Alice 不喜欢 4，喜欢 8，她想把 4 全换成 8，若无 4 则不修改。
输入一行，一个整数 A，表示替换前的数。
输出一行，包含一个整数 B，表示替换后的数。
输入：
8459045 输出：
8859085 输入：
123 输出：
123 
🔥 个人主页：杨利杰YJlio❄️ 个人专栏：《Sysinternals实战教程》《Windows PowerShell 实战》《WINDOWS教程》《IOS教程》《微信助手》《锤子助手》《Python》《Kali Linux》《那些年未解决的Windows疑难杂症》🌟 让复杂的事情更简单，让重复的工作自动化 除了 OpenClaw，今天 AI 热榜还有什么值得看？我把 5 个重点方向讲清楚了 * 除了 OpenClaw，今天 AI 热榜还有什么值得看？我把 5 个重点方向讲清楚了 * 1. 我先说结论：今天这波 AI 热榜，最重要的不是“谁最火”，而是“风向变了” * 2. GoogleCloudPlatform / generative-ai：平台生态正在成为真正的护城河 * 3. MiroFish：群体智能和多智能体，开始从概念走向更具体的产品叙事
欢迎文末添加好友交流，共同进步！ “ 俺はモンキー・D・ルフィ。海贼王になる男だ！” 引言 * 在数字化转型浪潮中，智能问答机器人正成为企业客服、知识库检索乃至个人助理等场景的关键交互入口。它能让员工秒级获取技术解答、客户即时获得业务支持、学习者随时得到个性化辅导，极大提升信息获取效率与用户体验。 * 为何选择 Python 与开源 AI 模型？Python 拥有成熟的 AI 生态——Hugging Face Transformers、LangChain、FAISS 等工具大幅降低开发门槛；而本地部署的开源大模型（如 Phi-3、Mistral、Llama 系列）则保障了数据隐私、规避了 API 成本，特别适合对安全性或离线能力有要求的场景。 * 本文将手把手带你从零构建一个基于 RAG（检索增强生成）架构的本地智能问答系统：使用 Sentence-BERT 实现语义检索，FAISS 作为向量数据库，并集成轻量级开源语言模型生成答案。
人工智能：自然语言处理在医疗领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用场景和重要性 💡 掌握医疗领域NLP应用的核心技术（如电子病历分析、疾病诊断辅助、药物相互作用检测） 💡 学会使用前沿模型（如BioBERT、ClinicalBERT）进行医疗文本分析 💡 理解医疗领域的特殊挑战（如医疗术语、数据隐私、法规要求） 💡 通过实战项目，开发一个电子病历文本分类应用 重点内容 * 医疗领域NLP应用的主要场景 * 核心技术（电子病历分析、疾病诊断辅助、药物相互作用检测） * 前沿模型（BioBERT、ClinicalBERT）在医疗领域的使用 * 医疗领域的特殊挑战 * 实战项目：电子病历文本分类应用开发 一、医疗领域NLP应用的主要场景 1.1 电子病历分析 1.1.1 电子病历分析的基本概念 电子病历（Electronic Health Records, EHR）是医疗领域的核心数据之一，包含了患者的基本信息、诊断记录、
系列篇章💥 No.文章1大模型之Spring AI实战系列（一）：基础认知篇 - 开启智能应用开发之旅2大模型之Spring AI实战系列（二）：Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略 目录 * 系列篇章💥 * 前言 * 一、开发环境准备 * （一）Java 版本要求 * （二）Maven 构建工具 * （三）OpenAI API 密钥 * 二、POM依赖引入 * （一）Spring AI与OpenAI集成依赖包 * （二）SpringAI相关依赖包版本管理 * 三、配置文件详解 * 四、核心代码详解 * （一）Application启动类 * （二）基于ChatClient API对话聊天 * 1. 基本对话接口 * 2. 带通用选项对话 * 3.