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日期问题在算法初学时，可所谓屡见不鲜。因为算法初学者在写算法入门题时，会发现做的最多的题就是模拟题，那么模拟题最喜欢的出的就是日期问题。日期问题分为好几个具体的问题，比如：闰年判断、回文日期、日期差值等。本篇博客会带领大家详细讲解日期问题。

【算法】日期问题（C/C++）

哈希映射算法是一种通过哈希函数将键映射到数组索引以快速访问数据的数据结构。它的核心思想是利用哈希函数的快速计算能力，将键（Key）转换为数组索引，从而实现对数据的快速访问和存储。哈希映射在现代软件开发中非常重要，它提供了高效的数据查找、插入和删除操作。

【算法】哈希映射（C/C++）

人工智能领域在当今可谓炙手可热，在人工智能与机器学习领域，决策树是一种简单直观却又功能强大的分类与回归方法。它的思想是通过构建一棵树状模型来进行决策或数据分类，其结构主要是以二叉树的形式为主。决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过学习简单的决策规则推断出目标值。

【机器学习】决策树算法

下面带领大家了解一下人工智能大模型方面的论文，为给大家普及大模型知识，特意读了几篇论文，从论文中提取出来分享给大家。

人工智能论文解读（三）

作者：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Lukasz Kaiser, Aidan N. Gomez, Łukasz M. K. Polosukhin

人工智能论文解读（二）

家谱是一种以表谱形式，记载一个以血缘关系为主体的家族世袭繁衍和重要人物事迹的特殊图书体裁。家谱是中国特有的文化遗产，是中华民族的三大文献（国史，地志，族谱）之一，属于珍贵的人文资料，对于历史学，民俗学，人口学，社会学和经济学的深入研究，均有其不可替代的独特功能。

数据结构大作业——家谱管理系统（超详细！完整代码！）

在云开发AI+中，腾讯云提供一系列与 AI 相关的功能，如大模型接入、 Agent 等，帮助开发者为自己的小程序、web 或者应用快速接入 AI 能力，同时也提供了云开发 Copilot，来加速用户的开发，帮助用户更快构建自己的应用。下面博主将会为大家实战使用云开发 Copilot来助力开发。

云开发 Copilot ——让开发变得更简单

随着全球化进程的加速，物流行业在现代经济体系中的作用愈加重要。无论是在国内市场还是跨国交易中，物流的效率和精确度直接影响到商品流通的速度与成本。因此，如何通过技术创新提升物流行业的效率，减少人工干预，提高准确性，成为了行业发展的核心需求之一。腾讯云智能结构化OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）产品，凭借其强大的识别精度和行业适应性，为物流行业带来了革命性的变革。

腾讯云智能结构化OCR在物流行业的应用

文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2472759【了解函数式接口FUNCTION】

【算法】连通块问题（C/C++）

基于Holoviews的复杂可视化布局创建与动态交互方法研究-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

2024好事接龙年度总结

我们在写算法时要考虑到算法的执行效率，有的题目规定了时间限制，我们需要在这个时间之内去解决问题。如果我们需要比对算法的好坏，就需要输出这个程序运行了多长时间。

【算法】计算程序执行时间（C/C++）

链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2472727

【机器学习】朴素贝叶斯算法

K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单但非常实用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN 基于相似性度量（如欧几里得距离）来进行预测，核心思想是给定一个样本，找到与其最接近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或特征对该样本进行分类或预测。

【机器学习】K近邻算法

上一篇说了一下背包问题求方案数，下面进行深化一点就是求具体方案了。同上一篇这些问题都是在01背包、多重背包、完全背包基础上演化来的，求具体方案问题会问你一种具体方案（编号序列的字典序最小）或者打印所有具体方案，一般的问题都是问你第一种。若为第二种问法，建议使用C语言的printf进行打印，因为打印所有具体方案，当数据量很大时会有很多输出，使用printf会比cout快一点。根据问题的具体类型，常见的背包问题包括：

背包九讲——背包问题求具体方案

背包问题是一个组合优化问题，其中背包可以是01背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。每种背包问题都有不同的求解方法。这里博主将分别介绍这三种背包问题的基本概念和求解方案数的方法。

背包九讲——背包问题求方案数

 背包问题第七讲——树形背包问题（有依赖的背包）
 背包问题是一类经典的组合优化问题，通常涉及在限定容量的背包中选择物品，以最大化某种价值或利益。问题的一般描述是：有一个背包，其容量为C；有一组物品，每个物品有重量w和价值v。目标是选择一些物品放入背包，使得它们的总重量不超过背包容量，同时总价值最大。
树形背包也叫有依赖的背包，每个节点代表一个物品，节点之间通过边连接，表示层次关系。问题的目标是在遍历这棵树的过程中，选择一些物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大。


背包九讲——树形背包问题（有依赖的背包）

分组背包问题（Grouped Knapsack Problem）是组合优化中的一个问题，它是经典的背包问题的变种。在分组背包问题中，有多个物品组，每组中的物品不可分割，并且每组中的物品数量至少有一个。目标是在不超过背包容量的前提下，选择物品的组合，使得总价值最大。

背包九讲——分组背包问题

二维费用背包问题是一种组合优化问题，它是经典的背包问题的扩展。在这个问题中，每件物品具有两个不同的属性，通常被称为“费用”或“资源限制”，以及一个价值。问题的目标是在给定的两种资源限制下，选择一组物品，使得它们的总价值最大。

背包九讲——二维费用背包问题

混合背包问题是一类组合优化问题，它结合了01背包问题、完全背包问题和多重背包问题的特点。在混合背包问题中，有多种物品和一个固定容量的背包，每种物品有自己的重量和价值，并且每种物品可能有使用次数的限制。

背包九讲——混合背包问题

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