21-0323做题收获

最新推荐文章于 2024-09-06 22:15:37 发布
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#日常

博主分享了在解决K倍区间问题时遇到的挑战，包括未能直观发现数学规律，对前缀和应用的理解不足，以及忽视了高精度计算可能导致的数据溢出。强调了做题前考虑数据范围的重要性，并提醒未来要更谨慎地处理计算中的潜在问题。

K倍区间做题感受：
1.有些数学规律应该是很简单的，相当于初中难度了，但是用计算机写代码就是想不出来这个规律
看了别人的题解大致知道这个是前缀和的应用，但是不知道前缀和的衍生规则，也没有细心推到
2.k倍区间问题，没有考虑高精度问题，单纯的认为是加也不会超出int的范围，但是前缀和相加了多次可能超过int范围了
以后做题之前先考虑数据范围，再设定数据

2023 华为 Datacom-HCIE 真题题库 01/12--含解析
mxl00z的博客
05-16 1万+
Datacom-HCIE 题库 01(10月26日更新)--含解析
2023 华为 Datacom-HCIE 真题题库 (6月11新增部分)--含解析
mxl00z的博客
06-12 4176
2023 华为 Datacom-HCIE 真题题库 (6月11日新增部分)--含解析
做题收获（2017-10-5）
风雨兼程
10-05 526
1.加分二叉树这是一道NOIP真题 主要考察了分治与记忆化搜索难点： 如何记录父亲节点收获： 可以利用区间左右端点记录该区间的一些特殊值2.守望者的逃离这题可以一题多解：如dp，贪心，终态枚举等 主要研究贪心难点： 如何平衡两种决策收获： 当有两种决策的时候不妨记录两个方案各自的值， 然后时刻取最优解部分代码：while(--t){ if(M>=10)now+=60,M-=10
Java实验-课程设计报告一：个人银行账户管理系统SavingAccountManageSystem-具体文档+源码...
weixin_30265103的博客
04-12 4828
课程设计报告一：个人银行账户管理系统 此文档及源码仅供参考 不得直接复制使用 author: [xxxxxxxxx xx xxxx] date: "2019-04-12" 作　　者：31415926535x 出　　处：https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10697659.html 版权声明：署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎，协议普通文本 | 协议法律文...
高手经验之---谈51单片机/从51初学者到电子工程师
Fortware的专栏
05-10 8700
从 51 初学者到电子工程师 SBL 整理 简介：从 51 初学者到电子工程师 1 关键字：单片机 从 51 初学者到电子工程师 1 从初学者到电子工程师 一、前言 很多电子工程师在某个方面精深钻研，成为某一个特殊领域的专家，从一开始的养家糊口、慢慢小 有收益、最后宝马豪宅，也是有的；这些电子工程师可能没有全面掌握这些知识，因为这些行业用不上， 例如，液晶显示器，很多行业就不需要
[转]高负载并发网站架构分析
bluehire的专栏
12-23 2万+
由于自己正在做一个高性能大用户量的论坛程序，对高性能高并发服务器架构比较感兴趣，于是在网上收集了不少这方面的资料和大家分享。希望能和大家交流 msn: defender_ios@hotmail.com ——————————————————————————————————————— ? 初创网站与开源软件 6 ? 谈谈大型高负载网站服务器的优化心得! 8 ? Lighttpd+Squid+Apach
高负载高并发网站架构分析
热门推荐
leirainy的专栏
12-21 5万+
由于自己正在做一个高性能大用户量的论坛程序，对高性能高并发服务器架构比较感兴趣，于是在网上收集了不少这方面的资料和大家分享。希望能和大家交流 msn: defender_ios@hotmail.com ———————————————————————————————————————  初创网站与开源软件 6  谈谈大型高负载网站服务器的优化心得! 8  Lighttpd+S
最简单解法 | 求薪水排名第二的员工，不用order by
han_xue_feng的博客
04-25 1421
✈️卷实习的风已经吹到很多大二同学的身边了，很多同学开始了自己的漫漫实习路，一两个月的实习堆的一页纸。世界上怎么会有这么好的人啊23年12月被捞了去面试，结果一面过了，二面挂了。#找实习# #找实习多的是你不知道的事# #简历被挂麻了，求建议# 先不说我是大二的，我在招聘软件的。社招Java开发，数字马力两轮技术面后进行的HR面，问了期望薪资，为什么选择郑州，还有自己所负责的项。双非硕研一，主攻C++，现在在想要不要转前端，如果转，需要系统学习多久，难度如何（不追求大厂，能找到。
【薪资爆料第二期】打破信息差！爆料薪资拿200元京东卡！
华鑫的专栏
04-24 991
最近很多行业都不景气，不少人面临失业的可能，消费电子行业作为快消品，或多或少也受到一定冲击，但是传音。虽说包三餐，但薪资扣除房租可能就剩几百了，本人大三广东，中途还要请假回校考试，代课啥的，一来一回就贴。据了解，中国GPU厂商壁仞科技获得了广州政府支持的投资机构约20亿元人民币（约2.8亿美元）的投资，美团面了大概四十分钟，全程细节拷打，面完汗流浃背，感觉过不了了，看面经吧1. 说说你平时是怎么送餐的。河南某211计算机硕，目前是25届，研究方向是人工智能，平时抽空自学java，目前在找java实习，
面试总结及相关知识点汇总
weixin_30418341的博客
06-03 680
最近因为离职，又因为在原来的公司也担任“要职”，所以尝试了面试者和被面试者两个不同的角色，闲来无事，就来总结下这期间的心得，以及这期间所整理的博客。 首先申明该心得不主要是为面试者准备的，因为不管是面试者或是被面试者我们总能从他人那里学到一些东西，学东西不分途径，能给自己涨知识才是目的，个人很反对为了找到一份工作而只在那段找工作的期间努力学习的心态，做技术需要积累，需要实践，是一个漫长...
分享21年电赛F题-智能送药小车-做题记录以及经验分享
cyaya6的博客
08-07 1万+
自己是今年准备电赛的同学一名，电赛结束了，想把自己之前刷过的题目，通过这篇文章，来分享一波做这道题的思路和调试方法自己在做之前的电赛题目时，也苦苦没有思路，不知道该怎么去下手，面对题目的要求和限制，应该如何去分析和实现由于我们主要是准备小车相关的，大部分时间都用来刷电赛期间出现的小车题目了其中包括21年F题——智能送药小车、22年C题——小车跟随系统、22年B题——自动泊车系统等可是今年电赛题目并没有小车，小车和无人机一起可以看出电赛题目更贴近于综合，对个人能力的要求更高了。
数通HCIP考试—H21-821全真模拟测试，60题1000分
yuyeconglong的博客
12-30 7956
华为数通认证HCIP测试卷
【系统架构设计师-2023年真题】综合知识-答案及详解
数据知道的博客
09-06 9769
要实现多任务间的协同工作，操作系统必须提供任务间的通信手段。嵌入式操作系统一般都会提供多任务间通信的方法，其中（）是任务间最直接、最明显的通信方法，也是访问共享的数据结构，即不同的任务都可以访问同一地址空间。（）作为一种更高级的通信方式，能够在同一处理器的各个任务间传递任意长度（理论上只受物理内存和机器字长限制）的信息。(1)A. 共享内存 B. Socket C. 消息传递 D. 信号量(2)A. 共享内存 B. Socket C. 消息传递 D. 信号量【答案】A、C关于星型拓扑结构,下列说法正确的是（
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
垃圾废弃物目标检测数据集_20251118_143436.zip
12-27
一、基础信息 • 数据集名称：垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：1124张图片 验证集：375张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1124张图片 • 验证集：375张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别：包含60多个垃圾和废弃物类别，如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片来源于实际场景，细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型，用于智能垃圾桶或回收系统，提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发：集成至环保和废弃物管理应用，提供实时垃圾识别功能，促进回收和环境保护，支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文，推动技术创新。 • 教育与培训：可用于学校或培训机构，作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源，培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片经过准确标注，确保边界框定位精确；包含多种垃圾类别，覆盖常见废弃物，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，并支持扩展到其他视觉任务，如分类或分割。 • 实际应用价值：专注于垃圾识别，为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑，有助于减少污染和促进循环经济。
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