随着深度神经网络越来越强大，监督学习下的很多场景能够很好的解决，比如在图像、语音、文本的场景下，能够非常准确地学习从大量的有标签的数据中输入到输出的映射。但是这种在特定环境下模型仍旧缺乏泛化到不同于训练环境的能力。当将训练的模型用到现实场景，而不是特地构建的数据集的时候，模型的性能大打折扣。这是因为现实的场景是混乱的，并且包含大量全新的场景，尤其很多是模型在训练的时候未曾遇到的，这使得模型做不出好

【题目描述】HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组，返回它的最大连续子.

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