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我也要
最后祝愿13届新生能在将来的比赛中有所突破，不断提升自身实力和团体实力。2012年11月宁波市赛铜奖 2013年5月浙江省赛铜奖 2013年6月杭州邀请赛铜奖 2013年蓝桥杯浙江省一等奖 2013年蓝桥杯全国赛二等奖 2013年亚洲区域赛铜奖 2014年蓝桥杯浙江省一等奖 2014年浙江省赛银奖 2014年西安邀请赛铜奖 2014年蓝桥杯全国赛一等奖
2014年亚洲区域赛铜奖
2014年亚洲区域赛铜奖
2014年宁波市赛金奖
Nginx&&Keepalived（一）Keepalived介绍
一、背景： 案例1：如现有服务my-service-demo，希望实现高可用和负载均衡： 首先，my-service-demo服务部署在两台机器上，通过nginx去代理这两个节点，负载均衡就实现了。如果只有一个nginx，这台nginx机器一旦宕机，访问nginx会报错。这时候在另外一台机器nginx2上也安装nginx，并配置同样的代理，可以解决上述问题，但是暴露给用户的只有一个域名（或ip），不可能给用户提供两个域名，域名1（nginx机器1）访问不了了再让用户访问域名2（nginx机器2），这
东北地区ACM竞赛总结-2013.6.11
回到沈阳已经两天，每次去比赛回来总会很疲惫，7号晚上的火车其实还可以路上大家都很开心，斗地主谁是卧底整个车厢基本都是我们的声音，吐槽一下我们居然买到了十三张上铺的票，一张下铺都没有，但是跟回来比还是很好的，中间还碰到了大连海事辽宁科技沈阳化工，各种欢乐啦，最后找到了一个牡丹江的本地人唠了一下当地有什么好玩的，她给我们首推的是镜泊湖，可惜没去上，之后他说江滨公园还是可以的最后去看了一下，感觉还可以吧
ubuntu虚拟机搭建OP-TEE
在网上找了一些搭建OP-TEE的过程，模仿着进行搭建，结果有好多报错，为了方便自己以后重新搭建，所以将整个过程记录下来。
【总结】2013年，再见ACM/ICPC
【总结】2013年，再见ACM/ICPC plusplus7发表于 2013-11-23 在整理旧博客的文章时，偶然翻到了去年这个时候写的总结【总结】2012年，很水的一年，于是便想也写个今年的总结。 去年的那篇总结是写于去年打完ACM/ICPC亚洲区域赛成都赛区后。那时，我和Aikilis，小灯组队，队名叫3dmin/三弟马克思，满怀希望，以为能拿下学校的第一块亚洲区域赛奖牌.
别再瞎调参数了！分子动力学模拟新手必看的力场选择与验证实战指南
本文为分子动力学模拟新手提供力场选择与验证的实战指南，详细解析主流力场特性及适用场景，并通过水分子案例演示完整的验证流程。文章重点对比SPC/E、TIP3P和OPLS-AA三种力场在GROMACS中的表现，帮助读者避免常见参数调整误区，提升模拟准确性。
基于dify平台批量分析excel格式信息
如何以表格形式批量输入一些信息，然后让大模型以对话应用形式逐条进行推理分析？请逐行分析以下数据，给出推理结果：{{input}}这里提供一个分步解决方案，结合。
2019年山东省第十届ACM程序设计竞赛 比赛总结
首先恭喜自己获得了acm生涯中第一块，也是最后一块省赛的奖牌。 -----------------------------------------------------------------------时光倒流---------------------------------------------------------------------------- 周六早上8点校门口集合，坐车...
ArduPilot 的 RTOS 选择：为何 ChibiOS 成为现代飞控的首选
本文深入探讨了ArduPilot选择ChibiOS作为现代飞控首选RTOS的原因。通过对比FreeRTOS和NuttX，ChibiOS凭借其50ns中断响应、1.2μs上下文切换时间和高效的资源管理脱颖而出，特别适合处理无人机飞控中的高频传感器融合和实时控制任务。文章还详细分析了ChibiOS在STM32硬件上的优化实践及其在无人机开发中的显著优势。
致逝去acm，程序生涯
已经一年没写程序了，有点伤感了，快毕业了，现在在寝室做做毕业设计。工作也不是本来打算的
瑞芯微RK3506开发板Ethercat主站性能优化实战：从内核配置到微秒级延迟控制
本文详细介绍了在瑞芯微RK3506开发板上实现EtherCAT主站微秒级延迟控制的实战优化方案。核心在于部署Preempt-RT实时内核，并进行深度系统调优，包括CPU隔离、中断亲和性设置、内存锁定及电源管理调整。通过绕过Linux网络栈的专用驱动加载与配置，最终实现了稳定的高性能实时控制，满足工业自动化需求。
ATE FT ChangeKit学习总结-20250630
半导体封装测试中的ChangeKit是Handler测试机的关键配套治具，主要用于适配不同芯片封装尺寸的FT测试。其主要特点包括：1）适应性，可快速切换不同测试设置；2）精准性，确保器件测试安全；3）高效性，减少停机时间。主要组件含Shuttle传送机构、HotPlate预热盘、DockPlate连接件和Contactor压头。设计需考虑Handler型号、芯片规格及PCB匹配（如140mm标准孔位），特别在低温测试时需注意吹气块布局。ChangeKit实现了测试设备的灵活配置，提升了半导体测试效率。
贵州小学计算机编程比赛,2018年ACM -ICPC亚洲区贵州省大学生程序设计竞赛暨第三届贵州省大学生程序设计竞赛在我校顺利举行...
6月9日，由贵州省计算机学会主办，我校数学与计算机科学学院(以下简称数计学院)承办的“2018年ACM-ICPC亚洲区贵州省大学生程序设计竞赛暨第三届贵州省大学生程序设计竞赛”在我校顺利举行。贵州省计算机学会副理事长、贵州师范学院数学与计算机科学学院左羽院长到比赛现场进行巡视。贵州省程序设计竞赛是考察大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和解决问题能力的年度竞赛。此次大赛首次邀请省内中学...
【零基础入门unity游戏开发——unity通用篇12】导入导出unity资源包、设置编程工具、创建脚本（组件）规则、MonoBehaviour基类介绍、脚本模板（基于unity6开发介绍）
导入导出unity资源包、设置编程工具、创建脚本（组件）规则、MonoBehaviour基类介绍、脚本模板（基于unity6开发介绍）
To be continued? No, it's over.
不知道从哪说起。 一晃眼，我已经大三了。 时光飞逝，我依稀还记得我当初刚进学校的样子。 我也是不常维护博客的，现在看来，也没超过两位数的帖。到了最后，总是有那么些留恋的吧。 大学这三年伴随着我的就是，逃课，打游戏，逃课，打游戏。唯一能保留一点自尊的，也就是真正学习C语言的这段时光了吧。 那种跟同年级的人一起努力，只为了那RANK榜上的一席之地。恨不得能通宵刷题的这种。 大一上，没带电脑
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
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")
说再见
这几天忙完了手里的事，给学弟学妹整理的资料也上传到ftp上了，那是时候总结下自己的ACM经历了，一笔一笔如流水，权当自己对ACM的留恋了。 大一的时候我第一次听说了有ACM这个赛事，当时对集训队的成员真是无比的佩服，因为队员之间都是用x神来称呼的，都说着我们听不懂的语言。12月的时候吧，集训队开始招新，那时候我鼓足了勇气才和室友一起报了名。在12月18的时候学校举行了新生赛，我们以
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
沈阳赛区总结
沈阳赛区总结 沈阳赛区其实没什么好说的，先把锅接好：我读错E题，浪费一个小时；全场梦游；花了部分时间去做数学题，没有丝毫作用（虽然做其他题感觉也没有作用）；中后期题目完全不懂。 比赛经验其实我感觉我已经比较充足了，节奏有时候都会刻意去把控，完全是实力问题。自己平时切太多傻逼题了，遇到中难题目，自己就会懵逼。 打完区域赛的一周，我基本上都在颓，没什么好想的，根本就不想去碰ACM。 有时候想过退役，但...
有哪些顶级水平的中国程序员？
我把程序员分为：哲学家（doubi）型，博客型，竞赛型，以及我也没想好归类为哪一类型。。 首先是哲学家（doubi）型，他们的特点是，他们往往不认为自己是程序员，而是哲学家：田春冰河： 号称中国Lisp第一人，研究的范畴从梵文，意大利语到common Lisp，毽球，计算机基础理论，摄影，羽毛球，利用长柄伞进行街头搏击等，配合冷峻的面容，潇洒的长衣，人称伞哥。 网易冰河（伞哥）是谁？他和丁磊有什么样的矛盾？ - 网易 告别网易 - 冰河的日志最终，我是这样离开网易的：CEO 丁磊先生跟我性格不合，难以共事，
写给这五天的自己
<br /> 这五天非常的不在状态，在走神、失落、恐慌中度过，心情焦躁，身体却懒得出奇，几乎天天睡懒觉，逃课逃成了习惯，反而上课让我感到不自然。我不知道自己这是怎么了，像是丢了魂一样。玩了几天的游戏，但是游戏给我带来的却不是快乐，甚至越玩越心烦，玩到一半就关了，然后继续走神。还好已经习惯了思考，最后的两天也让我逐渐地从自我羁绊中走出来，因为长期的不思考问题会让我感到浑身不舒服。其实我在周3就意识到我应该振作一点的，只是身体慢了思想一拍，现在才算基本有些起色。<br /> 想想前一阵子做的
2024年Go最新有哪些顶级水平的中国程序员？_巫泽俊(1)，2024年最新轻松获得一线大厂面试offer
最终，我是这样离开网易的：CEO 丁磊先生跟我性格不合，难以共事，但因为我工作成绩突出，无法直接开除，而我又深深留恋这家公司，不肯主动辞职，于是不得已将我劝退，给予 N+1 补偿，并言辞恳切地请我走人。号称中国Lisp第一人，研究的范畴从梵文，意大利语到common Lisp，毽球，计算机基础理论，摄影，羽毛球，利用长柄伞进行街头搏击等，配合冷峻的面容，潇洒的长衣，人称伞哥。高大，微胖，戴近视眼镜，看上去有些憨头憨脑，让人想起电影《功夫熊猫2》里的主角阿波，憨态可掬，亲切和蔼，却是绝顶高手。
题解 | #2023年安徽大学ACM实验室新生赛 题解报告#
有做笔记的习惯，csdn9万多浏览量，gitee开原多个小项目。秋招结束，基本没拿什么很满意的offer,想all in华子的，但虎牙开奖了，打算签个保底，不过一看脉脉上基本都说是裁员快run，问下有22/23届的uu里面到。打过去，是招行卡中心，给我打了两个，都漏接了，想问一下这个电话是干嘛的引流：招行卡中心，招商银行信用卡中心，招商银。双非本华五硕，大创+省奖*3+研究所实习投递：150家左右（结构，硬件，fab）offer: 潍柴，三一，鼎信，宁德，汇川，GTX，比亚迪，中兴，长鑫，海康，寒。
退役&&搬家
牡丹江与鞍山两站作为最后的结束站。一银一铜就此结束了~ 此博客用来怀念ACM就此保留并不添加任何其它与其无关内容。 -------------------------------------------------------------------------------无比留恋的分割线 本来没有想着写篇退役贴，今天看到鹏队长发布了自己的退役贴，觉得是时候补上自己...
一点感想
现在大三了，大一大二本想练习acm，但是学校没有社团，宿舍的同学都在忙于上课的作业和电脑游戏，让我有一点小失望，不过自己学习一些acm的算法不会有坏处，反而我很喜欢acm，每天如果只是看看微博，刷刷新闻，会很无聊，还是在一年前的十一期间与一位计算机的朋友聊了聊，觉得还是得提高coding的能力，这位朋友现在进了谷歌，我虽然很羡慕，但是我却不嫉妒，因为他应经付出了很多，总是自己一人在coding，这
四月，五月学习小结
本来计划每个月都安排自己写一篇总结，四五月忙着准备和参加省赛，没怎么时间，其实也没怎么写，现在虽然省赛结束了，但是现在回想起来，比赛的一些难忘回忆依稀在目，仿佛就在昨天。将近两个月的时间，感觉对之前的自我状态不是很满意，感觉两个月以来没有收到较大的收获，无论是学习，复习，读书，身体锻炼，工作室安排还是其他方面，对之前的一些无所事事，浪费时间，学习没有效率，浮躁等各种不好的习惯做出自我批评！但是遗憾
蓝桥杯历届试题 对局匹配
如果可以，可以陪你千年不老，千年只想眷顾你倾城一笑;如果愿意，愿意陪你永世不离，永世只愿留恋你青丝白衣。 #include<bits/stdc++.h> #define inf 0x3f3f3f3f #define wc 1e-9 typedef long long ll; using namespace std; int N,K,x,ct[100010],mx=-1,jg; ...
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