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我也要
（1）队列的基本操作代码
（2）代码：
#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
int main(){
ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);
queue<int>que;
que.push(1);
que.push(2);
que.push(3);
cout<<que.front()<<endl;
que.pop();
cout<<que.front()<<endl;
que.pop();
cout<<que.front()<<endl;
que.pop();
} 保姆级教程：Synology NAS共享文件夹从创建到权限设置的完整流程
本文提供了一份详尽的Synology NAS共享文件夹创建与权限设置指南。重点讲解了如何将NAS接入企业AD域，并利用域管理员账户进行集中身份验证和权限管理。文章从基础概念、域环境配置、文件夹创建、精细化权限分配到客户端访问与维护，完整覆盖了构建安全高效企业级文件共享空间的全流程，旨在帮助管理员实现便捷的团队协作与数据安全管理。
最基础的穷竭搜索（一）
最基础的穷竭搜索今日知识点总结1.三角形面积2.多组输入3.移位运算符<< >>4.输入类型最基础的穷竭搜索（一）1.栈（stack）2.队列(queue)3.深度优先搜索（DFS）4.宽度优先搜索（BFS）例：变种水仙花 今日知识点总结 1.三角形面积 边长：a,b,c q=(a+b+c)/2 面积:s=sqrt(p*(p-a)*(p-b)*(p-c)) 2.多组输入 while(scanf("%c",&c)!=EOF) { getchar
Ubuntu终端AI编程助手配置：Claude Code接入DeepSeek模型全攻略
在软件开发领域，AI编程助手正成为提升开发效率的重要工具。其核心原理是通过大语言模型理解自然语言指令，生成、解释或调试代码。这类工具的技术价值在于将AI能力无缝集成到开发工作流中，减少上下文切换，实现更流畅的人机协作。常见的应用场景包括代码生成、错误调试、代码重构和技术问答等。本文聚焦于在Ubuntu系统中，将流行的终端AI助手Claude Code的后端模型从原版Claude替换为DeepSeek。通过配置环境变量实现API端点和模型的映射，这一过程涉及Node.js环境管理、npm包安装和关键环境变量设
最基础的“穷竭搜索”“
递归函数 //计算斐波那契数列的函数 int fib(int n){ if(n <= 1) return n; return fib(n-1) + fib(n-2) } 实际使用时，即使是 fib(40) 这样n较小时的结果，也要花费 相当长的时间； 在这个斐波那契数列中，如果 fib(n) 的n是一定的，多次调用都会得到同样的结果。如果计算一次之后，用数列储存起来，便可优化之后的计算。 这种方法是出于记忆化搜索或者动态规划的想法。 栈（Stack）和 队列（Queue） 栈（Stack
Veritas NetBackup 10.1 Windows安装指南：从账户配置到完整部署
本文详细介绍了Veritas NetBackup 10.1在Windows系统上的完整安装流程，从账户配置到部署验证。重点讲解了创建专用服务账户、安装组件选择、许可证输入等关键步骤，并提供了常见问题排查和进阶配置建议，帮助用户顺利完成企业级备份解决方案的部署。
Error relaunching VirtualBox VM process:5错误解决
前几天在重新使用VirtualBox的时候出现了一个挺恶心的错误，如图 百度了好久没有找到合适的解决方法。功夫不负有心人，在查阅了vb相关论坛时发现了大牛对此问题的诸多解决方案。下面我把此论坛的内容总结一下，希望对大家有帮助。 论坛链接：Diagnosing VirtualBox Hardening Issues 时间不足的小伙伴可以直接看 解决方法 造成这个错误的主要原因是，windows操作系统与oracle vb的不兼容。有两个方面，一是非官方windows系统中包含了一些没有签名的d
挑战程序设计竞赛-初出茅庐（最基础的“穷竭搜索”）
搜索是在程序设计竞赛章、以后的项目中用到的最多的算法思想。原则上，任何的问题都可以搜索解决，但是由于计算机性能的限制，必须找到更加优秀的算法来解决相应的问题。 穷竭搜索是将所有的可能性罗列出来，从中寻找答案。主要是深度优先搜索（DFS）、宽度优先搜索（BFS）、A*算法。主要介绍DFS、BFS。递归函数： 在函数运行中，再次调用自身的行为叫做递归。主要是递归条件和递归出口。在编写递归函数时，不用
22版本Altium Designer导出生产文件的规范化操作指南
本文详细介绍了PCB设计中的Gerber文件导出流程及相关文件生成方法。主要内容包括：1）Gerber文件导出的5个关键设置步骤；2）NC钻孔文件的导出方法；3）坐标文件的生成方式；4）文件打包规范要求必须包含Gerber文件、NC钻孔文件和坐标文件；5）文件提交的两种方式（新手推荐提交原始工程文件，量产推荐仅提交Gerber文件包）。文章还特别强调了单位一致性、精度验证等注意事项，为PCB设计文件的规范输出提供了完整指导。
最基础的“穷竭搜索”
递归函数递归函数：在一个函数中再次
PyTorch、Torchvision、Torchaudio历史版本whl文件下载地址、版本对应关系与离线安装全攻略
本文详细解析了PyTorch、Torchvision和Torchaudio历史版本whl文件的下载地址、版本对应关系及离线安装全攻略。针对无网络环境下的安装挑战，提供了官方whl文件获取路径、版本匹配技巧和完整安装流程，帮助开发者高效解决兼容性问题，确保深度学习环境的稳定部署。
SAP VC 可配置物料超级BOM简介
在有些业务中比如：汽车、笔记本、电脑、电梯等产品中，其中组成产品的型号个框架是确认的 ，但是框架内部的BOM是可变的，在客户下销售订单的时候，选取对应的组件 ，让后通过MRP的计算优生产线对这样的销售订单提供生产。这个时候我们需要选择我们需要的内存和硬盘的型号，还记得我们前面创建的特征值对应的吗，A对应的8G、B对应16G、X对应1T硬盘、Y对应2T硬盘，这里我们填写对应的值，我们这里选择16G的内存和2T的硬盘，B和Y。3、当我们选择了可配置物料的生产模式时，基本上就选择了按单生产的生产模式了。
2.1 最基础的“穷竭搜索”
递归函数斐波那契数列中的递归，有许多项会反复出现，可以将他们存在数组里。int memo[MAX_N]int fib(int n) { if (n <= 1) return n; if (memo[n] != 0) return memo[n]; return memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2); }栈实现数据后入先出#include<stac
基于 InceptionNeXt 模块增强的 YOLOv8 模型：针对多尺度目标检测的改进与实现
modules.py。
挑战程序设计竞赛 第二章 初级篇 2.1 最基础的“穷竭搜索”
穷竭搜索：深搜广搜，把所有结果找出，寻找答案。 1、穷竭搜索 递归函数 递推式 阶乘 斐波那契数列 记忆化搜索 动态规划 空间换时间 2、栈 c++ stack 栈的基本操作 push pop empty top size 3、队列 c++ queue 队列的基本操作 empty size front back push pop 4、深度优先搜索 DFS Depth-First Search 若干数和为k POJ2386 Lake Counting 5、广度优先搜索 宽度优先搜索 迷宫问题 最短路径 最少操
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
Exhaustive Search - 穷竭搜索
题目: 从数组中找出任意的几个元素构成target，如果可以返回true，否则返回,false. Exhaustive Search - 穷竭搜索DFSBFS总结 DFS 1.递归法最初构想思路:把数组中每一个元素都作为一次根节点，进行二叉树遍历 #include<iostream> using namespace std; #include<vector> class Solution { public: bool solve(vector<int>&
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
2.1最基本的“穷竭搜索”--Day2
队列的用法和深度优先算法介绍
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")
《挑战程序设计竞赛》2.1 最基础的“穷竭算法“
因为考试和军训的原因，一直抽不到空学习，现在得好好赶一下了。2.1.1 递归函数 Topic:Simple Recursion My code:#include <stdio.h> int fact(int n); int main() { int n; scanf("%d", &n); n = fact(n); printf("%d\n", n); re
基于Go的挑战程序设计竞赛的进化之路①
挑战程序设计竞赛的阅读笔记，基于Go语言的算法小白的学习之路。
基础搜索小讲一二三
基础搜索小讲一二三一、前言二、深度遍历三、广度遍历四、特殊状态的枚举五、总结 一、前言 很久之前在做题的时候，隐隐发现“搜索”这种策略的影子，原打算做一个总结来着，但后来因为没有一个较为系统的学习，所以就搁置了。这段时间在看《挑战程序设计》这本书的时候，才发现这确实是一种解题策略，叫做“最基础的穷竭搜索”。 搜索本质上是一种从所有的状态空间里寻找可行解（或者最优解）的过程，根据搜索的策略不同，常见的搜索方式有以下几种： 深度优先遍历 广度优先遍历 特殊状态空间的枚举 以上是一些基本的搜索方式，还有一些
《挑战程序设计》笔记~~ 初出茅庐之一
二．初出茅庐——初级篇 2.1 穷竭搜索 穷竭搜索是将所有的可能性罗列出来，在其中寻找答案的方法。主要介绍深度优先搜索和广度优先搜索 1.递归函数 在一个函数中再次调用函数自身的行为叫做递归，这样的函数被称为递归函数。例如下面例子中求阶乘。 #include using namespace std; int fact( int n) {
《挑战程序设计竞赛》学习笔记（二）：穷竭搜索
2.1 穷竭搜索深度优先搜索部分和问题/*************************************************** User name: 寻雾启示wpf Note: p30 暴力深搜 ****************************************************/ #include<iostream> #include<algorithm> #
迷宫问题，搜索，广度优先搜索，Java
题目 1672: 迷宫问题 时间限制: 1Sec 内存限制: 32MB 提交: 1760 解决: 448 题目描述 小明置身于一个迷宫，请你帮小明找出从起点到终点的最短路程。 小明只能向上下左右四个方向移动。 输入 输入包含多组测试数据。输入的第一行是一个整数T，表示有T组测试数据。 每组输入的第一行是两个整数N和M（1<=N,M<=100）。 接下来N行，每行输入M个字符，每个字符表示迷宫中的一个小方格。 字符的含义如下： ‘S’：起点 ‘E’：终点 ‘-’：空地，可以通过 ‘#’：障碍，
深度优先搜索 & 广度优先搜索
遍历所有的情况可能会导致问题复杂度很高，因此常需要根据实际情况来进行剪枝。如：发现后续状态转移已无法满足题意时及时中断；判断当前遍历的情况没有已遍历过的情况效果更好时进行剪枝；或者优先遍历对结果影响更大的状态节点等。深度优先搜索和广度优先搜索常用来解决需要遍历所有可能的状态来进行求解的“穷竭搜索”相关问题，解决问题时两者通常可以互换使用。以二进制二维矩阵中，寻找从左上角到右下角由0构成的最短路径长度，每个位置与周围紧邻的8个位置都视为相通。深度优先搜索的递归函数实现时通常有一些相似的规律。
挑战程序设计竞赛-2.1最基础的“穷竭搜索”-宽度优先搜索-迷宫的最短路径
给定一个大小为N*M的迷宫，由通道('.')和墙壁('#')组成，其中通道S表示起点，通道G表示终点，每一步移动可以达到上下左右中不是墙壁的位置。试求出起点到终点的最小步数。 (N,M<=100) 样例输入： 10 10 #S######.#......#..#.#.##.##.#.#........##.##.####....#....#.#######.#....#......#...
【读书笔记】《挑战程序设计竞赛》
《挑战程序设计竞赛》 文章目录《挑战程序设计竞赛》前言一、蓄势待发--准备篇1.5.1 算法复杂度1.6.1 O(nlogn)三角形问题1.6.3 抽签问题（四数之和）练习一、初出茅庐--初级篇2.1 “穷竭搜索”--暴力数据结构：遍历方法：DFS--水洼的数量练习BFS--迷宫最短路径next_permutation(begin(nums), end(nums))练习剪枝2.2 一直向前！--贪心 前言 坚持就是胜利，本人使用语言java 一、蓄势待发–准备篇 1.5.1 算法复杂度 详细总结来源
《挑战程序设计竞赛》阅读笔记
第 1 章 蓄势待发——准备篇 1.1 何谓程序设计竞赛 P2 抽签 Page 思想 复杂度 3 4 层循环 O(n4)O(n^4)O(n4) 22 对原数组排序3 层循环，二分查找 m - a[i] - a[j] - a[k] O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn)O(n3logn)O(n^3 \log n)O(n3logn) 23 求 a[i] + a[j] 并排序两层循环，二分查找 m - a[i] - a[j] O(n2logn)O(n^2 \
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