少，但是也是一门必须掌握地基础算法。1、什么是差分矩阵？ 二维差分我们通常称之为差分矩阵。通过结合一维差分我们可以想到，它的作用是可以让某个子矩阵在O(1)的时间复杂度内让所有元素都加上c。 而我之前一直都在强调一点——前缀和与差分是逆运用，二
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英伟达在周三收盘后一公布2季度财报，股价盘后大涨6.6%，一度跨过了500美元大关，最高达到517美元。如果按照500美元来算，英伟达市值将超过1.2万亿，再创历史新高！图片英伟达财报出炉自5月份以来，英伟达的收入已经达到了135亿美元。其中，数据中心收入占该收入的创纪录的103.2亿美元，仅一个季度就翻了一番多，英伟达因此获得了61.88亿美元的利润，同比增长843%！图片尽管游戏行业的收入比疫情期间的最高点还差10亿美元，但实际上它的收入也同比增长了22%，达到24.8亿美元。更大的亮点是截至10月底的第三财季的业绩预期，英伟达给出的营收预测区间中值为160亿美元，远高于分析师普遍预期的1
目录一、目标1：理清逻辑二、目标2：将每一步用代码进行表示三、网络安全O一、目标1：理清逻辑模拟登录的基本流程1、进入入口程序2、读取目标URL3、请求加上线程4、确定请求数据包5、请求格式的确认6、数据的处理与判断二、目标2：将每一步用代码进行表示（顺序会进行标号）对于不同的站点的登录需要对数据包、请求格式、逻辑处理等进行适当的修改admin_login.pyimportcsvimportrequestsimportthreadingdefadmin_login(urls):#④确定请求数据包headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。大模型的推理速度，仅仅一个月就提高了一倍！英伟达近日官宣给H100推出了“鸡血包”——专用于LLM推理的加速程序。或许这下可以不用空等明年才能交付的GH200了。GPU的运算能力一直影响着大模型的表现，无论是硬件提供者还是使用者都希望能算得更快些。而作为大模型背后硬件的最大供应商，英伟达一直在研究怎么给大模型硬件加速。通过与多家AI公司合作，英伟达终于推出了大模型推理优化程序TensorRT-LLM(暂且简称TensorRT)。TensorRT不仅能让大模型的推理速度翻番，使用起来也十分方便。无需深入了解C++和CUD
人们很容易就能在反直觉视频（幽默的、创意的、充满视觉效果的视频）中获得愉悦感，这吸引力不仅来自于视频对人类的视觉感官刺激，更来自于人类与生俱来的理解和发现快乐的能力，即能够理解并在出乎意料和反直觉的时刻找到乐趣。然而，尽管今天的计算机视觉模型取得了重大进步，但问题仍然存在：视频模型能够「理解」视频中的幽默或创造力吗？目前的视频问答（VideoQA）数据集仍集中于常见的、不太令人惊讶的视频和简单的任务（如Multi-choice,Open-end）。仅仅回答出视频中简单的人事物（What,Who,Howmany,etc.）显然是不足以为理解视频提供帮助的。常用的视频问答数据集包括YouCook2
