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CompHub 主页增加了“近两周上新的奖金赛”，更加方便查找最新比赛，欢迎访问和反馈！
以下内容摘自比赛主页（点击文末阅读原文进入）
指导单位：中共上海市委统战部、浦东新区科技和经济委员会
主办单位：百度飞桨
联合主办：上海市青年五十人创新创业研究院、OpenI启智社区、DataWhale
支持单位：上海张江（集团）有限公司
生成式人工智能技术及产品的快速迭代重塑着千行百业，为适应快速变革的时代浪潮，把握落地应用的“最后一公里”，百度飞桨联合上海市青年五十人创新创业研究院、上海张江（集团）有限公司、OpenI启智社区与DataWhale发起了大模型应用创新挑战赛，为大模型人才培养提供综合演练平台，鼓励行业用户与开发者发挥想象力和创新精神，策划基于大模型的创意方案与创新应用。
本次大赛分为“创意赛道“、“应用赛道”两大赛道
similarity network fusion for aggregating data types on a genomic scale
基因组规模上的聚合数据类型的相似性网络融合 摘要： 近期的技术已经使收集不同类型的全基因组数据十分划算，结合这些数据去创建一个给定的疾病或生物过程的一个全面视图的计算方法是有必要的。相似网络融合（SNF:similarity network fusion）通过创建每一个可利用的数据类型的样本（如，患者）的网络可以解决这个问题。例如，创建一个给定一群患者疾病的全面视图，SNF计算
400万总奖金！打一场大厂算法赛事
Datawhale赛事主办：科大讯飞，伙伴：Datawhale5月6日，伴随科大讯飞星火认知大模型的发布，2023年度 iFLYTEK A.I. 开发者大赛也正式开启。本届大赛的总奖金池超400万元，除此外还将进一步开放海量数据与核心技术，汇聚更多人工智能开发者，提供创孵平台，培育优质团队，给予扶持政策等。国内顶级赛事，汇聚世界力量本届大赛，科大讯飞联合优质企业、知名高校、融投资机构，在“36...
告别调参玄学：用 DINOv2 (ViT-S/ViT-G) 和 PCA 可视化，直观理解自监督特征
本文深入解析了DINOv2（ViT-S/ViT-G）模型在自监督学习中的特征提取机制，通过PCA降维技术实现特征空间的可视化。文章对比了不同规模模型的特征表达差异，并提供了PCA阈值调优和深度分析的实用技巧，帮助读者直观理解自监督学习的视觉密码。
Linly-Talker开发者大赛即将开启，奖金池超百万
Linly-Talker开源项目推出百万奖金开发者大赛，旨在降低数字人开发门槛。通过融合LLM、ASR、TTS与面部动画技术，实现从静态图像到智能交互的全流程闭环。支持语音克隆、情感表达与多场景部署，推动AI数字人在教育、客服、虚拟主播等领域的普及应用。
Linux新手必看：FinalShell连接不上？从检查IP到配置固定地址的完整排错指南
本文为Linux新手提供了FinalShell连接失败的完整排错指南，涵盖IP检查、SSH服务状态、防火墙配置和静态IP设置等关键步骤。通过详细的命令行操作和配置示例，帮助用户快速解决远程连接问题，提升Linux使用效率。
Beyond the Spec: Decoding Samsung‘s LPDDR6 Sub-Channel and Wide-NRZ Innovations
本文深入解析了三星LPDDR6内存的两大核心技术：Sub-Channel架构与Wide-NRZ信号技术。Sub-Channel架构通过将物理通道划分为多个独立子通道，实现了内存访问的细粒度控制，大幅提升了能效，尤其适用于AI与边缘计算场景。Wide-NRZ则通过增加并行数据线而非采用PAM4，在提升带宽的同时保持了优异的信号完整性与低功耗特性。
总奖池超200W美元！推荐几个重量级机器学习竞赛！
随着假期临近，各类算法大赛接踵而至，成为大学生提升技术、锻炼团队及增强竞争力的宝贵途径。学校、社区和企业也借此机会选拔新技术与算法，发掘杰出校园人才。在趋动云用户交流会上，徐同学分享曾使用趋动云平台参与了两次算法大赛，并且均荣获冠军。而在这两次竞赛中，他的团队选择趋动云作为算力后盾，历经十多次调试与训练，总投入仅数百元。徐同学团队获奖证书以徐同学参加的 2023 running-robot 赛事为...
京东风控算法工程师带你解读Action Model-精细化运营（上篇）
电影《蝴蝶效应》中，男主拥有回到童年改变过去的能力，虽然在剧中男主一次次穿越时空拯救世界，但由于他无法预见自己做出的抉择对未来产生的其他影响，最终还是没能阻止悲剧的发生。可见，一个好的决策需要衡量其对未来产生的影响。JDD风控算法团队本期为大家解惑最优决策难题的解决方法-Action Model。
下半年为数不多的大模型系列比赛开启啦！聊一聊AFAC2025大赛解题思路
作为一站式理财服务平台，蚂蚁财富为广大投资者提供了便捷且高效的基金交易功能，每天支撑大规模基金申购和赎回交易。精准预测基金产品在未来一段时间的申购量和赎回量具有重大意义：从平台角度，定量把握基金产品的申赎情况，一方面能够科学地指导平台落实各项流动性管理动作，从而降低由平台垫资而产生的资金成本，另一方面能够揭示行业板块间的资金流向，有针对性地部署申赎预警和运营策略，从而避免AUM流失。
Allegro如何把分离的线段变成封闭连续的图形
Allegeo支持把分离的线段变成封闭连续的图形，以下图为例，线段是分离的。Allegro如何把分离的线段变成封闭连续的图形。Find选择other segs 和Lines。Find选择other segs 和Lines。选择shape-compose shape。分离线段已经是连续封闭的shape形式了。框选图形，删除剩下的无用的分离线段。Find选择shapes。鼠标右击选择done。选择delete命令。鼠标右击选择done。
Yolov8-pose关键点检测：训练实战篇 | 手部关键点检测
yolo8-pose实战检测手部关键点并优化。
算法日常・每日刷题--＜动态规划＞42
本题为“不相交的线”，与最长公共子序列问题相似。使用动态规划求解：定义 dp[i][j] 表示 nums1[0:i] 与 nums2[0:j] 的最大不相交连线数。若元素相等，则继承左上值加1；否则取上方或左方最大值。最终返回 dp[m][n]，即两数组的最大不相交连线数。时间复杂度 O(mn)，空间复杂度 O(mn)。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
C语言程序设计题｜有序数组插入数字冒泡排序
题目要求将一个数插入有序数组末尾，并用冒泡排序实现整体升序。代码先将输入数存入数组最后位置，再通过双重循环进行冒泡排序，每轮将较大元素向后移动，最终输出11个升序元素。该方法虽时间复杂度为O(n²)，但符合题目要求，逻辑清晰，适合初学者理解排序原理。
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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！
【算法拾光】模拟｜外观数列 + 数青蛙
本文总结两道模拟题解法：外观数列通过迭代统计连续数字个数生成下一项，关键在于处理末尾字符；数青蛙则模拟青蛙叫声“croak”状态转移，维护各阶段青蛙数量，记录最大并发数并确保全部完成。共性在于严格遵循流程、细致处理边界与非法情况，锻炼字符串遍历与状态管理能力。
【数据结构-3】算法美学之降复杂度
在while循环的循环体内，首先用临时变量保存最后一个位置的数据，再通过for循环把所有元素往后移动一位，最后把tmp中保存的值放到下标为0的位置上去。方法二的思路是：创建新数组，让原数组中后k个数据移动到新数组中前面的位置，让原数组中前numsSize-k个数据移动到新数组中后面的位置，这。这段代码的思路是：三次逆置，第一次逆置前numsSize-k个数据，第二次逆置后k个数据，最后整体逆置。这篇博文分享一道解法不一的算法题，求解过程的目的在于降低算法的时间复杂度，题源力扣。，属于空间换时间的操作。
AI和大模型—从克里金算法说开去
克里金算法源于矿业勘探，通过空间自相关性实现稀疏数据下的最优预测，核心优势在于不确定性量化。在AI大模型中，其等价于高斯过程，广泛应用于超参数优化、小样本建模与推理调度。尽管面临计算复杂度高、核函数选择难等问题，通过稀疏化、分治法与低秩近似可有效优化。该方法在降低训练成本、提升泛化能力及减少幻觉方面表现突出，尤其适用于高维、高成本的智能系统优化，具有重要借鉴价值。
算法日常・每日刷题--＜动态规划＞32
给定严格递增的正整数数组，求最长斐波那契子序列长度。使用二维DP，dp[i][j]表示以arr[i]、arr[j]为最后两项的序列长度，初始化均为2。通过哈希表快速查找前一项target = arr[j] - arr[i]，若存在且下标小于i，则状态转移：dp[i][j] = dp[k][i] + 1。遍历更新全局最大长度，最终若结果小于3则返回0。时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(n²)。
算法札记：几何分布在算法题UVA1262的运用
集卡问题求解核心：将集齐n种优惠券的过程分为n个阶段，每个阶段期望购买次数为 $ \frac{n}{k} $（k为剩余种类数），总期望为 $ n \cdot H_n $（调和数）。通过自洽方程推导单阶段期望，无需几何分布或无穷级数，逻辑清晰且适用于大一水平。例如，n=5时期望约11.42，非5。题目要求以带分数形式输出精确结果，算法上需累加分数并化简。
不同的二叉搜索树
互不相同的二叉搜索树的种数，以 j (1<=j<=i)为头节点，左子树是 j-1 个数，右子树就是 i - (j - 1) -1 = i - j个数。所以dp[3] = dp[0] * dp[2] + dp[1] * dp[1] + dp[2] * dp[0]头1 = 左子树0节点 * 右子树2节点，二叉搜索树就是排序树，左子树<根节点<右子树，左右子树也满足左子树<根节点<右子树。头2 = 左子树1节点 * 右子树1节点。所以dp[i] += dp[j-1] * dp[i-j]个节点组成且节点值从。
SSL证书选RSA还是ECDSA：公钥算法、CA签名与兼容性怎么核对
申请SSL证书时，RSA和ECDSA该怎么选？先分清站点公钥算法、CA签名算法和TLS实际兼容性，再用隔离OpenSSL实验读取两类材料，核对申请、续期和部署交接，避免只看Signature Algorithm就选错。
固件开发岗算法
背景：嵌入式固件岗，偏爱手写库函数、位运算、数组基础算法。
从曲线到储层：Techlog／KAPPA 全流程算法、UltraLAB 选型与本地 AI 部署实战
以高频 CPU 保证交互，以充足内存承载多井与多任务，以 NVMe 打通项目和知识库 I/O，再按本地模型、上下文与并发配置 GPU。对 UltraLAB 用户而言，更合理的采购方式是带着真实项目做选型：一组典型井、一套完整解释模板、一个目标大模型、一次多人并发测试。用实测结果确定配置，才能把预算转化为解释效率，而不是闲置算力。软件模块、操作系统与许可条件以厂商当前正式说明为准；硬件建议需结合项目实测。AI 输出只能作为辅助证据，不能替代岩石物理与油藏工程专业审核。
【Deep-OC-SORT 01】多轨迹算法Deep-OC-SORT源码分析
本工程基于Deep-OC-SORT核心模块，重构并适配了EmbeddingComputer（外观特征提取）、CMCComputer（相机运动补偿）与OCSort（主跟踪器）三类。前者实现整框/网格模式的特征提取与L2归一化；后者通过稀疏光流或SIFT匹配估计仿射变换，补偿相机运动；主跟踪器融合IoU、外观相似度与方向一致性，支持模块开关与自定义组件，实现高效多目标跟踪。
C++ 标准库算法全景指南
本文系统梳理C++标准库<algorithm>与<numeric>中100+算法，按功能分为非修改、修改、排序、二分查找、归并、堆、极值、字典序、排列及数值操作十大类，涵盖典型用法与时间复杂度。结合C++20范围（ranges）与投影特性，实现更简洁高效的代码。
高速公路无人机巡检系统：场景、算法与部署方案
高速公路巡检的工程矛盾，不在“能不能飞到”，而在“端侧算力、时延约束与精度要求三者之间如何分配”。路面病害要求毫米级识别，但高速动态成像与运动模糊压制了单帧精度；交通事件要求秒级推送，但隧道与峡谷的通信盲区切断了云端链路；桥梁梁底的无卫星信号环境，则把自主定位的难度推到了GNSS失效的边界。本文从“端—边—云”三级协同的工程逻辑出发，拆解路面病害、交通事件、桥梁结构三类场景下算法与部署的实际取舍，结合重庆绕城高速、广西六宾高速、南京6G低空巡检等公开数据，给出可复用的系统设计参考。
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