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AI 刷题在学习中的优势与 LangChain 实战案例分析 摘要：  本文深入探讨了 AI 刷题在学习过程中的显著优势。通过基于 LangChain 实战课的实践案例，详细剖析了相关功能如何助力学习

摘要：  本文深入探讨了 AI 豆包刷题功能中的个性化题目推荐这一亮点。详细阐述了其在学习过程中的重要性与独特价值，并通过代码示例和详细解读展示了其背后可能的实现逻辑。个性化题目推荐能够精准定位学习者

代理就像一个多功能的接口，它能够接触并使用一套工具。根据用户的输入，代理会决定调用哪些工具。它不仅可以同时使用多种工具，而且可以将一个工具的输出数据作为另一个工具的输入数据。 在LangChain中使

``` def solution(n, b, sequence): count = 0 for i in range(n): sub_sum = 0 for j in range(i, n): sub

这个函数首先初始化一个计数器count为。然后遍历数组a中的每个元素num，检查num是否是偶数并且在区间内。如果是，则将计数器count加。最后返回计数器count的值，即数组中完美偶数的个数。 测

代码解释 初始化结果变量 首先，定义result并初始化为 0，这个变量将用于存储最终的MAX(i)的最大值。 遍历数组 使用for循环遍历数组中的每一个元素，索引为i，范围是从 0 到n - 1。

以下是对上述代码的解释： 函数定义部分： 收起 python 复制 这个函数接受两个参数 binary1 和 binary2，代表两个二进制字符串。 函数体部分： 收起 python 复制 这里使用

以下是对上述代码的解读： 函数定义： solution函数接收一个字符串s作为参数，目的是计算这个字符串中能组成最多多少个字符串 “ku”。 内部实现： 首先初始化两个变量k_count和u_coun

``` def solution(n, array): max_area = 0 for i in range(n): min_height = array[i] for j in range(i,