文心

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (101)-- 算法导论9.3 7题

七、用go语言,设计一个 O(n)时间的算法,对于一个给定的包含n个互异元素的集合 S 和一个正整数k≤n,该算法能够确定 S 中最接近中位数的k个元素。 文心一言: 要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素,我们可以使用快速选择算法(QuickSelect)。该 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (100)-- 算法导论9.3 6题

六、用go语言,对一个包含n个元素的集合来说,k分位数是指能把有序集合分成k个等大小集合的第k-1个顺序统计量。给出一个能找出某一集合的k分位数的 O(nlgk)时间的算法。 文心一言: 要找到一个集合的k分位数,可以使用Go语言编写以下算法: package main import ( "fmt" ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言——试用记录

问题: 你是一名专业的原画师,请画一幅坐在咖啡厅的少女给我当头像。 加入“性感”二字,生成失败: 保持关键词:咖啡厅、少年,生成的图片基本一样: 请画一幅坐在咖啡厅的少女给我当头像 保持关键词:咖啡厅、女人,生成的结果图也都是极为相似的: 如果问题为:性感女人,主体结构和之前的关键词:咖啡厅、女人, ......
文心

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (99)-- 算法导论9.3 5题

五、用go语言,假设你已经有了一个最坏情况下是线性时间的用于求解中位数的“黑箱”子程序。设计一个能在线性时间内解决任意顺序统计量的选择问题算法。 文心一言: 为了在线性时间内解决任意顺序统计量的选择问题,我们可以使用一个基于快速选择算法的方法。快速选择算法是基于快速排序的思想,可以在平均情况下以线性 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (98)-- 算法导论9.3 4题

四、用go语言,对一个包含n个元素的集合,假设一个算法只使用比较来确定第i小的元素,证明:无需额外的比较操作,它也能找到第 i-1 小的元素和第 n-i大的元素。 文心一言: 在这个问题中,我们要使用一个称为"QuickSelect"的算法,这是一个用于在未排序的列表中查找第k小元素的算法。该算法基 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (97)-- 算法导论9.3 3题

三、用go语言,假设所有元素都是互异的,说明在最坏情况下,如何才能使快速排序的运行时间为O(nlgn)。 文心一言: 快速排序是一种基于分治策略的排序算法,其平均时间复杂度为O(nlgn)。在最坏情况下,快速排序的时间复杂度为O(n^2),这是因为当输入数组已经排序或接近排序时,快速排序的性能会退化 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (96)-- 算法导论9.3 1题

一、用go语言,在算法 SELECT 中,输人元素被分为每组 5 个元素。如果它们被分为每组 7个元素,该算法仍然会是线性时间吗?证明:如果分成每组 3 个元素,SELECT 的运行时间不是线性的。 文心一言: 在算法分析中,一个算法的运行时间是否线性依赖于其输入数据的大小。线性时间意味着算法的运行 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (95)-- 算法导论9.2 4题

四、用go语言,假设用RANDOMIZED-SELECT 去选择数组 A=(3,2,9,0,7,5,4,8,6,1)的最小元素,给出能够导致 RANDOMIZED-SELECT最坏情况发生的一个划分序列。 文心一言: 首先,让我们澄清一下 "RANDOMIZED-SELECT" 这个术语。我猜您可能 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (94)-- 算法导论9.2 3题

三、用go语言,给出 RANDOMIZED-SELECT的一个基于循环的版本。 文心一言: 在循环中实现 RANDOMIZED-SELECT 的一个版本可以如下所示。这个版本使用 Go 语言编写,利用随机化来选择一个元素,并在循环中不断地调整选择的元素,直到找到目标元素。 package main ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (93)-- 算法导论9.2 1题

一、用go语言,证明:在 RANDOMIZED-SELECT 中,对长度为0的数组,不会进行递归调用。 文心一言: 在 Go 语言中,我们可以通过实现一个函数来检查数组的长度,如果长度为0,则不进行递归调用。这里是一个简单的示例: package main import ( "fmt" ) func ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (92)-- 算法导论8.3 5题

五、用go语言,在本节给出的第一个卡片排序算法中,为排序 d 位十进制数,在最坏情况下需要多少轮排序?在最坏情况下,操作员需要记录多少堆卡片? 文心一言: 你提到的第一个卡片排序算法可能是指的基数排序(Radix Sort)。基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字, ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (91)-- 算法导论8.3 4题

四、用go语言,说明如何在 O(n) 时间内,对 0 到 $n^3-1$ 区间内的n个整数进行排序。 文心一言: 在 O(n) 时间内对 0 到 n^3-1 区间内的 n 个整数进行排序,可以使用基数排序(Radix Sort)算法。基数排序是一种非比较型整数排序算法,其时间复杂度为 O(d*(n+ ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (90)-- 算法导论8.3 3题

三、用go语言,利用归纳法来证明基数排序是正确的。在你所给出的证明中,在哪里需要假设所用的底层排序算法是稳定的? 文心一言: 基数排序是一种非比较型整数排序算法,其通过在每一位上进行比较来排序。基数排序的一个主要特点是它是稳定的,也就是说,相等的元素在排序后保持原来的顺序。 当我们使用归纳法来证明基 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

quartus软件下载安装方法,请详细叙述。(答案来自文心一言)

Quartus软件下载安装方法如下: 在Intel官网下载并解压缩Quartus安装包。 将Quartus安装包移动到指定位置(建议不要安装在C盘)。 双击运行Quartus安装程序,进入安装向导。 点击“下一步”并选择“我接受许可协议”。 选择要安装的组件并点击“下一步”。 选择安装路径并点击“下 ......
文心 答案 quartus 方法 软件下载

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (89)-- 算法导论8.3 2题

二、用go语言,下面的排序算法中哪些是稳定的:插入排序、归并排序、堆排序和快速排序?给出一个能使任何排序算法都稳定的方法。你所给出的方法带来的额外时间和空间开销是多少? 文心一言: 在Go语言中,以下排序算法是稳定的: 插入排序 归并排序 而以下的排序算法是不稳定的: 堆排序 快速排序 要使任何排序 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (88)-- 算法导论8.3 1题

# 一、用go语言,参照图 8-3 的方法,说明 RADIX-SORT在下列英文单词上的操作过程:COW,DOG,SEA,RUG,ROW,MOB, BOX, TAB, BAR, EAR,TAR, DIG,BIG, TEA,NOW,FOX。 ## 文心一言: RADIX-SORT 是一种基于字符的排序 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

国内外GPT哪家强?对比#ChatGPT #bard #豆包 #bing #百度文心 #星火 #通义千问

#ChatGPT(openAi) ChatGPT已经被错误调教,经常把作者和名字搞混。 #豆包(字节跳动) 豆包拒绝错误调教 #百度文心(百度) #星火(科大讯飞) #通义千问 (阿里巴巴) #bard(谷歌) 当日热搜搜索结果 bard回答最优 #bing(微软) 当日热搜搜索结果 ......
豆包 文心 ChatGPT bard bing

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (87)-- 算法导论8.2 4题

# 四、用go语言,设计一个算法,它能够对于任何给定的介于0到 k 之间的 n 个整数先进行预处理,然后在 O(1)时间内回答输入的 n个整数中有多少个落在区间[a..b]内。你设计的算法的预处理时间应为 O(n+k)。 ## 文心一言: 这个问题可以使用哈希表(HashMap)来解决。首先,我们创 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

如何申请文心一言接口

最近百度不仅开放了文心一言的服务,同时也开放了文心一言的接口,也就是百度的千帆大模型服务。 开发者只需要调用接口就可以将文心一言的功能集成到自己的应用中了。 ......
文心 接口

使用“文心一言”编写技术博文《搭建企业知识库:基于 Wiki.js 的实践指南》

本文分享了使用“文心一言”编写技术博文的全过程,整体看来,体验还是蛮不错的。通过实验,文心可以完成除技术细节或具体业务之外的文案的编写,以本文为例,文心编写部分约1800字,最终修改和完善后字数为2500字,文心生成约占总文案字数的70%。可见,文心可以有效降低文案编写复杂度,并提高工作效率。 ......
文心 知识库 指南 知识 技术

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (86)-- 算法导论8.2 3题

# 三、用go语言,假设我们在 COUNTING-SORT的第 10行循环的开始部分,将代码改写为: # 10 for j = 1 to A.length # 试证明该算法仍然是正确的。它还稳定吗? ## 文心一言: 首先,让我们先明确 COUNTING-SORT 算法的基本思想。COUNTING- ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

使用百度文心一言生成bat代码(查找当前目录所有文件名带11的txt文件并修改为22)

百度文心一言开放给普通用户了,网址:[文心一言](https://yiyan.baidu.com/ "文心一言") ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1867165/202309/1867165-20230904105612160-98629491. ......
文件 文心 文件名 代码 目录

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (85)-- 算法导论8.2 2题

# 二、用go语言,试证明 COUNTING-SORT 是稳定的。 ## 文心一言: 要证明 COUNTING-SORT 是稳定的,我们需要证明在排序过程中,具有相同值的元素在排序后仍保持其原始的相对顺序。COUNTING-SORT 是一种基于计数的排序算法,其核心思想是利用计数数组记录待排序元素的 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (84)-- 算法导论8.2 1题

# 一、用go语言,参照图8-2 的方法,说明 COUNTING-SORT 在数组 A=(6,0,2,0,1,3,4,6,1,3,2)上的操作过程。 ## 文心一言: Counting Sort 是一种非比较型整数排序算法,适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是,对每一个输入元素 x,确定小于 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

如何使用控制台程序访问文心一言API

本文中使用的模型为erine模型,其它模型的地址请根据官方文档改写。 在开始前您需要在pom文件中导入如下依赖(不唯一): <dependency> <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId> <artifactId>okhttp</artifactId> <ve ......
文心 控制台 程序 API

百度 文心一言 全面开放

百度 文心一言 全面开放 一、背景介绍 文心一言(英文名:ERNIE Bot)是百度全新一代知识增强大语言模型,文心大模型家族的新成员,能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言是知识增强的大语言模型,基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型,持续从海量数 ......
文心

文心一言接入流程

一、定义文心接口相关的入参、出参类 public class WenXinMsg { private String role = "user"; private String content; public String getRole() { return role; } public void ......
文心 流程

百度的文心一格给我画的画,是不是我表达有问题??

想让他给我画个名叫大卫的小男孩放羊的样子,赶走狮子,牧放羊群,结果给绵羊加上了胡子。狮子变成了主角了 ......
文心 问题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (83)-- 算法导论8.1 4题

# 四、用go语言,假设现有一个包含n个元素的待排序序列。该序列由 n/k 个子序列组成,每个子序列包含k个元素。一个给定子序列中的每个元素都小于其后继子序列中的所有元素,且大于其前驱子序列中的每个元素。因此,对于这个长度为 n 的序列的排序转化为对 n/k个序列中的k个元素的排序。试证明: 这个排 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (82)-- 算法导论8.1 1题

# 一、如果用go语言,在一棵比较排序算法的决策树中,一个叶结点可能的最小深度是多少? ## 文心一言: 在一个排序决策树(如二叉搜索树)中,每个叶节点的最小深度等于输入数据中最大元素与最小元素之间的位距离。这是因为在最坏的情况下,每个比较都需要将最大元素向最小元素的路径移动,因此叶节点的最小深度就 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS