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只允许在⼀端进⾏插⼊数据操作，在另⼀端进⾏删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出FIFO(First In First Out)⼊队列：进⾏插⼊操作的⼀端称为队尾（Tail/Rear）出队列：进⾏删除操作 的⼀端称为队头（Head/Front）（排队操作）队列常用的方法手搓队列（双向列表实现）}else{usedSize++;return -1;if (first!return val;ret
本文是对CVPR 2024 论文《AVID: Any-Length Video Inpainting with Diffusion Model》的深度解读。在视频编辑领域，时序一致性、任务适配性及任意时长适配三大痛点，长期制约着文本引导视频修复的发展。罗格斯大学与Meta GenAI团队发表的这项研究，创新性地提出AVID网络，通过运动模块保障时序连贯、可调节结构引导适配多任务、时序多扩散结合中间
💡 亲爱的技术伙伴们：你是否正在为这些问题焦虑——✅ 简历投出去杳无音信，明明技术不差却总卡在面试？✅ 每次终面都紧张不已，不知道面试官到底想要什么答案？✅ 技术知识点零零散散，遇到系统设计题就头脑一片空白？🎯这不是普通的面试题汇总，而是凝聚多年面试官经验的。我不仅告诉你答案，更帮你建立面试官的思维模式。🔗🎯 精准人群定位🔥 《》（完整技术体系）🚀⚡🌊🛠️🔒🔄👥🏗️🚀 立
2025届毕业生正处于论文定稿的关键阶段，随着各大高校对学术规范的日益重视，重复率和AI生成内容(AIGC)检测已成为普遍难题。据统计，85%的高校已全面部署Turnitin、知网等查重系统，同时60%的院校开始引入GPTZero等AIGC检测工具。学术论文的重复率超标主要源于以下三方面：专业降重工具通过以下技术实现文本优化：测试数据表明：针对最新AIGC检测系统，推荐分阶段处理方案：使用专业平台
constraint-cache是一个Python库，解决了本地大模型重复查询效率低的问题。它通过确定性规范化算法，将语义相似的查询转换为统一的缓存键，提取查询中的实体和动作，组合成标准化意图标识符。测试显示该工具能达到99.9%的缓存命中率，降低99.9%成本，响应时间从几秒缩短至1毫秒。基于Redis标准缓存实现，开源代码已发布，特别适合客服机器人、知识库问答等场景，且保证相同查询总是得到相同
【摘要】一种基于第一性原理与长思维链（LCoT）的知识重构范式，旨在通过可验证的AI推理，构建一个系统化、可追溯的科学知识网络，解决当前知识获取的碎片化与可信度难题。
以往的上下文压缩工作大多集中在单步任务或特定狭窄应用领域，而本文提出的ACON框架专注于多步、长时域的LLM代理任务，能够同时对环境观测和交互历史进行优化压缩。这种框架能够有效应对代理任务中上下文长度不断增加带来的成本上升和效率降低问题。
随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent在各个领域的应用越来越广泛。然而，传统的AI Agent往往需要大量的标注数据进行训练，这在很多实际场景中是不现实的。零样本学习能力允许AI Agent在没有见过特定任务的训练样本的情况下，仍然能够完成相关任务，大大提高了AI Agent的通用性和适应性。本文的目的是深入探讨AI Agent零样本学习能力的开发方法，涵盖从核心概念到实际应用的各个方面，为
n8n 提供了用于处理数据和访问 n8n 数据的内置方法和变量。
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