阿里又开源了,超长上下文大模型
大型推理模型(LRMs)通过强化学习(RL)展现出强大的推理能力,但局限于短上下文推理任务,这个 QwenLong-L1 框架,通过渐进式上下文扩展将短上下文 LRMs 适配至长上下文场景。
大型推理模型(LRMs)通过强化学习(RL)展现出强大的推理能力,但局限于短上下文推理任务,这个 QwenLong-L1 框架,通过渐进式上下文扩展将短上下文 LRMs 适配至长上下文场景。
大型推理模型(LRMs)通过强化学习(RL)展现出强大的推理能力,但局限于短上下文推理任务,这个 QwenLong-L1 框架,通过渐进式上下文扩展将短上下文 LRMs 适配至长上下文场景。
公式的意思是:如果B2等于“户主”,就返回A列的姓名,否则返回公式所在单元格的上一个单元格里的内容。当公式下拉时,前面的公式结果会被后面的公式再次使用。
本教程旨在让学员通过实际案例掌握Python处理Excel实现办公自动化的技能,从基础操作到高级应用,成为能解决复杂办公场景问题的高级工程师。
def find_minimal_pattern(nums): n = len(nums) for i in range(1, n + 1): if n % i != 0: continue pattern = nums[:i] if pattern * (n
def find_last_subsequence(target, source): m = len(target) n = len(source) if m == 0: return 0 if n == 0: return -1 # 逆向匹配,找到最后一个子
def longest_vowel_substring: import sys flaw = int(sys.stdin.readline) s = sys.stdin.readline.strip vowels = {'a', 'e', 'i', 'o',
res = pattern.sub(lambda match:dx.get(match.group(1), match.group(1)), p)
python rep javascript res len 2025-05-21 22:52 4
def longest_common_substring(text1: str, text2: str) -> str: m, n = len(text1), len(text2) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m +
在日常Python开发中,循环是每位程序员的高频操作。但你是否想过:同样是循环,为什么老司机都推荐用
my_list = ["a", "b", "c", "d", "e"]middle_index = len(my_list) // 2print(my_list[middle_index]) # Output: "c"
def max_water_reservoir(heights): n = len(heights) max_volume = 0 result = None # 用于记录 (i, j, volume) for i in range(n): for j in
def calculate_score(ops): record = for op in ops: if op == "+": if len(record) >= 2: new_score = record[-1] + record[-2] record.ap
一早刷视频,看到一个电影讲经济学家纳什的故事,纳什的理论,纳什均衡(Nash equilibrium)完全信息静态博弈纳什均衡,似乎很难理解,但是看到它的另外一个叫法:非合作博弈均衡,你是不是一下子就明白,其实就是田忌赛马一样的博弈论。
def combination_sum(amount, prices): prices.sort # 排序以便按顺序选择,避免重复组合 result = def backtrack(start, target, path): if target == 0: r
def find_longest_straights(cards): # 定义牌的优先级顺序 order = {'3': 0, '4': 1, '5': 2, '6': 3, '7': 4, '8': 5, '9': 6, '10': 7, 'J': 8, '
切片(slice)是 Go 语言中用于处理变长数据集合的核心结构,是在数组之上的一个轻量抽象,使用起来更灵活、高效,是日常开发中使用最多的数据类型之一。
def can_get_award(attendance): records = attendance.split n = len(records) # 检查缺勤次数不超过1次 absent_count = records.count('absent') if
python len attendance records 2025-05-19 14:27 4
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