[ABC176F]BraveCHAIN题意给你\(3n\)个数字。每次你可以选取前\(5\)个数字，拿走里面任意三个数字，剩下两个，如果拿走的\(3\)个数字相等，得分\(+1\)。问最大得分是多少。思路首先我们想尝试贪心。然而不好贪心，因为你不知道前面会给你留下哪两张牌，留下的方案数很多。题目

树链剖分先讲解一下一些基础定义(都是在树上)重儿子:一个节点中所有儿子中子树大小最大的一个儿子(每个节点最多有一个重儿子)轻儿子:一个节点除重儿子外所有的节点重链:若干个重儿子组成的链链顶:一条链中深度最小的节点以下图为例子(红色连续线段为重链)对于节

一，查看规则查看所有规则[root@192~]#nftlistrulesettableinetmy_table{chainmy_chain{typefilterhookinputpriorityfilter;policyaccept;tcpdport22accepttcpdport80accept

问题背景在推理过程中使用TOT方式可以增加推理性能，但由于增加了推理次数，导致耗时过大。目前待解决的问题是如何能在推理时既保持很好的推理能力，又保持推理耗时不会过大。本文方法文章提出CPO（ChainofPreferenceOptimization）方式。该方法使用TOT方式来探索推理路径得到

前言我在上一篇文章中《Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用（text2sql）》利用langchain中create_sql_agent创建一个数据库代理智能体，但是实测中发现，使用create_sql_agent在对话中，响应速度太慢了，数据的表越多，对话响应就越慢，这次本篇文章l

背景    Cerebrium平台是一个集AI助手、LLMAPI访问、AI应用构建、低延迟语音AI机器人以及实时机器学习模型训练与部署于一体的综合性平台。它以其先进的技术和广泛的应用场景，为开发者和用户提供了高效、智能的AI解决方案。如今，教育资源非常容易获取。只要有网络连接，任何人在

前言本文是HarrisonChase（LangChain创建者）和吴恩达（AndrewNg）的视频课程《LangChainforLLMApplicationDevelopment》（使用LangChain进行大模型应用开发）的学习笔记。由于原课程为全英文视频课程，国内访问较慢，同时我整理和替换了部分内容以便于国内学习。阅读本文可快

1.iptables命令帮助参数root@controller1:~#iptables--helpiptablesv1.6.1Usage:iptables-[ACD]chainrule-specification[options]iptables-Ichain[rulenum]rule-specification[options]iptables-Rchainrulenumrule-specification[options]

1.LLMChain:一个链fromlangchain.chains.llmimportLLMChainfromlangchain_community.llms.openaiimportOpenAIfromlangchain.prompts.promptimportPromptTemplatellm=OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1",api_key="lm-studio")pr

一，清空一个链下面的规则清空前:[root@fedora~]#nft-alistchaininetfirewalldfilter_IN_FedoraWorkstation_allowtableinetfirewalld{chainfilter_IN_FedoraWorkstation_allow{#handle52ip6daddrfe80::/64udpdport546accept#

一，nftables的动作list查看create创建add添加insert插入replace替换delete删除flush清空说明：create和add的区别:如果指定的内容已经存在，add不会返回错误，而create会返回错误add和insert的区别：add是在后面添加，insert是在前面插入。二，nftables的动