百炼应用+Napcat+AstrBot实现
在人工智能飞速发展的当下，将 AI 融入日常社交工具能极大提升交流体验与效率。本文将为你详细介绍如何借助阿里云百炼应用、Napcat 和 AstrBot，将 AI 接入 QQ与微信，打造智能聊天新体验。
2680.最大或值
两种方法均通过贪心策略，选择最优的元素进行左移操作，确保最终结果最大。
3110.字符串的分数
算法要求 给你一个字符串 s 。一个字符串的 分数 定义为相邻字符 ASCII 码差值绝对值的和。 请你返回 s 的 分数 。 示例 1： 输入：s = "hello" 输出：13 解释： s 中字符的 ASCII 码分别为：'h' = 104 ，'e' = 101 ，'l' = 108 ，'o'
3340.检查平衡字符串
摘要： 给定一个仅包含数字 0-9 的字符串 `num`，判断该字符串是否为平衡字符串。平衡字符串定义为偶数下标处的数字之和等于奇数下标处的数字之和。文章提供了一个算法的 Python 实现，包括算法的整体功能、算法代码详解和复杂度分析。该算法通过遍历字符串中的每个字符，计算偶数位置数字之和与奇数位置数字之和的差值，并判断该差值是否为零来确定字符串是否平衡。时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。
3306.元音辅音字符串计数Ⅱ
摘要： 给定一个字符串 `word` 和一个非负整数 `k`，要求找出 `word` 中子字符串，每个元音字母（'a'、'e'、'i'、'o'、'u'）至少出现一次，并且恰好包含 `k` 个辅音字母的子字符串的总数。采用滑动窗口和哈希表的技巧来解决问题，通过遍历字符串并调整两个滑动窗口的左边界来满足条件。时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。
图卷积神经网络（GCN）复现
图卷积神经网络（GCN）的实现，通过HoshinoAi进行展示。GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习算法，它能够将图中的节点特征进行传播和更新，从而学习到更高级别的节点表示。文章可能详细介绍了GCN的原理、实现过程以及应用场景，并提供了相关的代码示例，让读者更好地理解和使用GCN。
2597.美丽子集的数目
‘美丽子集的数目’题解借助 `Counter` 统计元素次数，筛选出公差为 `k` 的等差数列首项，用位运算和动态规划计算各数列满足元素差值条件的子集方案数，依排列组合原理相乘并排除空集得美丽子集数量。
132.分割回文串Ⅱ
给你一个字符串 s，请你将 s 分割成一些子串，使每个子串都是回文串。
131.分割回文串
给定字符串s，需要将s分割成多个子串，每个子串都是回文串。返回所有可能的分割方案。可以使用动态规划和回溯法解决。通过深度优先搜索枚举所有可能的分割方式，并利用回文串的特性进行判断。时间复杂度取决于字符串的长度。
2353.设计食物评分系统
设计了一个食物评分系统，通过哈希表存储食物及其评分和烹饪方式。系统支持修改食物的评分和返回指定烹饪方式下评分最高的食物名字。采用有序集合和哈希表结合的方式，确保评分排序和字典序最小的食物能够被返回。时间复杂度在可接受的范围内，能够高效处理大量的评分更改和查询请求。