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遍历搜索框关键词新上映_不要手贱搜这15个关键词(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

遍历搜索框关键词

如何用影刀RPA自动群发消息？运营小伙伴们，你们是不是经常遇到这种情况：要管理一堆群，每天得在群里发各种运营信息。虽然这些工作看起来简单，但要是群多了，那可真是让人头疼。想象一下，每天都要复制粘贴几百遍，真是让人抓狂。今天，我就来教大家如何用影刀RPA来解决这个问题，而且保证不违反任何规则哦！这个方法的思路其实很简单：先采集再搜索。首先，我们要用到微信的搜索功能。在微信的聊天列表上方，有一个搜索框。只要在这个搜索框里输入群名称，就能精准找到我们要发的群。一般情况下，搜索结果会把群放在第一位，我们直接点进去，然后在聊天输入框里输入要发送的内容，再点击发送按钮就行了。听起来是不是很简单？其实开发这样一个机器人也不复杂，只需要以下几个步骤：准备群名称：先把所有需要发送消息的群的名称都列出来。生成消息：根据每个群的特点，生成对应的消息内容。这一步可能会有点麻烦，因为每个群的消息可能都不一样。不过，我们也可以尝试自动化这一步，根据经验来看，这一步也是可以自动化的。遍历群发送消息：按照上面的步骤，依次搜索群、点击进入群、输入消息、点击发送。这个过程需要重复多次，但并不复杂。处理特殊情况：在实际操作过程中，难免会遇到一些特殊情况。比如网络问题、群设置问题等等。我们需要逐步迭代完善，发现问题就解决问题。最后，我想强调一下，这个方案在合规性上是完全有保障的。影刀RPA完全是模拟人工操作，不会涉及到任何违规行为。所以，大家可以放心使用。希望这个小技巧能帮到你们，让你们的工作变得更轻松愉快！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

无向图最短路径求解的最佳算法在无向图中找到两个顶点u和v之间的最短路径是一个经典问题。给定图的所有边和对应的权重，我们需要找到从u到v的最短路径。以下几种算法中，哪种在最坏情况下时间复杂度最优？ Dijkstra算法 𐟕𕯸‍♂️ Dijkstra算法是一种著名的单源最短路径算法，适用于从某个源点到所有其他顶点的最短路径问题。它的时间复杂度为O(|V|^2)，在无向图中表现优异。 Floyd-Warshall算法 𐟌 Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法，适用于所有顶点对之间的最短路径问题。它的时间复杂度为O(|V|^3)，在无向图中表现良好，但不如Dijkstra算法高效。深度优先搜索（DFS） 𐟔 深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。虽然它可以用于找到最短路径，但在无向图中寻找特定源点到目标点的最短路径时，DFS并不是最优选择。广度优先搜索（BFS） 𐟚€ 广度优先搜索在无权图中使用，可以高效地找到从源点到目标点的最短路径。然而，在有权的无向图中，BFS可能需要多次遍历才能找到最短路劲，因此并不是最优选择。综上所述，Dijkstra算法在无向图的最短路径求解中表现最佳，特别是在最坏情况下。

传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 𐟓Š 传统RAG的核心链路：索引（向量嵌入）：通过Embedding模型将文档转换为向量编码，并存储在数据库中。检索（相似查询）：使用Embedding模型对查询进行向量编码，通过相似性查询（ANN）找到最相似的文档。生成（文档上下文）：将检索结果作为上下文，与问题一起提交给大模型进行处理。 𐟔砒AG的架构： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟌 广义RAG问答链路： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟚렒AG存在的问题：知识库内容缺失：现有文档可能无法回答用户问题，系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档：相似度不足导致相关文档被截断。上下文整合丢失：检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。有用信息未识别：LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。提示词格式问题：提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。准确性不足：LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 𐟓ˆ Graph RAG的核心链路：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，并写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化，并基于关键词实现子图遍历，搜索N跳以内的局部子图。生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 𐟒᠒AG与Graph RAG的成本对比： Graph RAG通过引入知识图谱技术，提供了更高质量的上下文，但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引（三元组抽取）、检索（子图召回）和生成（子图上下文），这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。

𐟌𓤺Œ叉搜索树的数据结构与算法详解𐟔 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种特殊类型的二叉树，其节点值满足特定的条件：对于任意节点，其左子树中的所有节点值都小于该节点的值，而右子树中的所有节点值都大于该节点的值。这个特性使得二叉搜索树在查找、插入和删除操作上非常高效。 𐟔 查找操作：在二叉搜索树中进行查找时，可以使用二分法，最多循环次数为树的高度。当树平衡时，查找操作的时间复杂度为O(log n)。 𐟓堦’入操作：插入节点时，需要按照上述条件找到合适的位置。如果待插入的节点已经在树中，则直接返回。否则，按照找到的位置插入节点。 𐟗‘️ 删除操作：删除节点时，根据待删除节点的度（0、1或2）进行不同操作。删除操作的时间复杂度同样为O(log n)。 𐟓Š 中序遍历：二叉搜索树的中序遍历序列是升序的，因此可以通过中序遍历获取有序数据，时间复杂度为O(n)。 𐟓ˆ 应用场景：二叉搜索树在系统中的多级索引、搜索算法的底层数据结构以及存储数据流等场景中有着广泛的应用。 𐟓Š 性能比较：在高频添加、低频查找删除的数据场景下，二叉搜索树的效率通常高于数组。

全国大学生数学建模竞赛赛前准备与选题攻略 ### 赛前准备 𐟓š 加强训练：写作队员可以阅读往年获奖的优秀论文，重点学习论文的思路、文字表达和排版。建模队员需要了解各种模型的特点和应用场景。编程队员可以多做一些算法编程和数据爬虫的练习。资料准备：准备各类书籍和软件，如Matlab和优秀论文集。准备好论文写作模板，以便在比赛中快速套用，节省时间。确保所有需要的软件都已安装好，如Matlab和Origin。国赛选题指南 𐟌 问题分类：优化&规划：0-1规划、线性规划、多目标规划预测：时间序列、灰色预测、模糊预测、神经网络分类：简单分类、聚类、神经网络评价：层次分析、综合评分、综合指数数据处理：插值、拟合、回归、标准化、降维（主成分分析）题型分析： A题：偏向物理/工程类，专业性较强，有标准答案。需要根据物理定理使用微分方程和偏微分方程模型，采用模拟软件求解。非本专业不建议选择。 B题：题型不定，范围较广，可能涉及物理类、运筹优化类或多目标规划类。 C题：偏向经营/统筹/统计/数据分析类，赛题较开放易读懂。如为运筹优化类问题，一般没有严格的最优解，结果合理即可。选题建议： A题专业性较强，涉及较为深入的理工科知识。如果团队没有该专业的队员或者专业知识储备不足，不建议选择。拿到赛题后可以先查找资料或者遍历手边的资料库，选择支撑资料比较多的题目。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。排除题目都看不懂的题和背景都看不懂的题。若问题背景描述的语句都读不懂，则优先排除。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。定题策略：少数服从多数。先查资料文献，优先考虑资料较多的题目，包括书籍、知网、百度、谷歌等。啥都不会，尽量选C题，起码题目较易读懂。尽量开赛后当晚定题，不要轻易换题。万一做到一半发现做不出来，即使瞎编也要完成一整篇论文交上去。希望这些建议能帮助你在全国大学生数学建模竞赛中取得好成绩！𐟓ˆ

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

广度优先搜索：从零开始的Python实现广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索树（tree）或图（graph）的经典算法。它的工作原理是从根节点（或任意一个节点）开始，先探索最近的邻居节点，然后对每个邻居节点重复同样的操作，依此类推。 Python实现在Python中，我们可以使用collections模块中的deque来实现BFS。以下是一个简单的BFS函数： ```python from collections import deque def bfs(graph, root): visited = set() # 用于跟踪已访问的节点 queue = deque([root]) # 创建一个队列，并将根节点入队 while queue: # 当队列不为空时 vertex = queue.popleft() # 弹出队列的左端节点（第一个入队的节点） print(vertex, end=" ") # 访问节点（这里只是打印节点） # 将当前节点的所有未访问过的邻居节点入队 for neighbour in graph[vertex]: if neighbour not in visited: visited.add(neighbour) # 标记节点为已访问 queue.append(neighbour) # 将邻居节点入队 ``` 伪代码分析我们也可以从伪代码的角度来理解BFS的实现：定义一个bfs函数，接受两个参数：graph（图）和root（根节点）。创建一个空集合visited来跟踪已访问过的节点。创建一个队列queue来存储待处理的节点。将root节点入队。当队列不为空时：弹出队列的左端节点，记作vertex。遍历vertex的所有邻居节点neighbor。如果neighbor未被访问过，将其添加到visited集合里。将neighbor添加到queue的右端（入列）。总结广度优先搜索是一种非常直观且高效的搜索算法，特别适合用于图的遍历和搜索。通过使用队列数据结构，我们可以轻松地实现这一算法。希望这段代码能帮助你更好地理解BFS的实现原理！

大家好，我是米博士，今天我们来聊聊CS261课程考试都考什么以及如何补习。 CS261课程考试涉及以下内容： 1、数据结构：链表、堆栈、队列、树等等。 2、算法：排序、搜索、图论、动态规划等基础算法。 3、复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度的基本概念与应用。 4、编程实践：C或C++语言的实际编程能力。 𐟘…想要通过CS261考试，千万不要小看这些内容！ CS261课程考试难点： 1、复杂算法理解和实现。 2、数据结构的实际应用。 3、抽象数据类型（ADT）设计与实现。 4、编程题目的调试与优化。 5、时间和空间复杂度的深入分析。 𐟘⥯𙨿™些难点，不要怕，针对性补习来帮你！如何针对性补习CS261课程： 1、数据结构：练习各种操作和应用，特别是树和图的遍历与搜索。 2、算法：从基本的排序和搜索算法开始，逐步深入动态规划和回溯算法。 3、复杂度分析：练习对每个算法进行时间和空间复杂度的分析。 4、编程实践：多写代码，多调试，从简单开始逐步增加代码复杂度。 5、复习与总结：定期回顾知识点，做题，并且总结常见题型和考点。 𐟓š如果有疑问，欢迎随时与我交流！我们一起攻克CS261！#CS261课程# #数据结构# #算法# #编程实践# #复杂度分析# #考试技巧# #学习方法#

CSP-S的算法其实没那么难！𐟒ꊥ‡†备CSP-S的小伙伴们，别被那些复杂的算法吓到啦！其实只要掌握了这些基础算法，考试题目根本不在话下。下面我来给大家分享一些必备的算法，保证你轻松应对各种题型！排序题：快速、归并、堆排序排序题是CSP-S中的常客，快速排序、归并排序和堆排序是你必须掌握的三大法宝。掌握了这些，排序问题轻松搞定！字符串处理：KMP、Trie、Manacher 字符串匹配、前缀查询和回文子串，这些题目其实并不难。只要你会KMP算法、Trie树和Manacher算法，这些问题根本不在话下。图论问题：DFS、BFS、IDS 图的遍历和搜索是图论问题的核心。深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和迭代加深搜索（IDS），这些算法你一定要熟练掌握。路径问题也能轻松解决！优化搜索：剪枝、记忆化、启发式搜索问题有时候很复杂，但有了剪枝优化、记忆化搜索和启发式搜索，事情就变得简单多了。这些方法能让你的搜索更高效，解决复杂问题游刃有余！二分查找：有序数组中的元素查找二分查找法在有序数组中找元素简直不要太快！掌握了二分法，你就能事半功倍地解决这类问题。数据范围处理：离散化面对大数据范围，离散化是个好帮手。它能让你轻松映射到小范围，节省空间又高效！分治策略：分治算法分治算法是解决复杂问题的利器。将大问题分解为小问题，逐个击破，最后合并结果。掌握了这个策略，很多难题都能迎刃而解！每种题目类型都有对应的经典算法，只要你掌握了它们，CSP-S备考路上你将如虎添翼！加油吧，小伙伴们！𐟒ꀀ

上下文预训练：让LLM更擅长处理长文本嘿，大家好！今天我们来聊聊一篇超酷的论文——《In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries》。这篇论文提出了一个超棒的方法，叫做“上下文预训练”，专门用来训练大型语言模型（LLMs）。什么是上下文预训练？现有的预训练方法通常是把一堆随机短文档拼在一起，然后让模型去预测下一个文档。但这种方法有个大问题：这些文档之间没啥联系，模型根本不知道它们之间的上下文关系。而“上下文预训练”则是把模型放在一系列相关的文档上进行预训练，这样模型就能学会如何跨越文档边界进行推理了。怎么实现上下文预训练？其实很简单，只需要改变一下文档的排序，让每个上下文包含相关的文档，然后直接用现有的预训练流程就行了。不过，这里有个大问题：文档排序！数据量巨大，我们希望每个上下文都尽可能相似，但又不能重复任何数据。为了解决这个问题，论文里引入了高效的近邻搜索和图遍历算法来寻找相关文档，并构建一致的输入上下文。实验结果怎么样？实验结果表明，“上下文预训练”能显著提高LLM的性能，特别是在需要复杂上下文推理的任务中。比如，阅读理解、对先前上下文的忠实度、长上下文推理和检索增强等任务中，都有明显的改进（+8%、+15%、+16%、+5%、+9%）。论文的主要目标是什么？这篇论文的主要目标是提出一种新的方法来解决预训练语言模型在处理长文本输入上下文时存在的问题。尤其是在处理复杂任务（如阅读理解、推理和检索）时。该方法基于图论和自然语言处理技术，通过构建一个有效的相似度度量来解决这些问题。

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