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描述：
波西米亚王国开始了一年一度的红酒大会，共有1000名参议员参加，每个参议员来时会带上一瓶红酒供国王品尝。王后得知消息称这1000名参议员中有一个刺客要暗杀国王，毒药就藏在他带来的红酒瓶中。该毒药会在24小时后使服用者暴毙身亡，国王请来了夏洛克.福尔摩斯帮忙找出刺客。于是，福尔摩斯用10只编号为0-9的小白鼠做了个实验。第二天，3号，5号，6号，7号，8号，9号小白鼠死亡，福尔摩斯立即判断出了刺客就是第1000名参议员。问：他是如何判断的？
例如：
输入：[3,5,6,7,8,9]
输出：1000
CodeWar:
function find(rats) {
// return number of poisoned bottle
return rats.map(x => Math.pow(2,x)).reduce((a,b) => a + b);
}ESP32+micro-ROS机器人开发实战：轻量级ROS2嵌入式集成
ROS2是现代机器人软件栈的核心框架，其基于DDS的分布式通信与QoS保障能力为多节点协同提供基础支撑；而micro-ROS作为专为微控制器优化的ROS2兼容中间件，解决了资源受限设备（如ESP32）接入ROS2生态的关键难题。其通过分层架构将DDS通信下沉至上位机Agent，使MCU仅需运行轻量Client，大幅降低内存开销（实测<180KB）并保留标准ROS2接口语义。该方案广泛应用于教育机器人、移动底盘、传感器节点等嵌入式场景，尤其适合基于ESP-IDF开发的Wi-Fi/BLE物联网机器人系统。本文以
算法题之计算哪一桶是红酒
算法原题 莫斯科的一位酒商现有六桶酒，容量分别为30升、32升、36升、38升、40升、62升。白酒五桶，红酒一桶。他的酒都是整桶出售，上午卖出了两桶白酒，下午卖出的白酒是上午的两倍。请问：红酒是哪一桶？ 算法思路 由于总共有六桶酒，其中白酒五桶，红酒一桶；那么也就是说，下午卖出的N桶白酒的升数是早上卖出的两桶白酒升数的两倍，由于没说明下午卖出了多少桶，所以N是不确定的，也就是N的范围是1-3；...
WS2812呼吸灯效果实战：用STM32的PWM+DMA实现流畅渐变（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用STM32的PWM+DMA技术实现WS2812呼吸灯效果，提供完整的代码示例和调试技巧。通过PWM波形编码和DMA传输机制，解决了传统IO模拟控制方式的高CPU占用问题，实现了流畅的LED渐变效果，适用于各种嵌入式开发场景。
Java算法面试题(009) 毒酒问题
1000桶酒，其中1桶有毒。用小老鼠做实验，一旦吃了有毒的酒，一周后小老鼠毒性就会发作而亡。问如何在最短的时间内用最少的老鼠找到那桶有毒的酒？
COMSOL仿真避坑指南：列管反应器模拟中多孔介质与化学反应设置的5个常见错误
本文详细解析了COMSOL仿真中列管反应器模拟的5个常见错误，包括多孔介质模型选择、化学反应接口配置、对流扩散方程处理、薄层热阻设置及网格独立性验证。特别针对多孔介质与化学反应设置的误区，提供了实用的判断标准和修正方法，帮助工程师避免计算偏差，提升仿真精度。
Pytorch transformers tokenizer 分词器词汇表添加新的词语和embedding
NLP添加新词汇
一道著名的毒酒问题
有1000桶酒，其中1桶有毒。而一旦吃了，毒性会在1周后发作。 现在我们用小老鼠做实验，要在1周内找出那桶毒酒，问最少需要多少老鼠。 10只老鼠按顺序排好每桶酒按照编号转换成二进制，给相应位置上是1的老鼠喝。最后按死掉的老鼠是哪几只，然后排成二进制，再转成十进制就是第几桶酒。比如： 第70桶酒，70转换成二进制就是0001000110，那么就给第四、八、九只老鼠喝。如果最后
手把手教你学Simulink--双足机器人的反步控制方法仿真
本文介绍了在Simulink中基于反步控制方法进行双足机器人仿真研究的步骤。主要内容包括：1)准备工作，包括MATLAB/Simulink安装和相关工具箱配置；2)构建简化双足机器人模型；3)设计反步控制器，阐述其递归设计原理及Lyapunov函数构造方法；4)通过MATLAB Function块实现控制逻辑并连接模型；5)仿真参数配置和结果分析。文章强调反步控制适用于非线性系统，通过逐步构造虚拟控制律保证系统稳定性，并指出需要多次调试和查阅文献来优化控制效果。该教程为研究双足机器人运动控制提供了实用的仿真
php面试题
莫斯科的一位酒商现有六桶酒，容量分别为30升、32升、36升、38升、40升、62升。白酒五桶，红酒一桶。他的酒都是整桶出售，上午卖出了两桶白酒，下午卖出的白酒是上午的两倍。请问：红酒是哪一桶？...
手把手教你模拟登录豆瓣并爬取个人书影音数据：从Cookie解析到反爬攻防实战
在开始写代码之前，先明确我们需要的工具。：建议用3.10以上版本，方便使用一些新特性（如match语句）httpx：比requests更现代，支持HTTP/2，异步性能强，连接池复用好：解析HTML，语法简单，容错性强selenium：仅用于处理登录时的滑块验证（模拟真人）pandas：最终数据清洗和导出Excel/CSVretrying：自动重试机制，应对临时封禁：随机UA，降低特征lxml：作为BeautifulSoup的解析器，速度快为什么不只用requests？
DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）
【代码】DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战指南（全码版）
日常生活小妙招
日常生活中，我们总是会遇到各种小问题，而这些问题虽小，有时候我们甚至可能不会在意，但是却是真正的难倒了我们，有的可能还会带来不愉快的心情。如果这些小问题能够很好的解决，是不是会让我们的生活更加的方便呢！下面胖猫就为大家来介绍10个解决我们日常生活小难题的小窍门。面对这是10个小问题，能够轻而易举的就解决掉，大家快快学起来吧！很实用的哦！ 一、去除红酒渍 日常生活中，红酒是我们不可缺少的一道饮品。每...
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科技有毒 | 今天，请互联网人狠狠爱自己！
你是否每天披星戴月独自闯荡在冰冷的城市，天天都有开不完的会和加不完的班；你的通话记录里是否充斥着外卖小哥的电话号码，和他们的联系频率超过了所有亲朋好友；你有多久没有锻炼身...
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
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ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
【底层逻辑】死囚试毒酒（改编）
高难度智力题之死囚试毒酒改编版： 现在有1024瓶红酒，其中有一瓶有剧毒。 人喝了之后经过大约七天然后突然毒发而死。 (喝一滴和喝一瓶效果一样，七天内并没有病发的现象) 毒酒跟普通红酒外表、气味完全一样，所以除了用活人试毒外别无他法。 现在你手上有一批用来试毒的死囚，每位死囚都按规定能收取安家费一万元(不论最后是否中毒)。 你必须于七天后找出哪一瓶是毒酒。...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
袁军晓专家提示：大蒜番茄 8种食物最滋补女人身体
袁军晓专家提示：大蒜番茄 8种食物最滋补女人身体 适合女性滋阴保肾的食物有很多种类，现在，小编就为女性们介绍几种常见的女性滋补食物……世上的食物有千万种之多，每一种均提供不同的营养，满足不同的需要，因此均具有其存在价值。尤其在医学上，袁军晓专家提示饮食营养知识更日新月异，不断寻求新的领域。有营养的食物固然是值得推荐，今天为大家盘点了8种最适合女性滋补身体的食物。 1、红米。红米含有丰富
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
TOJ 4102. White Rats
4102. White RatsTOJ 4102.White Rats 题目网址链接 实验室有N杯红酒，其中一杯有毒，用小白鼠测试，喝了有毒的酒必死，请问测试出毒酒最少需要几只老鼠？ 题目中缺少了一个隐含条件，就是要用所有的小白鼠一次测试出毒酒，否则的话，完全可以用一只小白鼠一直喝到底，通过里面的测试样例可以看出来，只有一只小白鼠是不可以的。 具体的方法可以看这个 有 1000 个一模
饮食保健
最近看了一位北大教授的关于饮食保健的视频讲座，现在把其中的要点整理出来，供我们日常生活中参考，这位教授非常幽默风趣，而且讲了许多的道理。大家更关心的如何去做，似乎不是一定要成为专家，因此，在这里只把其中的结论写出来，大家照着去做就是了。 根据统计局的报告：全球平均寿命为70岁，中国人的寿命为67.8岁，近十年来没有增加，而邻国日本的平均寿命已经达到女87.6岁男82.4岁，相差了整
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吸烟可以激发慢性丙型肝炎病毒的活性，使慢性肝炎更容易向重型肝炎发展。患有妊娠肝内胆汁淤积症的孕妇被动吸入二手烟，可导致胆汁淤积症状加重，新生儿宫内窘迫发生率和胎儿宫内发育迟缓增加。据研究，烟草中含有4000多种有毒物质，主要通过以下几种机制损害肝脏。1.直接或间接毒性作用，加重肝脏的炎症坏死和纤维化。2.抑制机体的体液免疫和细胞免疫。3.致癌作用。可以抑制T细胞活性，降低对肿瘤细胞的免疫监督作用，
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一、千杯毒酒 某国王有1000瓶红酒，并打算在他的六十大寿打开来喝。不幸的是，其中一瓶红酒被人下了药，凡是沾到者24小时内必定死亡（只要沾到一滴也会死）。由于国王的大寿是在明天（假设就只有24小时），而他要尽快把有毒的酒找出来。所以，他就吩咐侍卫用监牢里的死刑犯来喂酒。如果监牢里的死刑犯有“多不胜数”个，你要多少就有多少，那么请问在保证能够检验出来的前提下，你最少需要几个死刑犯来帮你喂酒呢？
水杯测试用例（500ml的塑料水杯）
水杯测试用例–500ml的塑料水杯 一、功能 1.水杯中的水到了规定的安全线，是否会漏水 2.水杯中的水超过了规定的安全线，观察是否会漏水 3.水杯中的水倒满，对杯子是否有影响？对否会变形？ 4.水杯中倒入热水，是否会漏水？是否会变形？是否烫手？（导入多少℃的水杯子会烫手） 5.水杯500ML的容量是否与正确500ml的注水量相同 6.将水杯的杯盖拧好，并摇晃查看是否漏水 7.水杯是否可以折叠 二、界面 1.水杯的外观是否完整、美观 2.水杯的大小、形状是否与说明书一致 3.水杯的材质是否与说明书一致 4.
机器学习基础算法23-XGBoost实践
文章目录1.XGBoost简介2.Kaggle简介3.数据预处理-清洗4.案例部分1）判断蘑菇是否有毒-二分类2） 1.XGBoost简介 2.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址为：https://www.kaggle.com/ 3.数据预处理-清洗 特征：重要性高，缺失率低 策略：通过计算进行补充；通过经验或业务知识估计 特征：重要性高，缺失率高 策略：尝试从其他渠道取书补全；使用其他字段通过数字获取；去除字段，并在字段中标明 特征：重要性低，缺失率低 策略：不做处理或简单填充
海量信息，哪一类收获最多？
面对海量的信息和知识分享，你是否思考过所接收到的信息属于什么类别，哪一类让你收获最多？ 知识按照“浓度”的不同大致可以分为四类：经历、经验、方法、理论。它们的知识浓度依次增加。 如果说有一个平台或节目能让在短时间内体验这四种知识浓度，那一定非《奇葩说》莫属。每个选手都在努力向你传达他们的观点，而他们的经验、学识、经历、表达的不同等会传达出不同的知识“味道”。 经历型知识 经历有两个典型的特征：过程...
我有能力，我有意愿，所以，我多劳呗...（答水友提问）
沈老师，我是一个工作5年的前端工程师，经常有同事（城市侧BD，总部客服，总部运营，产品经理，甚至QA）和我反馈一些用户问题，我都会非常积极的跟进排查。但是，一方面，用户反馈问题的排查结果，绝大部分不是bug，我觉得不应该由我跟进；另一方面，排查问题非常耗时间，导致自己负责项目的开发工作要加班到很晚完成，非常累；虽然我觉得不合理，但我又觉得职场中积极配合是应该的，我现在非常困扰，不知道该怎么办了。沈...
知识点滴 - 为什么一般不用铜锅做菜
所以铜的散热是很快的。青铜的发明是人类文明史上的重大事件，由于其克服了纯铜的柔软弱点，且具有熔点低、铸造性能好等优点，逐渐成为古代铜器中的主要品种，并促进了车、船、雕刻、金属加工等制造技术和农业、军事及经济社会的发展。所谓的铜铝结合就是把铜和铝通用一定的工艺完美的结合到一块，让铜快速的把热量传给铝，再由大面积的铝把热量散去，这不但增充了铝的导热不及铜，还弥补了铜的散热不如铝，有机的结合从而达到急速传热快速散热的效果。而锡的熔点很低，古代就掌握了镀锡技术，可以在铜锅表面镀锡，来解决铜的氧化和有毒的问题。...
抗氧化物质能有效对抗自由基
自由基简介自由基作为一类化学实体在20世纪初就已被人们所认识，生物体系中的自由基的存在，在20世纪50年代才得以确认。随着分析方法特别是近代生物物理检测技术的发展，许多生命现象的自由基机制逐渐被揭示，目前已形成了自由基医学和自由基生物学等新兴学科。自由基理论已渗入到临床诸多学科，为疾病的病因，发病机制提供了新的理论依据，为许多疾病的诊断与防治开辟了新的途径与前景。 自由基(free ra
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