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如何从40亿个整数中找到存在的一个

(在文件中至少确实一个这样的数-为什么?)。在具有足够内存的情况下,如何解决该问题?如果有几个外部的“临时”文件可用,但是仅有几百字节的内存,又该如何解决该问题?...这40亿个整数是随机排列的,因此普通的二分搜索不能找到那个不存在的数。但是我们可以基于二分搜索的思想。 一个整数有32位,我们按照每个比特位是0还是1,将要查找的数据范围一分为二。...每一次选择,都记录选择的是0还是1,最多32次选择后,便可以至少找到一个整数,不存在这40亿数中。 实例说明 由于32位的整型数据量太多,不便说明,我们用一个4比特的数据对上面的思路再做一个说明。...我们最终得到了前三个比特位100,因此不存在于这些数中至少有1000,1001,即-8,-7。...总结 本文从一个特别的角度用最常见的二分搜索解决了该问题,最多拆分32次,便可从中找到存在的整数。你有什么更好的思路或优化点,欢迎留言。

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困扰爱因斯坦的「幽灵般的超距作用」,是如何被贝尔定理证明确实存在的?

其中心思想是:根据量子力学可导出,对于一对出发前有一定关系、但出发后完全失去联系的粒子,对其中一个粒子的测量可以瞬间影响到任意远距离之外另一个粒子的属性,即使二者间不存在任何连接。...下面我们就来说说贝尔定理是如何帮助研究者证明「幽灵般的超距作用」是确实存在的。 量子纠缠 困扰爱因斯坦的「幽灵超距」是一种被称为「纠缠」的量子现象。在这种现象中,两个本是不同实体的粒子失去了独立性。...这些隐变量在包含纠缠态的量子描述中是不存在的,但量子力学可能并不完备。...隐变量理论可以解释为什么同轴测量总是产生相反的结果,同时又不违反定域性:对一个电子的测量不会影响另一个电子,相反,这一测量只是揭示一个隐变量预先存在的值。

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“国产 ChatGPT ”所存在的差距与挑战-专家圆桌

在圆桌对话环节,来自学术界、产业界及投资界的知名专家学者,就 ChatGPT 引发的新 AI 浪潮、大模型“基础模型”论、“国产 ChatGPT ”所存在的差距与挑战展开高端对话。...现在国内确实有个瓶颈,ChatGPT 带来的算力的瓶颈非常高,真正有能力复现这个模型的人、真正去看问题的人,其实难度很大。...别人说好,你找到不好,然后分析这个不好,那就取得更大的突破了。 马少平:对于这个问题,因为我一直在学校,所以相对来说对应用了解得比较少。...从长远来说,它可能确实某种程度上发展成为一个基础设施,这个基础设施就像电力一样,电力不能靠国外,像以前没有石油的时候得找自己的大庆油田。...马上一下子都转到 ChatGPT 研究了。我们应该冷静去思考当下能做什么、什么可以做得更好,不要天天炒那些概念。面向国家需求扎扎实实地做好我们该做的事情才是硬道理。

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大脑确实像计算机一样思考,脑计算完全有望实现人类智能

计算机的学习过程是将信息编码成只含有 0 和 1 的字符串,存在可访问的寄存器中。按两种方式编码,计算机会根据寄存器的数量编成访问地址。提取信息时,计算机根据地址信息和编码方式来提取相应的信息。...但问题是,经验确实会给大脑植入事实信息。我们大多数人可以通过大脑根据环境构建的心理地图来知道我们的行为,比如接孩子的路上,我们会顺路去药店买点药。...甚至有些昆虫也会绘制类似的心理地图,比如蜂蜜可以在它们的觅食范围将任何两点连接起来,一旦找到合适的觅食地点,就会回到蜂巢,通过一种特别的舞蹈来告诉同伴食物来源。

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切断传染,城市大数据如何在人海中找到“B”人群?

抗击疫情的关键是切断传染,这中间,各地最困扰的问题就是网民反复讲的“如何找到‘B’人群”。...这些与感染人群或来自疫情重大地区人群(被称为A人群)在未知公共场所产生过某种交集的人,需要尽快采取隔离措施。 找到B人群常规的做法有两种:一是询问“A”,通过他们的陈述来寻找。...只要将卫生部门的“A”人群数据接入,再对接一部分卫生、基层社区组织的数据和互联网数据,通过大数据分析和计算,就能高效地找到B人群画像。...这样一来,可以快速批量找到“B”人群的相关身份信息,不仅提高了疫情防控效率,也减少了人为的瞒报、漏报的情况。...例如:在金融事件中,一旦有人主动举报,触发某人或者某个公司可能存在非法集资,或者吸纳大额公众存款等情况。相关部门就能根据举报,拉通各类数据来做关联分析。

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