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我也要
给你一个整数数组 nums 。你可以选定任意的 正数 startValue 作为初始值。
你需要从左到右遍历 nums 数组，并将 startValue 依次累加上 nums 数组中的值。
请你在确保累加和始终大于等于 1 的前提下，选出一个最小的 正数 作为 startValue 。
第一行，一个正整数n，表示数组的大小 第二行，n个整数，每个数之间用空格隔开
一个整数
5
-3 2 -3 4 2
5
n=int(input())
nums=list(map(int,input().split()))# map惰性求值
startValue=1
while 1:
sum = startValue
for i in range(n):
sum+=nums[i]
if sum<1:
startValue += 1
break
else:
print(startValue)
break
LSTM模型 轨迹经纬度预测
原始时间序列数据如下所示，我们只取前两列纬度和经度作为输入数据 我们设定用前六个位置信息预测下一个位置，则两个样本的输入输出数据如下所示： 创建LSTM网络训练模型： import numpy as np from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout from keras.layers import LS...
贪心算法，删数问题
所以当你输入删除的数的个数大于所输入的数的位数时，代码会报错。你输入一个正整数，再输入要删除的位数，求剩下数按照原来的顺序排列组成的新正整数最小。思想：在局部类求数字最小,每次改变在起始、结束的位置。每次都在改变的位置后在符合条件的情况下求出最小的数字。//staynum.length - num 不确定留最小数的个数。* @param staynum 待删除数转化的数组。* @param number 不确定留最小数的个数。//输入的数直接转化为int数组。//num输入待删除的数个数。
Snort源代码编译 _ 采坑之旅（for Windows VS2015）
系统环境：Windows7 sp1 x64 编译环境：VS2015 SP1 Snort版本：2.9.12 daq版本：2.0.6 Snort官网：https://www.snort.org/downloads#snort-downloads 背景 最近需要实现一个类似网络防火墙的产品，主要参考Snort源码，先花了点时间简单读了下网上比较流行的《...
头歌实践教学平台数据结构与算法顺序线性表——实验及提升训练
针对数据结构顺序表在头歌平台练习过程中的完成代码，仅仅为作者一次通过（可能并未按照题目要求时间复杂度或空间复杂度），仍有较大优化空间，如有其他需求可留言。
将AAL图谱对应到Yeo7大网络中【原理，代码分析】
本文介绍了将AAL2图谱映射到Yeo7大功能网络的方法。通过整合皮层(Yeo2011)、小脑(Buckner2011)和纹状体(Choi2012)三个区域的功能网络图谱，采用投票机制确定每个AAL区域的网络归属。具体步骤包括：1)统计每个AAL区域体素在各网络图谱中的分布；2)选择体素数量最多的网络作为该区域的最终标签。该方法实现了从解剖结构到功能网络的映射，可获得120个AAL区域对应的7大功能网络标签。
Android图形系统（三）系统篇：渲染/合成的底层原理浅析
众所周知，渲染工作是由GPU负责，那么在聊GPU之前首先得知道什么是“渲染”？我们来举个例子感受一下在系统中申请一块10*101、把图层背景这玩意染成绿的2、从左上（0,0）到右下（10,10）画一条宽度为1颜色为红色的直线3、以坐标点（5,5）为中心，画一个半径为3的实心圆，颜色要蓝色好了，接下来操作系统会把这些“绘图指令”同步给GPU去执行渲染任务图片来源：自己画的GPU完成渲染工作后，我们将会得到一个大小为10*10二维数组，数组中的每个元素都保存着坐标点的颜色信息、深度信息。
DHU 机试题Day6
于是明明的爸爸就说：“好，那我问你一个问题，如果有一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位（如127变成712），要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。但是，使明明意想不到的是，他找了很久很久，始终没有找到想要的那个数，而当他到查到1000007时，需要的那个数还是没有出现，于是就放弃了。”“是的，我的要求很简单，给你2个数，一个数作为这个三角形的开始，另一个数决定这个三角形的大小。明明的问题可以归结为：给你一个数，求所有因子和，把这些因子相加，然后再除以这个数，求得比值。
区块链技术在碳足迹数据存证与溯源中的应用深度解析
消费者扫描产品上的二维码，即可通过区块链浏览器查询到该产品的数字碳标签，并追溯其从茶园到货架的每一步碳足迹数据，以及这些数据是如何被智能合约自动计算和认证的，从而建立起强大的品牌信任。如果说哈希链解决了数据的“存”与“证”的问题，那么智能合约则解决了数据“用”与“管”的自动化问题。综上所述，虽然针对“碳足迹数据可追溯性”这一特定应用场景的公开、标准化的性能基准案例尚不丰富，但现有研究和企业级解决方案（特别是联盟链）已经证明，通过合理的技术选型和架构设计，区块链的性能可以满足实际商业需求。
东华复试OJ每日3题打卡·复盘16~18
基础17：给定倍数T，寻找最小的正整数N满足：N的个位是7。将个位移到最高位，其余数字右移一位得到新数M。要求 M = T × N。如果N超过1,000,000仍未找到，输出"No"基础18：给定起始数字s和三角形行数n，构建一个数字三角形：第1行1个数字，第2行2个数字，...，第n行n个数字。数字从给定S开始并按1~9循环填充，填充至N行。基础16：给定一个正整数N， N的所有因子之和与N的比值。
WSL2离线安装Ubuntu终极指南：绕过Microsoft Store慢速下载（附最新22.04 LTS离线包）
本文提供WSL2离线安装Ubuntu 22.04 LTS的完整指南，帮助开发者绕过Microsoft Store下载慢的问题。通过PowerShell命令配置环境、获取离线安装包并完成安装，同时包含初始配置、资源优化及常见问题解决方案，助您快速搭建高效的Linux开发环境。
ESP32与DS18B20温度传感器的数据采集与告警系统
并且，通过自定义的微信告警功能，我们可以及时收到温度超过阈值的告警消息。随着物联网的快速发展，传感器在各种应用场景中发挥着重要的作用。本文将介绍如何使用ESP32微控制器与DS18B20温度传感器结合，通过串口输出和Web服务器实现温度数据的采集和监控，并使用自定义微信告警功能。上传完成后，打开串口监视器，您将看到ESP32连接到Wi-Fi网络，并开始监测温度。在您的计算机或移动设备上，打开一个Web浏览器，并输入ESP32的IP地址。在浏览器中输入ESP32的IP地址后，您将看到显示当前温度的页面。
第六天打卡
对于一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位，要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。对于每一组测试数据，你写的程序要求计算出一组相应的运算结果，并将这一组运算结果作为你所写程序的输出数据依次写入到标准输出设备（通常，显示屏为标准输出设备）中。第一行为一个数字，第二行为2个数字，以此类推，直到第六行的六个数字，且三角形中的数字都是1到9在循环重复，是这样吗？”“是的，我的要求很简单，给你2个数，一个数作为这个三角形的开始，另一个数决定这个三角形的大小。
YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
可扩展的高效物体检测BiFPN（加权双向特征金字塔网络）
OJ 16-18题
第16题 奇妙的比值。
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
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")
1.24奇妙的比值，T的倍数N，三角形
c语言学习
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
DHUOJ 基础 16 17 18
1、一开始将a初始化为double类型，但是在if语句中a%i==0报错了，不能用double类型取余int类型，后面将i的类型也改成了double，还是不行，显示不能用double类型取余double类型，正确的写法应该是都用int类型，最后用double result=（double）sum/a，注意不能用double（sum/a），不然会先进行整数运算而导致精度缺失；或者也可以cout<<1.0*sum/a，乘一个1.0转换成浮点数运算。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
C语言基础练习（6）
于是明明的爸爸就说：“好，那我问你一个问题，如果有一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位（如127变成712），要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。但是，使明明意想不到的是，他找了很久很久，始终没有找到想要的那个数，而当他到查到1000007时，需要的那个数还是没有出现，于是就放弃了。”“是的，我的要求很简单，给你2个数，一个数作为这个三角形的开始，另一个数决定这个三角形的大小。明明的问题可以归结为：给你一个数，求所有因子和，把这些因子相加，然后再除以这个数，求得比值。
oj训练第六天16-18
明明观察了许久，终于看出了门道来，说道：“就是说给我2个数，例如5和6，那我就要从5这个数开始构建一个三角形。第一行为一个数字，第二行为2个数字，以此类推，直到第六行的六个数字，且三角形中的数字都是1到9在循环重复，是这样吗？于是明明的爸爸给了明明很多组这样的数字，明明也构建出了很多个不同的三角形。”“是的，我的要求很简单，给你2个数，一个数作为这个三角形的开始，另一个数决定这个三角形的大小。对于一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位，要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。
day6：奇妙的比值、T的倍数N、三角形
1. 数和因子是整型数，而比值可能是小数，因此此题有一个关键就是类型转化。两个int类型的数相除得到的也是int类型没有小数，需要用double（）函数，将int类型的数转化为浮点数才能够进行计算。
东华oj基础16-18题
于是明明的爸爸就说：“好，那我问你一个问题，如果有一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位（如127变成712），要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。但是，使明明意想不到的是，他找了很久很久，始终没有找到想要的那个数，而当他到查到1000007时，需要的那个数还是没有出现，于是就放弃了。标准输入设备中有多组测试数据，每组测试数据仅有一行，每行有两个整数s和n（1≤s≤9，1≤n≤80），其中s表示位于三角形的最顶端的数字，n表示三角形由几行数字组成。作者: ZhuKai。
UVA136
丑数是仅以 2、3、5 作为质因子的数字。序列 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 15,… 展示了前 11 个丑数，按照惯例数字 1 也被算作丑数。编写程序找出并打印第 1500 个丑数。
【无标题】
于是明明的爸爸就说：“好，那我问你一个问题，如果有一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位（如127变成712），要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。但是，使明明意想不到的是，他找了很久很久，始终没有找到想要的那个数，而当他到查到1000007时，需要的那个数还是没有出现，于是就放弃了。明明的问题可以归结为：对于一个个位数为7的自然数N，把它的个位数移到最高位，其余各位均右移一位，要求这样得到的一个新的数是原数的T倍。明明想看看不同的数的该比值会有什么不同，以便做研究。
【算法】【数组与矩阵模块】求数组中从未出现的最小正整数（含拓展思路）
求数组中从未出现的最小正整数
算法题：未出现最小正整数
问题描述：给出一个长度为n的整数数组，通过函数得出数组中未出现的最小正整数。 格式：输入一行数组元素，输出一个未出现最小正整数。 输入样例：[-5,2,4,3]输出样例：1输入样例：[1,2,3,3]输出样例：4
求解一个正整数有可能可以被表示为 n个连续正整数之和
题目描述：一个正整数有可能可以被表示为 n(n>=2) 个连续正整数之和，如： 15=1+2+3+4+5 15=4+5+6 15=7+8 请编写程序，根据输入的任何一个正整数，找出符合这种要求的所有连续正整数序列。 输入数据：一个正整数，以命令行参数的形式提供给程序。 输出数据：在标准输出上打印出符合题目描述的全部正整数序列，每行一个序列，每个序列都从该序列的最小正整数开始、
一个正整数表示为n个连续正整数之和(C++实现)
问题： 思路： 因为n>=2，所以输入的S最小为3 输入的S其实就是一个公差d=1的等差数列的和 问题关键在于根据这个和求出等差数列的第一个数以及等差数列的长度 a1 = a an = a + n - 1 S = (a1 + an)n / 2 = (2a - 1 + n)*n / 2 a = (2S/n-n+1)/2 代码： #include <iostream> using namespace std; int main() { int S, a, n; //输入数据、序列起点
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