将它们暴露给父组件。这样，父组件就可以通过模板引用（ref）或者 setup() 函数的 context.expose 属性来访问这些暴露的属性和方法。的引入是为了提供一种清晰的方式来控制组件的公共接口，避免所有的内部状态都被外部访问，从而增强组件的封装性。中，所有定义的变量和函数默认是私有的，不能从组件外部访问。如果你想让外部组件访问到。是 Vue 3.2 引入的一个新 API，它是。在上面的代

题目：以二叉链表作为二叉树的存储结构，交换二叉树中每个结点的左孩子和右孩子。输入格式：输入二叉树的先序序列。提示：一棵二叉树的先序序列是一个字符串，若字符是,表示该二叉树是空树，否则该字符是相应结点的数据元素。输出格式:输出有两行：第一行是原二叉树的中序遍历序列；第二行是交换后的二叉树的中序遍历序列。输入样例:ABC##DE#G##F###输出样例:CBEGDFAAFDGEBC思路：用递归的想法写

本题要求实现一个函数，可统计二叉树中度为1，2的结点个数。函数接口定义：int NodeCount ( BiTree T);T是二叉树树根指针，函数NodeCount返回二叉树中度为1，2的结点个数，若树为空，返回0。裁判测试程序样例：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef char ElemType;typedef str

实现二叉树创建及遍历算法。函数接口定义：void CreateBiTree(BiTree &T);//根据输入的字符串，创建二叉树。void PreOrder(BiTree T);//先序遍历二叉树void InOrder(BiTree T);//中序遍历二叉树void PostOrder(BiTree T);//后序遍历二叉树void LevelOrder(BiTree T);//层次遍

中国大模型实现历史性突破，2026年2月全球API调用量占比达61%，首次超越美国。核心优势包括：1）极致性价比，国产模型API价格仅为美国头部产品的1/16-1/22；2）开源生态领先，中国开源模型下载量全球占比17.1%；3）技术突破，MoE架构使推理算力消耗降低60%。产业分析显示，中国已形成从芯片到应用的完整AI产业链，企业应用ROI周期缩短至6-9个月。这一突破标志着全球AI格局从单极向

中国AI重大突破：Emu3多模态大模型登上《自然》封面 北京智源人工智能研究院在《自然》期刊发表重大研究成果——基于"预测下一个词元"的多模态大模型Emu3。这是中国科研机构主导的大模型成果首次登上Nature封面，标志着我国在AI基础研究领域实现从跟随到引领的跨越。 技术突破： 首次通过单一自回归目标统一文本、图像、视频三种模态学习 创新视觉分词器技术，将不同模态映射到统一离

AI大模型产业迎来定价拐点：2026年初，智谱AI与Meta Llama相继宣布涨价30%以上，标志着行业从价格战转向价值竞争。供需关系逆转（Agent需求爆发/企业付费意愿提升/算力成本上涨）推动这一转变。GLM-5凭借745B参数架构和国产芯片适配形成技术壁垒，而Llama3.5通过生态变现维持优势。产业链上下游将面临深度重构，企业用户决策逻辑从成本导向转为价值评估。开发者需建立混合模型策略和

**摘要：**2026年2月14日，字节跳动发布豆包大模型2.0系列，标志着国产大模型进入产业引领阶段。该系列包括Pro、Lite、Mini和Code四款差异化模型，聚焦原生Agent架构、成本下降和多模态理解能力。核心突破在于实现自主任务拆解、分布式协同和端到端闭环交付，推理成本降至国际顶尖模型的1/10。应用场景涵盖智能客服、编程开发、实时生活指导和企业办公自动化，已服务多个行业头部企业。未来

2026年轻量化大模型技术革命：MoE稀疏激活与混合注意力机制推动AI效率跃升 摘要：大模型发展已从参数竞赛转向效率优化，轻量化架构成为主流趋势。通过MoE稀疏激活技术（专家网络+智能路由）实现计算量与参数量的解耦，混合注意力机制（分层策略+动态融合）平衡精度与速度。工程突破包括：门控网络创新、KV缓存压缩（显存降至7KB/token）、专家并行计算等，使激活参数降至总参数的5%-8%，推理成本降

摘要： Anthropic团队通过删除Claude Code系统提示词中80%的内容发现，新模型在编码评测中未出现性能下降。这一现象揭示了模型能力提升后，开发者管理上下文的方式需要转变：从过度依赖详细规则转向聚焦关键约束和任务特有信息。有效的上下文工程应遵循"渐进披露"原则，将稳定项目规则、可复用技能和临时任务提示分层管理，同时利用模型的判断能力处理常规代码风格，仅保留涉及安全、合规等高风险的硬性