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动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。核心思想：把已经解决过的子问题的答案记录下来，当再次遇到相同的子问题时，直接使用已有的答案，避免重复计算。思考：用什么来描述问题的阶段？例子：爬楼梯dp[i]表示：到达第 i 级台阶的方法数总结每种类型问题的通用模板，形成自己的解题框架。问题：不知道dp[i]到底表示什么

dp[i][j]s的前i个字符和p的前j个字符是否匹配。注意（两个空字符串匹配）s非空，p为空，不匹配）dp[0][j]需要特殊处理（s为空，p可能通过匹配空串）理解题意'.'匹配任意单个字符'*'匹配0个或多个前面的字符必须匹配整个字符串状态定义dp[i][j]s的前i个字符和p的前j个字符是否匹配状态转移普通字符：当前字符匹配且前面也匹配'*'：可以匹配0次或多次边界处理空字符串的情况'*'可

(paddle_yz) E:\软件安装\Pytorch环境配置>pip list。

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多模态大模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）是能够同时理解和处理多种类型数据（文本、图像、音频、视频等）的人工智能模型。跨模态理解：理解不同模态之间的关联性统一表示学习：将不同模态的信息映射到同一个特征空间联合推理：基于多种输入进行综合推理和生成。

姿态检测：识别人体关键点和姿势目标检测：定位和识别图像中的物体旋转目标检测：检测任意角度的目标物体语义分割：像素级的场景理解和分类实例分割：区分不同实例的像素级分割全景分割：结合语义分割和实例分割图像分类：对整张图像进行类别判断场景理解：理解图像的整体语义信息视觉问答：回答关于图像内容的问题"""根据需求选择合适的检测技术"""# 评估关键因素return "Rotated YOLO varian