运行代码后，会显示一个随机生成的迷宫和一个红色圆形玩家。使用方向键控制玩家移动，避开墙壁，找到绿色方块表示的出口。到达出口后，游戏会自动生成新的迷宫并重置玩家位置，进入下一局。

SGLang 是一个旨在提升LLM应用开发效率和运行效率的框架。它通过更优雅的编程接口让开发者轻松编写复杂提示词逻辑，并通过其RadixAttention技术自动缓存和复用公共前缀，极大地减少了不必要的计算，从而实现了低延迟和高吞吐量。如果你正在构建复杂的LLM应用（如智能体、多步推理链）、需要进行大量提示词评估（evaluation）或者 simply want your LLM program

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正弦函数数据：使用正弦函数 y = sin(x) 生成序列数据，作为目标预测的基准。将数据分成序列块（长度为 seq_length），并构造输入 x_train 和输出 y_train。训练损失可视化：在训练过程中记录每个 epoch 的损失，并绘制损失曲线。预测结果可视化：使用训练好的模型对正弦波后续部分进行预测。通过滑动窗口机制逐步预测整个序列，并绘制真实值与预测值的对比图。输出：损失曲线：观

1.玩家控制蛇在屏幕上移动（上下左右方向键），目标是吃到随机出现的食物。3.游戏难度逐渐增加，蛇的移动速度会随着长度的增加而加快。4.如果蛇撞到自己或碰到墙壁，游戏结束。2.每次吃到食物后，蛇的长度会增加。

请阅读研报《国信证券-市场波动率研究：基于相对强弱下单向波动差值应用-151022》其中关于“相对强弱RPS指标”择时策略的一部分内容。请复现其中利用RPS指标对沪深300进行择时的回测结果：注意：1、回测时请交易成本请按照成交额的千分之5计算2、请计算出RPS指标值3、请画出利用RPS指标进行回测 账户的资金曲线图数据：请见沪深300日线行情数据。

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当前研究呈现两大特点：技术融合：如3D建模与生成模型结合、多模态与大语言模型协同；实用化导向：聚焦实时性（自动驾驶、机器人）、鲁棒性（跨域适应）和可解释性（医学诊断）。

vLLM加速大模型推理的核心技术原理可分解为以下关键创新点：KV Cache分页机制‌将传统连续存储的KV Cache拆分为非连续内存页，类似操作系统内存分页管理，消除内存碎片并实现动态分配。13B模型单请求KV Cache从1.6GB降至可弹性扩展的块状存储内存共享优化‌相同前缀的请求（如多用户问相似问题）可共享KV Cache内存页，降低重复计算连续批处理(Continuous Batchin

网络定义：使用 torch.nn 构建了一个简单的前馈神经网络。隐藏层使用 ReLU 激活函数，输出层使用 Sigmoid 函数（适用于二分类问题）。数据生成：使用经典的 XOR 问题作为数据集。数据点为二维输入，目标为 0 或 1。训练过程：使用二分类交叉熵损失函数 BCELoss。优化器为 Adam，具有较快的收敛速度。损失可视化：每次训练后记录损失并绘制损失曲线。结果输出：显示最终预测值，并