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Payment Kit-华为支付服务华为支付服务的主要应用场景包括商城购物和免密代扣，本文主要对其接入场景展开。
ArkTS API | paymentService(华为支付服务)该部分包括华为支付服务的API接口，requestPayment的起始版本都是4.1.0(11)，requestContract的起始版本都是5.5.0(12),且接口均支持在元服务中使用，在调用以下方法之前需要确保网络已连接！
导入模块
1import { paymentService } from '@kit.PaymentKit';
1.paymentService.requestPayment
requestPayment(context: common.UIAbilityContext, orderStr: string): Promise
requestPayment(context: common.UIAbilityContext, orderStr: string, callback: AsyncCallback): void
上述两种方法均会提供基 ...
196 小M的得分挑战
问题描述小M有一个长度为 n 的数组 a，初始分数为 0。
小M每次可以选择两个整数，并且这两个数的差值不能超过 k。小M会获得这两个数的乘积作为分数，并且已经被选择过的数不能再被选择。
你需要帮助小M计算，最多能获得多少分数？
测试样例样例1：
输入：n = 6, k = 2, a = [1, 1, 4, 5, 1, 4]输出：21
样例2：
输入：n = 4, k = 1, a = [3, 3, 4, 4]输出：25
样例3：
输入：n = 5, k = 0, a = [2, 2, 2, 2, 2]输出：8
思路解析
排序数组： 为了方便配对，我们首先将数组 a 按升序排序。这有助于我们更容易地找到符合条件的配对。
定义DP数组： 定义一个 DP 数组 dp，其中 dp[i] 表示前 i 个元素能够获得的最大分数。
状态转移： 对于每一个位置 i，有两种选择：
不配对第 i 个元素：则 dp[i] = dp[i-1]。
配对第 i 个元素与第 i-1 个元素（如果它们的差值不超过 k）：则 dp[i] = dp[i-2] + a[i-1] ...
知识梳理首先梳理下用LangChain快速构建基于“易速鲜花”本地知识库的智能问答系统
整个框架分为三部分：数据源、大模型、用例
核心实现机制: 数据处理管道(Pipeline)
每一步的具体流程：
1.loading documents
2.splitting documents -> “文档块””文档片”
RecursiveCharacterTextSplitter
3.以嵌入的形式(embedding)storage -> Vector DB
涉及大量非结构化数据，如图
向量数据库存储。什么是词嵌入？
将文本或词语转换成向量，其优点是提供了一种将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式，并且保留词语之间的语义关系。提及到：自然语言处理->文本分类、机器翻译、情感分析
4.retrieval
检索，相关信息的获取。把问题也转换为向量，去和数据库里的向量作比较。
欧式距离、余弦相似度：方向反映语义，越接近1，向量方向越接近。
数量大小差异用欧式距离，文本语义差异用余弦相似度
创建一个检索式问答模型，这里需要创建RetrievalQA链。
5.output
F ...
题目链接：https://codeforces.com/contest/1993/problem/E题目简单题意给定一个n*m的二维矩阵现可以执行两种操作：
选择第i行，将第i行上，第j列元素，替换为它所在列的元素异或和。即a[i][j] = xor(a[k][j]),1<=k<=n
选择第i列，将第i列上，第j行元素，替换为它所在行的元素异或和。即a[j][i] = xor(a[j][k]), 1<=k<=m可以执行上述操作任意次。问，最终能得到，二维矩阵，相邻元素绝对差值之和，最小值，是多少。即sum(min(a[i][j]-a[k][l]))，其中(abs(i-k)+abs(j-l)) == 1。
考虑变形，抽象问题我们观察
选择第i列，将第i列上，第j行元素，替换为它所在行的元素异或和。即a[j][i] = xor(a[j][k]), 1<=k<=m
涉及了m个元素，不方便观察，进一步抽象，只关注元素a[i][j]
选择第i ...
本文以某趣阁为例,用BeautifulSoup爬取小说
众所周知，爬虫一定缺不了请求头，所以以玄幻小说-伏天氏为例，点开该页面以后首先F12然后根据图片操作找到user-agent(记得F5刷新一下)，这就得到了请求头，这个有大用。
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A题 比赛出场顺序问题排列组合，组合优化，模拟
第一问 最优出场顺序(1)确定我方球员的最优出场顺序，以便在对抗固定对方出场顺序（B1, B2, B3, B4, B5）时达到最高的胜率。我们需要将提供的历史对抗数据（表A-1）转化为更易于分析的格式，每个对抗组合的胜负统计。
(2)对每个我方可能的双打组合与对方的双打组合的胜率进行计算。这涉及到统计每种组合在历史对抗中的胜利次数和总比赛次数，然后计算胜率。
(3)模拟所有可能的出场顺序由于问题涉及到在一个既定对方出场顺序下的最优我方出场顺序，可以通过穷举法来处理：
使用排列组合生成我方所有可能的出场顺序。为每个可能的出场顺序计算预期的胜率。
(4)选择最优顺序通过比较所有可能出场顺序的总胜率，选择胜率最高的出场顺序
综上，第一问的步骤就是先整理数据->计算每个组合的胜率->穷举所有可能的出场顺序
多句嘴，去年校赛就有一道类似的题，难绷^^
第二问 针对对抗策略的模拟对于问题2中的动态调整策略，可以使用蒙特卡洛模拟来评估不同出场顺序对胜率的影响。通过大量模拟随机的比赛结果，可以统计在不同对手策略下的胜率分布。
这里提到蒙特 ...
