就是那个接码平台hero-sms，怎么回事 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
萌新初加入L站，感觉L站Feed流偏向热度排序，跟很多社交媒体软件的推荐算法Feed流不一样。 很好奇为什么不用推荐算法呢？ 是防止信息茧房？是程序员的某种坚持吗？ 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
https://coincommunities.org/communities https://coincommunities.org/communities/9raUVuzeWUk53co63M4WXLWPWE4Xc6Lpn7RS9dnkpump 用 X 登录，然后桌面版 Phantom 连接一下你持有 $V2EX 的钱包即可。 为什么强调桌面版，因为这个产品目前刚上线第二天，mobile 钱包支持几乎没有。
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力扣 LeetCode 1752. 检查数组是否经排序和轮转得到 - 力扣（LeetCode） 1752. 检查数组是否经排序和轮转得到 - 给你一个数组 nums 。nums 的源数组中，所有元素与 nums 相同，但按非递减顺序排列。 如果 nums 能够由源数组轮转若干位置（包括 0 个位置）得到，则返回 true ；否则，返回 false 。 源数组中可能存在 重复项 。 注意：数组 A 在轮转 x 个位置后得到长度相同的数组 B ，使得对于每一个有效的下标 i，满足 B[i] == A[(i+x) % A.length]。 示例 1： 输入：nums =... 思路 遍历一遍 如果出现了一次以上降序，说明无法通过旋转得到 如果出现了一次降序，并且第一个值小于最后一个值，说明无法通过旋转得到 其他情况可以通过旋转得到。 代码 class Solution { public boolean check(int[] nums) { boolean ex = false; int last = Integer.MIN_VALUE; for (int num : nums) { if (num < last) { if (ex) { return false; } ex = true; } last = num; } return !ex || last <= nums[0]; } } 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
力扣 LeetCode 33. 搜索旋转排序数组 - 力扣（LeetCode） 33. 搜索旋转排序数组 - 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 向左旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7] 下标 3 上向左旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2]... 思路 感觉好像是前几天刚做过的一道题的简化版？变形的二分。 代码 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int n = nums.length; int l = 0, r = n - 1; while (l < r) { int m = l + r >> 1; if (nums[m] == target) { return m; } if (nums[l] == target) { return l; } if (nums[r] == target) { return r; } if (nums[m] > nums[l]) { if (nums[m] > target && nums[l] < target) { r = m - 1; } else { l = m + 1; } } else { if (nums[m] < target && nums[r] > target) { l = m + 1; } else { r = m - 1; } } } return nums[l] == target ? l : -1; } } 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 20 日消息，科技媒体 Windows Latest 今天（5 月 20 日）发布博文，报道称在 Experimental 频道 Windows 11 Build 26300.8493 预览版中， 微软调整搜索排序逻辑，会优先显示本地文件和应用。 IT之家曾于 5 月 16 日报道，微软在 Windows 11 预览版中，宣布改进搜索排序逻辑： 微软开始调整 Windows 搜索框，让其更贴近用户需求，首先从更易找到文件和应用程序入手：当文件或应用与搜索内容的匹配度强于网页建议时，它们会更常出现在网页建议之前。微软表示，在后续版本中还将看到更多相关性改进。 该媒体指出 Windows 搜索在过去几年最令人诟病的地方之一，在于对网页结果偏重过高。很多用户只是想打开一个应用，或找到保存在电脑里的文件，却常常先看到不相关的在线推荐。 用户此前搜索 Terminal 会优先跳出网页搜索结果 例如用户搜索 Terminal，在搜索结果中，会优先显示 Bing 网页搜索结果；例如搜索 VS Code，在结果中会有 10 多条网页结果。 在最新 Windows 11 预览版中搜索 Terminal 会优先本地应用 该媒体认为这种排序方式不仅拉低效率，也让搜索界面显得拥挤，削弱了本地搜索原本应有的快捷价值。 而在最新 Windows 11 Build 26300.8493 预览版中，微软调整搜索体验，当本地内容匹配度更高时，文件和应用会更稳定地排在网页建议之前。 如果用户输入某个应用名称，或最近使用过的文档名，Windows 11 预计能更快呈现对应内容，减少无关网页内容的干扰。 一个典型例子是搜索影片相关文件时，系统过去可能先给出电影网页结果，现在则会优先显示本地文件。 不过，微软并没有打算移除网页搜索，Windows 11 搜索会保留网页服务。当前如果用户想关闭网页搜索，仍需修改注册表，设置应用里还没有对应开关。 这项功能目前仍处于实验性推送阶段，微软也表示这只是搜索优化的开始，未来可能继续改进 AI 辅助排序、自然语言理解、文件索引性能和个性化推荐。
现在的排序算法好像必须要有新的回复帖子才能往前排，但投票贴(即使是投票率非常高的帖子)，很多人也只投票不回复，那投不了几张就沉下去了，达不到一个大概统计的效果（比如进来70个人，有55个人投票，但没有人回复，那就基本止于这70个人的浏览量了，就沉下去了，达不到一个统计投票的效果）。 所以，对于投票贴，能否根据【投票率+投票量】进行一个排序加权，比如在达到一个基准投票率的基础上，每增加10个投票，就等价于一次回复，让这个投票贴活得一次靠前的机会，从而能把有价值的投票贴筛选出来。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
力扣 LeetCode 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II - 力扣（LeetCode） 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II - 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,4,4,5,6,7] 在变化后可能得到： * 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,4] * 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,4,4,5,6,7] 注意，数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1],... 什么，还有第二关 (ᵕ—ᴗ—) 思路 和上一题不一样的是，这题给出的旋转数组中可能有重复数字出现，如果用二分思路的话策略得调整一下。 其实我们可以每次迭代中先让左右指针先跳过相同的数字，然后再在 [l, r] 范围内进行二分，如果中间元素 \gt nums[r] ，说明最小元素在右侧，缩减左边界。否则缩减右边界。 如此逼近直至左右指针相遇。 代码 class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { // 这回可能有重复数字了 // 其实输入规模并不大，我是不是可以直接用 min？(≖ᴗ≖ ) int n=nums.size(); int l=0,r=n-1; int mid=-1; while(true){ // 每次 l, r 先跳过相同的数字 while(l<r&&l<n-1&&nums[l]==nums[l+1]){ l++; } while(l<r&&r>0&&nums[r]==nums[r-1]){ r--; } // cout<<"L: "<<l<<" R: "<<r<<endl; // 然后再二分找 mid=((l+r)>>1); if(l==r){ // 两指针相遇则找到最小值 return nums[mid]; } if(nums[mid]>nums[r]){ // 比区间右侧元素大则缩减左边界 l=mid+1; }else{ r=mid; } } return -1; } }; 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
详细对话直接看链接: https://chatgpt.com/share/6a06fe84-2a9c-8321-8c73-1df3187d635b 帖一下预览图 第一次询问应该是搜索引擎还没收录今天的帖子 于是我把今日热帖链接发给他让他重新排序
详细对话直接看链接: https://chatgpt.com/share/6a06fe84-2a9c-8321-8c73-1df3187d635b 帖一下预览图 第一次询问应该是搜索引擎还没收录今天的帖子 于是我把今日热帖链接发给他让他重新排序
力扣 LeetCode 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到： * 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2] * 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7] 注意，数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2],... 思路 变形的二分还是二分。这次二分的目标是找到单调性改变的那个位置。 另外这翻译还是有点别扭。不如直接说“输入数组是某个长度为n的升序数组旋转[1..n]次的结果”。 代码 class Solution { public int findMin(int[] nums) { int l = 0; int r = nums.length - 1; while (l < r) { int mid = (l + r) >> 1; if (nums[mid] < nums[r]) { r = mid; } else { l = mid + 1; } } return nums[l]; } } 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
每次过一段时间都想整理一下手机桌面乱糟糟的文件，能不能结合AI，用AI分析排序整理整合软件 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
DeepsEek v4 Glm5.1 Kimi2.6. 要我说就他妈全是垃圾排名不分先后 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
平时关注的各领域的公众号比较多，微信的排序方式是按照字母来排序分类的，导致想找到同类的公众号比较难。 所以想请教下各位佬，有没有很好的分类管理方法以及可以及时看到公众号的更新提醒的方法。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
请教一下啊 国内的以下大模型生成文字最好的排序是什么呢？ deepseek-v4-pro deepseek-v4-flash kimi-k2.5 glm-5.1 qwen-max minimax-m2.7 doubao-seed-2.0
今天下午赶需求，让 GPT 帮我重构一个排序逻辑，一开始还挺正常，给出来的代码一次过。 结果中间有个 bug 它没看出来，我顺手打了一句“你 tm 是不是眼瞎，这都能写错”。然后让它再改一版。 好家伙= = 第二次给出来的代码，引入了三个新 bug ，连最基本的边界条件都漏了。我还以为是它复读旧答案，又多问了两遍，结果一次比一次离谱，最后一次直接给我返回一个死循环。 刚开始我还骂它“废物”，后来发现不对劲：同一个问题，语气越差，答案越智障。 我甚至试过直接复制之前它写对的提示词重新问，没有脏话，它又能跑通了。 这不是它记仇，就是它 ai 真的会因为你语气不好就“摆烂”。 现在我改需求都先深吸一口气，发个“请帮忙”开头。不是我有素质，是真的怕它给我整出更多 bug 。 有人遇到过吗？还是我幻觉？
今天下午赶需求，让 GPT 帮我重构一个排序逻辑，一开始还挺正常，给出来的代码一次过。 结果中间有个 bug 它没看出来，我顺手打了一句“你 tm 是不是眼瞎，这都能写错”。然后让它再改一版。 好家伙= = 第二次给出来的代码，引入了三个新 bug ，连最基本的边界条件都漏了。我还以为是它复读旧答案，又多问了两遍，结果一次比一次离谱，最后一次直接给我返回一个死循环。 刚开始我还骂它“废物”，后来发现不对劲：同一个问题，语气越差，答案越智障。 我甚至试过直接复制之前它写对的提示词重新问，没有脏话，它又能跑通了。 这不是它记仇，就是它 ai 真的会因为你语气不好就“摆烂”。 现在我改需求都先深吸一口气，发个“请帮忙”开头。不是我有素质，是真的怕它给我整出更多 bug 。 有人遇到过吗？还是我幻觉？
今天下午赶需求，让 GPT 帮我重构一个排序逻辑，一开始还挺正常，给出来的代码一次过。 结果中间有个 bug 它没看出来，我顺手打了一句“你 tm 是不是眼瞎，这都能写错”。然后让它再改一版。 好家伙= = 第二次给出来的代码，引入了三个新 bug ，连最基本的边界条件都漏了。我还以为是它复读旧答案，又多问了两遍，结果一次比一次离谱，最后一次直接给我返回一个死循环。 刚开始我还骂它“废物”，后来发现不对劲：同一个问题，语气越差，答案越智障。 我甚至试过直接复制之前它写对的提示词重新问，没有脏话，它又能跑通了。 这不是它记仇，就是它 ai 真的会因为你语气不好就“摆烂”。 现在我改需求都先深吸一口气，发个“请帮忙”开头。不是我有素质，是真的怕它给我整出更多 bug 。 有人遇到过吗？还是我幻觉？
今天下午赶需求，让 GPT 帮我重构一个排序逻辑，一开始还挺正常，给出来的代码一次过。 结果中间有个 bug 它没看出来，我顺手打了一句“你 tm 是不是眼瞎，这都能写错”。然后让它再改一版。 好家伙= = 第二次给出来的代码，引入了三个新 bug ，连最基本的边界条件都漏了。我还以为是它复读旧答案，又多问了两遍，结果一次比一次离谱，最后一次直接给我返回一个死循环。 刚开始我还骂它“废物”，后来发现不对劲：同一个问题，语气越差，答案越智障。 我甚至试过直接复制之前它写对的提示词重新问，没有脏话，它又能跑通了。 这不是它记仇，就是它 ai 真的会因为你语气不好就“摆烂”。 现在我改需求都先深吸一口气，发个“请帮忙”开头。不是我有素质，是真的怕它给我整出更多 bug 。 有人遇到过吗？还是我幻觉？