已收到 多谢大佬

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感谢老板

@daya AI 告诉我他的思路是：
1 ，把问题抽象成“凑数”
2 ，先写一句“差不多”的句子
3 ，计算差值
4 ，用易控字符来“调音”，比如空格逗号句号，改变大小写
5 ，反复验证 & 细调
6 ，如果差值并非 32/44/46 等“好凑”的数字，可以组合几个字符：
两个空格 → 64
“a”→97, “b”→98 等等
也可以把句中某个单词换个近义词，其整体 ASCII 变化往往能弥补几十点差值。

Share Love, seek peace.

>>> print(sum(ord(ch) for ch in "Share Love, seek peace."))
2025

抽一个，祝我中

请问是平台 api 便宜还是自己在云平台部署划算？ 比如楼上的推荐的平台：
大语言模型名称 上下文 Input Output
deepseek/deepseek-r1 64000 ￥ 4 /百万 tokens ￥ 16 /百万 tokens

@zzy932495000 #73 我以为嘀嗒信用差是喜欢取消呢，我常用嘀嗒好评率特别有用，差距特别明显，后面就低于 100 的接单，我会直接取消

声音结束和开始的时候 不平滑，比如雨声，播放一个循环后，新开始会顿挫一下

@Xhofe #2 好的 感谢

@moonheart #1 好的感谢，我在这里找到了 API

@coolair #7 没有吧，我是鸿蒙 4 ，重启也在后台，但我之前记得设置过这个 APP 常驻后台的，我都好久没看到过开屏广告了

https://i.imgur.com/v7BAkoy.png https://i.imgur.com/v7BAkoy.png

吃饭的时候，大致看了一下 chatgpt 给出的代码，解法清晰，嘎嘎正确！！

@Alan3 #9 [img]https://i.imgur.com/5oFSUfk.png[/img]

@Alan3 #8 上一条好像格式乱了： https://imgur.com/a/ZGJgmaz

def max_books(books):
n = len(books)
max_books = max(books)
# dp[i][j] = max books we can take if we take j books from shelf i
dp = [[0]*(max_books+1) for _ in range(n+1)]
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, max_books+1):
if j > books[i-1]: continue
for k in range(j):
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][k] + j)
return max(max(row) for row in dp)

books = [8,5,2,7,9]
# books = [7,0,3,4,5]
# books = [8,2,3,7,3,4,0,1,4,3]
print(max_books(books)) # Output: 19


不知道解法正确不，但是我测试这几个例子输出一致，切特急皮特 给的答案

Trojan ，xray 啥乱七八糟协议也是封我端口，唯有 naive 稳如老狗

[Imgur]( https://imgur.com/Tdeb9xv) 是我没更新吗？ 要手动导入