belief 3.4 常识驱动的概率信念推演与动态追踪模块 在部分可观测环境下,智能体无法直接获取所有物体的精确位置信息。本文提出的信念推演模块利用大语言模型的常识推理能力,构建概率化的物体位置信念分布,并在与环境交互过程中动态更新。该模块分为离线常识知识库构建和在线信念推理与更新两个阶段。 3.4.1 离线:LLM驱动的常识知识库构建 阶段 0:常识知识预生成(一次性离线处理) 为避免在线推理延迟,本文采 2026-01-26 #毕设
八股 MQ怎么保证消费者顺序的? Redis为什么这么快 内存数据库 c语言实现 优化过的数据结构 单线程,避免多线切换的开销 I/O多路复用 一个线程处理多个I/O Redis大key问题 大key是value过大 造成的问题:会造成堵塞 解决方案:拆分大key,删除大key(不能用del,在redis6.0之后可以用unlock) Redis基本数据结构 string list hash 2024-12-17
mac 安装gcc 安装home brew /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" gcc 安装gcc brew install gcc 地址 wz@M 2024-12-17
docker sswc31689 进入容器 docker exec -it wsy /bin/bash 退出容器,回到服务器宿主机 exit 查看所有容器 docker ps -a 安装python和pip apt-get install -y python3 python3-pip 改名 ln -s /usr/bin/python3 /us 2024-09-03
java_yi <!-- 字符串变量赋值 --> String name=sc.next(); Math.pow(a,2); Math.sqrt(a); Math.abs(x-y); 求最大值 max(a,b)=a+b+abs(a−b)2\text{max}(a, b) = \frac{a + b + \text{abs}(a - b)}{2} max(a,b)=2a+b+abs(a−b 2024-09-03 java #java
picture Screenshot taken on 2024-05-28_17-04-24 Screenshot taken on 2024-05-28_17-22-24 Screenshot taken on 2024-05-28_17-28-16 Screenshot taken on 2024-05-28_17-28-45 Screenshot taken on 2024-05-28 2024-05-28
model pymodel import sys sys.setrecursionlimit(100000) input=lambda:sys.stdin.readline().strip() # write=lambda x:sys.stdout.write(str(x)+'\n') # from decimal import Decimal # from dateti 2024-05-18
爬虫 #是用urllib模块 import urllib url = "http://www.baidu.com" response = urllib.request.urlopen(url) #read 方法 返回的字节形式的二进制数据 #decode 方法 将二进制数据解码成字符串 content = response.rea 2024-04-23