【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #01.27-02.02 #11场

【企业知识助手·Agent 实战】如何构建 Agent 运行态可观测体系:从行为基线漂移检测到成本预算治理的深度实战 核心原理:运行态可观测的本质是把"单点阈值"升级为"与基线的分布距离"——埋点回答发生了什么,基线比较回答这是否还正常关键结论:deny 率没有单向好坏语义,必须双边告警 + known-good / known-bad 双哨兵仲裁;成本归因的终点是单位经济与预算三线一位;评测分数入库让质量拥有趋势线。 阅读详情

CompHub[1] 实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!


以下信息仅供参考,以比赛官网为准

目录

2024-01-27(周六) #7场比赛

第 140 场周赛
🖥 AcWing · ⚖️ ACM赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长1h 15min
https://www.acwing.com/activity/content/3721/


第4场强者挑战赛
🖥 蓝桥 · ⚖️ ACM赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长2h
https://www.lanqiao.cn/oj-contest/senior-4/


第4场小白入门赛
🖥 蓝桥 · ⚖️ ACM赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长2h
https://www.lanqiao.cn/oj-contest/newbie-4/


计蒜客 1 月 CSP-S2 模拟赛
🖥 计蒜客 · ⚖️ IOI赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长3h
https://www.jisuanke.com/contest/36872


计蒜客 1 月 CSP-J2 模拟赛
🖥 计蒜客 · ⚖️ IOI赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长2h
https://www.jisuanke.com/contest/36871


计蒜客 1 月编程新手赛
🖥 计蒜客 · ⚖️ IOI赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长2h
https://www.jisuanke.com/contest/36870


AtCoder Beginner Contest 338
🖥 AtCoder · ⚖️ ACM赛制
🥳 20:00开始 · ⏳ 时长1h 40min
https://atcoder.jp/contests/abc338


2024-01-28(周日) #3场比赛

第 382 场周赛
🖥 Leetcode · ⚖️ ACM赛制
🥳 10:30开始 · ⏳ 时长1h 30min
https://leetcode.cn/contest/weekly-contest-382


LMXOI Round 1
🖥 洛谷 · ⚖️ IOI赛制
🥳 14:00开始 · ⏳ 时长4h
#Rated #团队公开赛
https://www.luogu.org/contest/152140


牛客周赛 Round 30
🖥 牛客(Nowcoder) · ⚖️ IOI赛制
🥳 19:00开始 · ⏳ 时长2h
#牛客系列赛
https://ac.nowcoder.com/acm/contest/73760


2024-01-29(周一) #无比赛

2024-01-30(周二) #无比赛

2024-01-31(周三) #1场比赛

Starters 119
🖥 Codechef · ⚖️ IOI赛制
🥳 22:30开始 · ⏳ 时长2h
https://www.codechef.com/START119


2024-02-01(周四) #无比赛

2024-02-02(周五) #无比赛

参考资料

[1] 

CompHub: https://comphub.notion.site/CompHub-c353e310c8f84846ace87a13221637e8

VIVADO网表文件DCP和EDF 为了便于模块化设计,同时保护自己的知识产权,Xilinx VIVADO 提供两种代码封装方法:DCP文件和edf文件。 阅读详情

相关推荐

车载以太网SOMEIP入门必看:从服务发现到事件订阅,一次搞懂三种核心通信模式(附报文实例)

本文深入解析车载以太网SOME/IP的三种核心通信模式:服务发现、方法调用和事件订阅,通过真实报文实例和仿真工具演示,帮助开发者快速掌握这一关键技术。文章特别强调服务发现机制的基础作用,并详细介绍了Request/Response与Fire&Forget两种方法调用模式的应用场景,为智能汽车网络通信开发提供实用指南。

weixin_30955617的博客 111

Atcoder ABC338 E - Chords

Atcoder ABC338 E - Chords题解

2302_76207485的博客 624

MacOS上VScode配置PlatformIO Core的疑难杂症与提速实战

本文详细解析了在MacOS上使用VScode配置PlatformIO Core时遇到的安装卡死、新建项目缓慢等常见问题,并提供了官方脚本安装、网络优化、命令行预下载等实用解决方案。通过环境变量配置和镜像源加速,大幅提升开发效率,特别适合ESP32等嵌入式开发场景。

weixin_42567046的博客 220

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #01.13-01.19 #11场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 932

cpp中auto, auto &和const auto &的区别

笔者初学cpp,如有纰漏,请见谅并指正。 用在哪 auto用于推断类型,具体可用于声明变量时根据初始化表达式自动推断该变量的类型,也就是可用在for循环。 也可以用于声明函数返回值的占位符。 怎么用 这里主要讲for循环中三者的区别 直接说结论 auto auto用于copy一份集合中的数据,对于这种情况,在循环体中不论怎么修改copy的数据,是不会影响到原有集合中的数据的。 举个简单的例子 int arr[5] = {0, 1, 2, 3, 4}; cout << "使用auto" <&

NinoSun的博客 3175

ESP32驱动GC9A01圆形屏实战:Arduino平台LVGL移植与图像显示优化

本文详细介绍了在Arduino平台上使用ESP32驱动GC9A01圆形屏的实战指南,包括硬件连接、LVGL移植与图像显示优化。通过SPI配置、LVGL库安装和双缓冲机制等技巧,帮助开发者快速实现高效显示效果,适用于智能家居控制面板等应用场景。

weixin_29182481的博客 733

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #01.06-01.12 #10场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 1141

ITK-snap进行分割区域标注、三维显示及改变显示颜色

在进行医学图像器官分割时,无论我们是用传统方法还是深度学习,最后肯定要用到手动分割的区域作为金标准来验证我们方法的精度。但是手动标注器官的轮廓是十分耗时的,这里我介绍一个比较简单的标注方法,以肺分割作为例子。 我们使用ITK-snap作为分割标注工具。 当切片间距离比较小时,比如1mm,一个患者的完整HRCT序列通常在200张以上,如果让医生一一进行分割区域标注是非常耗时乏味的。因此,我们可以使用最简单的阈值法比如OSTU,加上基本的形态学操作对肺进行粗分割得到粗略的分割掩码,在此基础上再手动的对分割结果进

u010409517的博客 2万+

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #10.29-11.04 #12场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号同时会推送最新的比赛消息,欢迎关注!更多比赛信息见或 点击文末以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 510

企业级Windows 10镜像封装实战:从规划到部署的完整指南

系统部署与镜像封装是企业IT运维中的核心基础技术,其原理在于通过创建预配置的系统模板,实现大规模计算机环境的快速、标准化部署。这项技术的核心价值在于将重复性手动操作转化为自动化流程,显著提升运维效率,保障环境一致性,并强化安全基线管理。在实际应用场景中,它尤其适用于新设备批量初始化、系统恢复和标准化环境构建。本文聚焦于Windows 10镜像的封装实践,深入探讨了使用Sysprep进行系统通用化处理以及通过DISM工具捕获WIM格式镜像的具体方法,为企业IT人员提供从零构建标准化系统镜像的完整路径。

weixin_33843947的博客 356

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #01.07-01.13 #12场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号同时会推送最新的比赛消息,欢迎关注!更多比赛信息见或 点击文末以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 489

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #07.01-07.07 #11场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 345

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

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。

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #11.25-12.01 #17场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 759

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #11.26-12.02 #13场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号同时会推送最新的比赛消息,欢迎关注!更多比赛信息见或 点击文末以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 367

【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #10.29-11.04 #7场

实时聚合多平台的(Kaggle、天池…)和(Leetcode、牛客…)比赛。本账号会推送最新的比赛消息,欢迎关注!以下信息仅供参考,以比赛官网为准。

CompHub的博客 250

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 286

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 1万+

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 222

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 201

在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆

本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回,解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem,实现自动记录决策(如数据库选型)、跨会话智能召回,支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案,其基于Hooks自动捕获工具调用,结构化存储,可追溯、可共享、可清理,显著提升工程效率与协作一致性,是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。

米莱虾 255

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 178

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 519

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 67

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 503

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 235
上一篇: 【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #01.13-01.19 #11场
下一篇: 【OJ比赛日历】快周末了,不来一场比赛吗? #02.03-02.09 #10场
CompHub
博客等级 码龄4年 365粉丝 117原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值