随着开源生态的成熟，2025年将是个人开发者零成本构建AI应用的黄金时代。
开发者在使用apikey调用各类AI模型时，如果既不想本地部署大模型（硬件成本太高），又希望免费调用各类模型的优质API，那选择提供免费额度或免费模型的MaaS（模型即服务）平台是最佳方案。
本文整理了一份主流平台清单对比和链接，帮你避开付费门槛、快速用上高性能模型API，并以在硅基流动平台获取Deepseek密钥为例介绍一下使用流程。
模型即服务（MaaS） 是将预训练大模型封装为API接口的服务模式，核心优势在于：
| 类别 | 缩写 | 含义 |
|---|---|---|
| Token限制 | TPM | Tokens Per Minute，每分钟可处理的Token上限。 |
目录 前言 什么是动态规划？ 核心思想 例子1 — 青蛙跳台阶问题 1. 暴力递归解法（超时示范） 2. 带备忘录的递归（自顶向下） 3. 动态规划（自底向上） 动态规划解题套路总结 经典案例：最长递增子序列（LIS） 1. 穷举分析 2. 状态转移方程 3. 代码实现 总结 前言 刷 LeetCode 的时候，经常会遇到动态规划（DP）类型题目。动态规划既经典又有技巧，大厂面试题里常常出现。很多同学第一次接触时会觉得很抽象，今天我们就来一起剖析动态规划的套路，带你从入门到精通。 什么是动态规划？ 动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）是一种解决复杂问题的算法设计方法，其核心思想是将原问题拆解成相对简单的子问题，逐个解决并保存子问题的结果，避免重复计算，从而高效地求解问题。 动态规划适合具有以下两个性质的问题：
🎬 个人主页：艾莉丝努力练剑 ❄专栏传送门：《C语言》《数据结构与算法》《C/C++干货分享&学习过程记录》 《Linux操作系统编程详解》《笔试/面试常见算法：从基础到进阶》《Python干货分享》 ⭐️为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平 🎬 艾莉丝的简介： 🎬艾莉丝的算法专栏简介： 文章目录 * 本文设计专题一算法题链接 * 1 汉诺塔问题 * 题目描述 * 汉诺塔问题（递归解法） * 1. 问题描述 * 2. 递归思想 * 基本情况（递归终止条件） * 递归分解（n ≥ 2） * 3. 递归算法流程（函数设计） * 函数头 * 递归函数流程： * 解题过程 * 算法实现（C++） * 2 合并两个有序链表 * 题目描述 * 解题过程 * 算法实现（
📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏： 【强化学习】- 【单智能体强化学习】（11）---《双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)详解》 双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)详解 目录 一、TD3算法的背景 二、TD3的背景 1.TD3的理论背景 2.DDPG的局限性 三、TD3算法的核心思想 1.双Critic网络（Twin Critics） 2.延迟更新（Delayed Policy Updates） 3.目标策略平滑（Target Policy Smoothing） 四、TD3算法详细讲解 1.
问题定义与数据准备 我们有两个Excel文件： * small.xlsx: 包含约5,000条记录。 * large.xlsx: 包含约140,000条记录。 目标：快速、高效地从large.xlsx中找出所有其“身份证号”字段存在于small.xlsx“身份证号”字段中的记录，并将这些匹配的记录保存到一个新的Excel文件result.xlsx中。 假设：身份证号字段名在两个表中都是id_card。 首先，我们进行准备工作，安装必要的库并模拟一些数据用于测试和性能估算。 pip install pandas openpyxl import pandas as pd import time import random # 为演示和测试，我们可以创建一些模拟数据（实际中使用pd.read_excel读取你的文件）defgenerate_id_card():"""