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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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为了解决Marceau教授的质疑，我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE，以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的，我们可以对过程进行以下修改： 1.初始化一个长度为n的数组A，并将其元素初始化为0到n-1之间的随机整数。 2.定义一个长度为n的数组S，用于存储
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
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （55）-- 算法导论6.3 1题 下面是 BUILD-MAX-HEAP 在数组 A = (5, 3, 17, 10, 84, 19, 6, 22, 9) 上的操作过程： 1.创建一个空堆，将数组中的第一个元素 5 作为根节点，将其加入堆中。 2.将数组中的第二个元素 3 与其子节点 5 比较，由于 3 小于等于 5，因此不需
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （57）-- 算法导论6.4 1题 下面是 HEAPSORT 在数组 A = (5, 13, 2, 25, 7, 17, 20, 8, 4) 上的操作过程： 调用 BUILD-MAX-HEAP 函数，将数组 A 转换为最大堆。 将堆顶元素（最大值）与最后一个元素交换位置，将最大值移到数组末尾。 调用 MAX-HEAPIFY 函数，将堆顶元
在大小为n的集合中，一个k字符串构成一个k排列的概率是1/k!，这是由于排列的总数是k!，而每个字符串被选中的概率是相等的，因此每个字符串构成一个排列的概率是1/k!。 这个问题和生日悖论有一些相似之处。生日悖论是指，在一个有n个人的群体中，存在两个人生日相同的
为了解决这个问题，我们需要先计算出所有可能的生日组合数，然后计算出其中生日相同的组合数。 已知需要邀请的人数为：23人 根据组合数公式，可计算出所有可能的生日组合数： 2.58520167*10^{22} 根据生日相同的组合数公式，可计算出其中生日相同的组合数： 2.4676925e+22 所
在 n 次硬币的公平抛掷中，每个硬币正、反面朝上的概率均为 1/2。让我们考虑一个事件 A，其表示在 n 次抛掷中不出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列。事件的 A 对立事件 B 由出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列组成。 根据德布鲁因下界，在 n 次硬币的公平抛掷中，
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （59）-- 算法导论6.4 3题 对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说，HEAPSORT 的时间复杂度是 O(n log n)。这是因为 HEAPSORT 算法的主要部分是构建最大堆和进行堆排序。构建最大堆的时间复杂度为 O(n)，堆排序的时间复杂度为 O(n log n)。
在 Go 语言中，我们可以使用切片来实现队列。下面是如何实现 ENQUEUE 和 DEQUEUE 操作，同时处理队列的下溢和上溢的情况： 这个程序中，我们创建了一个名为 Queue 的结构体，它包含一个 elements 切片来存储队列的元素。Enqueue 方法在 elements 切片的尾部添加一个元素，Dequeue 方法
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （61）-- 算法导论6.4 5题 要证明在所有元素都不同的情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是 Ω(n log n)，我们可以使用归纳法来进行证明。 首先，我们观察到在构建最大堆的过程中，每个元素都需要与其子节点进行比较来确定其最大值的位置。由于数组中
