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通过已知的输入和输出，来生成规则，程序通过大量样本数据的训练，使之越来越“明白”这个规则，从而能够预测未知输入的结果，这就是实现AI的其中一种方式。

前言背包问题实际上是动态规划的一种经典应用，本文想通过介绍一种模板用于解决各种背包问题。 模板统一采用二维数组来表示动态规划的状态，其中行表示物品的价值（或体积、大小、重量等），列表示背包的容量（或目标值）。 行和列都增加了一位，即从1开始计数，一来可以避免边界检查，二来dp[...][target]变得有意义，而非dp[...][target-1]，具体值和数组索引能够对上。根据不同题意来初始化dp，需要注意的是只要涉及到取物品的值，我们需要对索引减1，因为我们是从1开始计数的。 接下来分三种情况考虑动态规划中的状态转移表达式： 完全背包（每件物品可以无限使用）：dp[i][j]=OPERATE(dp[i-1][j],dp[i][j-objs[i-1]])。这里的OPERATE可以是sum、max、or视具体的问题而定。第二个表达式的索引是i。 1234567891011def bag_problem(self, bag: int, objs: List[int]) -> int: n=len(objs)+1 #将物品数量增加1，避免边界检查 #以下两行初 ...

详细介绍如何为 Spring Cloud 中的特定 FeignClient 实现配置隔离。

本文详细介绍了curl命令的常用参数和高级用法，包括发送请求、设置请求头、上传文件等功能，帮助读者掌握这一强大的命令行工具。

说起近期的热门科技词汇，AIGC当之无愧位列其中，但你真的了解AIGC吗？

原来刘谦不是会魔法，而是会算法。

本文深入探讨了Java并发包（JUC）中的几种核心锁和同步器，通过原理讲解和代码示例，帮助开发者理解它们的使用场景和特性，提升并发编程能力。

送给所有喜欢奥特曼的孩子们，这是为他们准备的魔术。