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在百度发布文心一言一个多月后，科大讯飞也发布了自己的大模型“讯飞星火大模型”。本篇博客就测评一下这两个在中文圈最受好评的大语言模型，顺便辅以ChatGPT为参考。大家一起来看看到底谁是中文大语言模型的TOP1？
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1、旅游攻略文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-482582.html
2、数理逻辑题文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-482582.html
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假设我们有一个伪随机数生成器，可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个[a, b]范围内的随机数： 1.首先生成一个随机数r，在[0,1)范围内。 2.检查r是否大于a。如果是，则重复步骤1，直到r小于等于a。 3.计算x = (b-a) * r + a。x就是在[a, b]范围内的随
可以使用贝叶斯公式来计算无偏的结果。假设我们进行了n次试验，其中BIASED-RANDOM以概率p输出1，以概率1-p输出0。设N0为输出0的次数，N1为输出1的次数，则有N0+N1=n。根据贝叶斯公式，可以得到： p(N0, N1|p) = p(N0, N1, p) / p(p) 其中，p(N0, N1, p)表示在n次试验中，N0次试验输出0，N1次
首先，为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n)，我们需要证明在最坏的情况下，该算法的运行时间是O(nlg n)。然后，我们需要证明在最坏的情况下，算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。 RANDOMIZED-QUICKSORT算法是基于快速排序的一种随机化版本，其中在每次递归分割时，随机
在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6，这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找，其期望探查次数为 1。 我们需要找到一个 a 值，使得一次不成功查找的探查期望数是成功查找的探查期望数的两倍。因此，我们可以设置以下等式：
推广赫夫曼算法以生成三进制码字需要对算法进行一定的修改，确保在每一步选择频率最低的三个节点进行合并，并生成对应的三进制码。以下是推广赫夫曼算法的Go语言实现，并附带证明其能生成最优三进制码的思路。 首先，我们需要定义赫夫曼树节点的数据结构，并实现
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （60）-- 算法导论6.4 4题 要证明在最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是 Ω(n log n)，我们需要考虑在何种情况下堆排序的时间复杂度最低。 在堆排序中，构建最大堆的时间复杂度为 O(n)，这是因为在最坏情况下，堆中每个元素都需要与其他元素进行
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （62）-- 算法导论6.5 1题 HEAP-EXTRACT-MAX 是堆排序算法中的一部分，用于从堆中提取最大值并保持堆的性质。下面是在堆 A=(15, 13, 9, 5, 12, 8, 7, 4, 0, 6, 2, 1) 上执行 HEAP-EXTRACT-MAX 操作的过程： 1.初始化堆的根节点为最大值。在本例中，根节点为 15。 2.将
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （67）-- 算法导论6.5 6题 在 HEAP-INCREASE-KEY 的第 5 行交换操作中，我们可以通过利用 INSERTION-SORT 内循环部分的思想来进行优化，从而只用一次赋值完成这一交换操作。 通常，在 HEAP-INCREASE-KEY 的第 5 行交换操作中，我们需要通过三次赋值来交换 k
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （68）-- 算法导论6.5 7题 优先队列是一种数据结构，其中每个元素都有一个关联的优先级或权值。在优先队列中，元素按照它们的优先级被排序，使得较小的优先级先被处理。因此，我们可以使用优先队列来实现先进先出队列。 要实现先进先出队
在使用以下循环不变量时，HEAP-INCREASE-KEY的正确性可以得到分析： 循环不变量：在算法的第4~6行 while循环每次迭代开始的时候，子数组 A[1…A.heap-size]要满足最大堆的性质。 这个循环不变量是在调用 HEAP-INCREASE-KEY 之前被满足的。因此，在这个函数内部，我们可以假设 A[1…A.
