最先想到的是尝试所有N！种交换方式,但是时间复杂度不行package 数字技巧实战;import java.util.Scanner;public class CrazyRows {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubScanner sc=new ...

如何查看服务器是否有docker我是没有的Linux安装。

Searxng：免费的SearXNG集成与部署travily：有收费的，每个月1000的免费额度博查Web Search API：企业级的API接口，Dify中可以调用腾讯元器：先构建智能体进行发布，Dify直接调用。

（项目作者：BannyLon）

Searxng：免费的SearXNG集成与部署travily：有收费的，每个月1000的免费额度博查Web Search API：企业级的API接口，Dify中可以调用腾讯元器：先构建智能体进行发布，Dify直接调用。

假设outputs的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，其中batch_size表示批次大小，sequence_length表示输入序列的长度，hidden_size表示BERT模型的隐藏状态大小。这个权重矩阵的形状是(vocab_size, hidden_size)，其中vocab_size表示词汇表的大小，hidden_size表示BER

一、实验目标和要求：（分条目来写）实验目的：1、掌握利用超级终端配置路由器时的连接和参数设置。2、掌握用配置向导配置路由器的步骤和方法。3、掌握检查路由器配置和状态的路由器命令。4、掌握手工对路由器进行初始配置的步骤和方法。实验要求：1、通过控制台电缆，利用超级终端软件和路由器配置向导对路由器进行初始配置。2、通过控制台电缆，利用超级终端软件对路由器进行手工初始配置。3、通过控...

工具下载失败，如何使用本地来使用。

datasets文件夹：存放需要训练和测试的数据集dataset.py : 加载数据集，将数据集转化为固定的格式，返回图像集和标签集model.py：根据自己的需求搭建一个深度学习模型config.py：将需要配置的参数均放在这个文件中，比如batchsize,transform,epochs,lr等超参数train.py：加载数据集，训练predict.py：加载训练好的模型，对图像进行预测。

最近ChatDOC团队发布了一款非常实用的多模态 OCR 大模型：OCRFlux-3B，这是一个基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 微调得到的模型，专为文档解析任务优化，在解析 PDF、图片内容为 Markdown文本的效果上非常亮眼，尤其值得一提的是，它原生支持跨页表格与段落合并，这是目前开源 OCR 项目中首次实现该能力的模型。