HASH GAME - Online Skill Game GET 300

　　举个实际的例子Set。我们知道Set里面的元素是不可以重复的，那么如何做到？Set是根据equals()方法来判断两个元素是否相等的。比方说Set里面已经有1000个元素了，那么第1001个元素进来的时候，最多可能调用1000次equals方法，如果equals方法写得复杂，对比的东西特别多，那么效率会大大降低。使用HashCode就不一样了，比方说HashSet，底层是基于HashMap实现的，先通过HashCode取一个模，这样一下子就固定到某个位置了，如果这个位置上没有元素，那么就可以肯定HashSet中必定没有和新添加的元素equals的元素，就可以直接存放了，都不需要比较；如果这个位置上有元素了，逐一比较，比较的时候先比较HashCode，HashCode都不同接下去都不用比了，肯定不一//代码效果参考：

　　现在我的HashCodeClass都没有赋初值，那么这6个HashCodeClass应该是全部equals的。如果以HashSet为例，HashSet内部的HashMap的table本身的大小是16，那么6个HashCode对16取模分别为13、9、1、2、9、8。第一个放入table【13】的位置、第二个放入table【9】的位置、第三个放入table【1】的位置。。。但是明明是全部equals的6个HashCodeClass，怎么能这么做呢？HashSet本身要求的就是equals的对象不重复，现在6个equals的对象在集合中却有5份（因为有两个计算出来的模都是9）。

　　本文深入解析鸿蒙操作系统（HarmonyOS）中的Core Speech Kit与Core Vision Kit，探讨其在AI功能开发中的核心能力与实践方法。Core Speech Kit聚焦语音交互，提供语音识别、合成等功能，支持多场景应用；Core Vision Kit专注视觉处理，涵盖人脸检测、OCR等技术。文章还分析了两者的协同应用及生态发展趋势，展望未来AI技术与鸿蒙系统结合带来的智能交互新阶段。

　　Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术

　　本文探讨了基于Python的情感分析与情绪识别技术，涵盖基础概念、实现方法及工业应用。文中区分了情感分析与情绪识别的核心差异，阐述了从词典法到深度学习的技术演进，并通过具体代码展示了Transformers架构在细粒度情感分析中的应用，以及多模态情绪识别框架的设计。此外，还介绍了电商评论分析系统的构建与优化策略，包括领域自适应训练和集成学习等方法。未来，随着深度学习和多模态数据的发展，该技术将更加智能与精准。

　　分片上传通过将大文件分割成多个小的片段或块，然后并行或顺序地上传这些片段，从而提高上传效率和可靠性，特别适用于大文件的上传场景，尤其是在网络环境不佳时，分片上传能有效提高上传体验。 博客不应该只有代码和解决方案，重点应该在于给出解决方案的同时分享思维模式，只有思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~