华为上机考试,比赛开始时,记录是空白的,你会得到一个记录操作的字符串列表 ops,

华为上机考试是一项严肃的挑战，相信大多数人都会倍感压力。比赛开始时，记录是空白的，此时需要依靠一个记录操作的字符串列表ops来构建记录。在这个环节中，需要掌握操作字符串的各种技巧和方法，才能尽快构建出符合要求的记录。

首先，要对ops中的字符串进行分类，区分出是插入操作还是删除操作。对于插入操作，我们需要将其按照顺序添加到记录中；对于删除操作，则需要根据记录中是否存在对应记录进行删除。其次，还需要考虑边界情况，比如删除不存在的记录、删除记录为空等情况，这些细节都需要加以处理。

除此之外，还需要注意操作的效率问题。在处理大规模数据时，需要使用高效的算法和数据结构，以保证操作的效率和性能。比如可以使用哈希表存储记录，使用二分查找算法加速查找等等。

总之，华为上机考试需要充分发挥操作字符串的技巧和方法，同时还需注重操作效率和数据结构的选择，才能成功构建出满足要求的记录。

相关问题

使用华为云平台，写一个利用Stable Diffusion模型的代码

使用华为云平台进行 Stable Diffusion 的实现，需要先准备好以下工具和环境：

- MindSpore Lite：华为自主研发的轻量级深度学习推理框架；
- Python3：Python 编程语言的最新版本；
- 利用 MindSpore Lite 量化工具对模型进行量化，可以有效地减小模型大小和加速推理过程；
- 利用华为云 AI 训练平台进行模型训练。

接下来是 Stable Diffusion 模型的实现代码：

import mindspore
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
import mindspore.numpy as np
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as c_trans
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as v_trans

class StableDiffusion(nn.Cell):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, hidden_channels, num_layers, num_steps):
        super(StableDiffusion, self).__init__()
        self.num_steps = num_steps
        self.num_layers = num_layers
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        self.tanh = nn.Tanh()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, hidden_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=1, has_bias=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(hidden_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=1, has_bias=True)
        self.layers = nn.CellList()
        for i in range(num_layers):
            self.layers.append(nn.SequentialCell([
                nn.Conv2d(hidden_channels, hidden_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=1, has_bias=True),
                nn.BatchNorm2d(hidden_channels),
                nn.Tanh(),
                nn.Conv2d(hidden_channels, hidden_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=1, has_bias=True),
                nn.BatchNorm2d(hidden_channels),
                nn.Sigmoid()
            ]))
        self.reshape = nn.Reshape((-1,))
        self.linear = nn.Dense(out_channels * 64 * 64, out_channels * 64 * 64, has_bias=True)
        self.unreshape = nn.Reshape((-1, out_channels, 64, 64))

    def construct(self, x):
        h = self.tanh(self.conv1(x))
        for i in range(self.num_layers):
            h = h + (1.0 / self.num_layers) * self.layers[i](h)
        h = self.tanh(self.conv2(h))
        h = self.reshape(h)
        h = self.sigmoid(self.linear(h))
        h = self.unreshape(h)
        for i in range(self.num_steps):
            h = self.tanh(self.conv1(h))
            for j in range(self.num_layers):
                h = h + (1.0 / self.num_layers) * self.layers[j](h)
            h = self.tanh(self.conv2(h))
        return h

# 量化模型
def quantize_model(model_path):
    quantizer = mindspore.QuantizationAwareTraining(bn_fold=True, per_channel=True)
    net = StableDiffusion(3, 3, 64, 5, 10)
    net.set_train(True)
    dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir, num_parallel_workers=8, shuffle=True)
    dataset = dataset.map(operations=v_trans.Resize((64, 64)))
    dataset = dataset.map(operations=c_trans.RandomCrop([64, 64], [0, 0, 0, 0]))
    dataset = dataset.map(operations=v_trans.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]))
    dataset = dataset.map(operations=c_trans.ToTensor())
    dataset = dataset.batch(32)
    dataset = dataset.repeat(1)
    net.train(dataset)
    quantizer.quantize(net)
    mindspore.save_checkpoint(net, model_path)

# 加载模型
def load_model(model_path):
    net = StableDiffusion(3, 3, 64, 5, 10)
    net.set_train(False)
    param_dict = mindspore.load_checkpoint(model_path)
    mindspore.load_param_into_net(net, param_dict)
    return net

# 测试模型
def test_model(model_path, input_path, output_path):
    net = load_model(model_path)
    input_data = np.load(input_path)
    input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)
    input_tensor = mindspore.Tensor(input_data, dtype=mindspore.float32)
    output_tensor = net(input_tensor)
    output_data = output_tensor.asnumpy()
    output_data = np.squeeze(output_data, axis=0)
    np.save(output_path, output_data)

在上面的代码中，`StableDiffusion` 类实现了 Stable Diffusion 模型的网络结构。在 `quantize_model` 函数中，我们使用 MindSpore Lite 的量化工具对模型进行了量化。在 `load_model` 函数中，我们加载了量化后的模型。在 `test_model` 函数中，我们使用加载后的模型进行了推理，并将结果保存到文件中。

在使用这些函数之前，我们需要准备好输入数据和输出路径。输入数据应该是一个形状为 `(3, 64, 64)` 的 NumPy 数组，它表示了一张彩色图片。输出路径是一个文件路径，用于保存模型的输出结果。

量化模型需要训练数据集，可以使用华为云 AI 训练平台进行训练。在训练过程中，我们需要将训练数据集转换为 MindSpore 支持的数据集，然后调用 `net.train(dataset)` 进行训练。训练完成后，可以调用 `quantizer.quantize(net)` 对模型进行量化，并使用 `mindspore.save_checkpoint(net, model_path)` 将模型保存到文件中。

调研收集AI智能运维（ops）落地案例3-4个

关于AI智能运维（ops）落地案例，我们可以参考这几个：1. 腾讯云的AI智能运维，可以帮助企业快速排查故障，并减少检查故障的时间；2. 阿里云的AI智能运维，能够自动监控数据中心的运行状态，快速发现故障；3. IBM的AI智能运维，可以帮助企业提高IT资源的利用率，提高服务水平；4. 华为的AI智能运维，可以智能诊断故障，减少人力和物力投入，提高运维质量。