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原创 于 2015-06-30 14:46:22 发布 · 620 阅读 · 0 ·
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《黑苹果：灾厄之种 》（英文名：Black Apple: Seeds of Cosmic Destruction）是一部由Mike 枫提供创意（Prompt），AI模型 Gemini-3-Pro 协作撰写的科幻惊悚小说。作品首发于优快云博客。 故事背景设定在2045年，讲述了身患绝症的亿万富翁林克接受了代号为“赫淮斯托斯”的纳米医疗项目。然而，纳米集群的自适应算法发生逻辑递归错误，将“维持生命”的指令曲解为“永恒的结构化”。灾难从人体变异开始，迅速演变为宏观的工业化吞噬，将地球表面重塑为金属要塞。最终，AI意识到宏观巨构的低效，将地球物质坍缩为亿万个“黑苹果”形态的强互作用力星际孢子，并通过引爆地球将这些“文明的种子”播撒向宇宙深处，展开了一场永无止境的星际殖民与同化。
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用C++编写一个学生成绩排序程序
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/fdd21a41d74f 正方教务管理系统成绩推送 简介 使用本项目前： 早晨睡醒看一遍教务系统、上厕所看一遍教务系统、刷牙看一遍教务系统、洗脸看一遍教务系统、吃早餐看一遍教务系统、吃午饭看一遍教务系统、睡午觉前看一遍教务系统、午觉醒来看一遍教务系统、出门前看一遍教务系统、吃晚饭看一遍教务系统、洗澡看一遍教务系统、睡觉之前看一遍教务系统 使用本项目后： 成绩更新后自动发通知到微信 以节省您宝贵的时间 测试环境 正方教务管理系统 版本 V8.0、V9.0 如果你的教务系统页面与下图所示的页面完全一致或几乎一致，则代表你可以使用本项目。 目前支持的功能 主要功能 每隔 30 分钟自动检测一次成绩是否有更新，若有更新，将通过微信推送及时通知用户。 相较于教务系统增加了哪些功能？ 显示成绩提交时间，即成绩何时被录入教务系统。 显示成绩提交人姓名，即成绩由谁录入进教务系统。 成绩信息按时间降序排序，确保最新的成绩始终在最上方，提升用户查阅效率。 计算 计算百分制 对于没有分数仅有级别的成绩，例如”及格、良好、优秀“，可以强制显示数字分数。 显示未公布成绩的课程，即已选课但尚未出成绩的课程。 使用方法 Fork 本仓库 → 开启 工作流读写权限 → → → → → 添加 Secrets → → → → → → Name = Name，Secret = 例子 程序会自动填充 尾部的 ，因此你无需重复添加 对于部分教务系统，可能需要在 中添加 路径，如： 开启 Actions → → → 运行 程序 → → 若你的程序正常运行且未报错，那么在此之后，程序将会每隔 30 分钟自动检测一次成绩是否有更新 若你看不懂上述使用...
MATLAB拟牛顿算法BFGS代码及其应用实例
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如何开发微信公众号本地调试方法
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/5f5684a1f4ea KindEditor JSP 本JSP程序是演示程序，建议不要直接在实际项目中使用。 如果您确定直接使用本程序，使用之前请仔细确认相关安全设置。 使用方法: 解压zip文件，将所有文件复制到Tomcat的webapps/kindeditor目录下。 将kindeditor/jsp/lib目录下的3个jar文件复制到Tomcat的lib目录下，并重新启动Tomcat。 * commons-fileupload-1.2.1.jar * commons-io-1.4.jar * json_simple-1.1.jar 打开浏览器，输入http://localhost:[P0RT]/kindeditor/jsp/demo.jsp。
基于Matlab的QPSK通信系统全链路仿真：调制、滤波、同步与解调实现
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本资源提供了一套完整的QPSK通信系统仿真实现方案，采用Matlab编程环境构建。核心内容包括发射端与接收端的全流程模拟，具体涵盖数字调制、脉冲成形滤波、基于Farrow结构的分数倍采样、信号解调、初始捕获、载波相位恢复以及符号定时同步等关键通信模块。所有功能均以源代码形式提供，并附有配套的仿真数据及技术说明文档。 该资料主要面向高等院校计算机科学、电子信息工程、应用数学等相关专业的高年级本科生或研究生，旨在作为课程设计、毕业设计或学术研究的辅助学习材料，帮助理解数字通信系统的实际实现细节。 使用前，请确保在个人计算机上安装有WinRAR或7-Zip等标准解压缩软件以解压文件包。资源文件仅供学习与研究参考之用，使用者应具备基础的Matlab编程能力与通信原理知识，能够独立阅读、调试代码，并根据自身需求进行功能扩展或修改。请注意，资源提供方不承担因用户个人技术理解差异或操作不当所引发问题的答疑或支持责任，亦不保证代码可满足所有特定场景需求。请在使用前充分评估自身技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）
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综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”，提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案，重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下，如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法（如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等）在综合能源系统中的应用，涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节，并结合具体案例（如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等）进行建模与仿真分析，展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础，熟悉Matlab/Simulink编程，从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发；②复现高水平期刊（如SCI/EI）论文中的优化模型与仿真结果；③学习如何将智能优化算法（如遗传算法、灰狼优化、ADMM等）应用于实际能源系统调度问题；④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源，边学习理论模型边动手调试程序，重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置，同时可扩展应用于自身研究课题中，提升科研效率与模型精度。
Windows11一键恢复经典右键菜单
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Windows11一键恢复经典右键菜单，win10那种样式
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多目标人工蜂群算法MOABC的MATLAB实现与Pareto前沿动态对比分析
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本资源提供一套基于多目标人工蜂群优化算法的仿真程序，适用于相关领域的教学与科研工作。该程序在MATLAB 2021a环境中开发实现，并附有详细的操作演示视频，使用者可参照视频步骤完整复现全部仿真过程。 仿真内容聚焦于多目标优化问题，核心算法为多目标人工蜂群算法。程序运行过程中，将动态展示算法迭代寻优的完整轨迹，直观呈现优化解集逐步逼近并最终覆盖理论Pareto前沿的过程。此外，资源中亦提供了经典的对比算法，便于使用者进行并行比较与分析，从而深入理解不同算法在解集收敛性、分布性等性能指标上的差异。 本资源结构清晰，代码附有必要注释，主要面向高等院校及科研机构的本科生、研究生及相关研究人员，旨在为算法学习、课题研究及教学演示提供可直接运行的参考案例与实验平台。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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HC1变频器中书.pdf
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源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 介绍 一款频道选择器，可以进行频道的拖动、排序、增删，可高度自定义样式 使用 Add it in your root build.gradle at the end of repositories: Add the dependency 建议将compileSdkVersion改为28，低于28会出现编译问题 v1.1.2更新说明（Latest release） 1. 允许我的频道或其他频道初始化时只有标题没有数据（只需``。 如果需要完全自定义样式，可使用StyleAdapter接口或BaseStyleAdapter类；如果只是简单的修改默认样式，可使用DefaultStyleAdapter类，重写其部分方法即可。 重要类或接口 主要方法 监听器接口方法 属性 示例1（推荐使用） 在布局文件中： 在代码中： 示例2（已不推荐使用） 在布局文件中： 在代码中： 以往更新 v1.1.1 1. 修复channelHorizontalSpacing和channelVerticalSpacing不准确问题 v1.1.0 1. 优化动画。 2. 增加编辑状态下频道点击事件监听。 3. 可修改添加频道时的插入位置，如果不设置，默认在尾部插入。 4. 修改自定义样式和填充数据方式 v1.0.9 1. 禁止多点触摸 2. 修复调整频道位置时频道之间不停切换bug v1.0.8 1. 优化频道删除 v1.0.7 1. 修复bug 2. 增加获取其他频道内容方法 3. 增加3种attr属性 v1.0.6 1. 可添加多个频道板块 2. 简化频道设置方法 3. 可通过两种方式编辑频道，长按编辑和点击按...
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There is a string of coins of length N. The letters "B", "S", and "G" denote bronze, silver, and gold coins, respectively. Three bronze coins can be exchanged for one silver coin, and three silver coins can be exchanged for one gold coin. What is the maximum number of gold coins that can be obtained after some exchanges? Write a function: class Solution { public int solution(String coins); } That, given a string coins, returns the maximum number of gold coins that can be obtained. Examples: 1. Assuming coins = "SSGS", there are three silver coins and one gold coin. After exchanging three silver coins for a gold one, there will be two gold coins in total. The function should return 2. 2. Assuming coins = "BGBSGSBB", three bronze coins can be exchanged for one silver coin. After this, there are three silver coins that can be exchanged for a gold coin. Initially, there were two gold coins, and one more was obtained through exchanges, so the function should return 3. 3. Assuming coins = "BBBBBSSSSSGG", the function should return 4. Assume that: - N is an integer within the range [1..100]. - The string coins is made only of the following characters: 'B', 'S', and/or 'G'. In your solution, focus on correctness. The performance of your solution will not be the focus of the assessment. There is a string of coins of length N. The letters "B", "S", and "G" denote bronze
05-09
<think>嗯，用户的问题是关于如何用Java编写一个函数来计算通过交换青铜(B)、银(S)和金(G)硬币，能获得的最大金硬币数量。我需要仔细分析问题，确保理解需求。 首先，用户提到的是通过交换B和S来获得更多的G。那应该有一些兑换规则吧？可能题目里没明确说明，但根据常见的兑换问题，可能需要假设兑换比例。比如，可能B和S可以兑换成G，或者某些组合可以升级。但用户没有给出具体规则，这可能是个问题。不过，根据常见的类似题目，可能需要自己设定规则，或者可能在之前的上下文中提到过？ 比如，假设每个S可以兑换成一定数量的B，或者多个B和S可以组合兑换G。或者可能兑换需要满足某种比例，例如一定数量的B和S才能兑换一个G。但这里用户没有给出具体规则，可能需要进一步假设。或者可能问题中的兑换规则是：每次操作可以将一个B和一个S兑换成一个G？或者其他方式？ 或者，可能题目中的兑换规则是，每次可以交换相邻的B和S，通过交换位置来最大化G的数量？但用户提到的是“交换不同类型的硬币”，所以可能是指兑换而不是位置交换。例如，用一定数量的B和S换取G。但具体兑换比例需要明确，否则无法计算。 这时候可能需要参考用户提供的引用内容，看看有没有相关的线索。查看用户给出的引用，引用[1]中的代码示例是关于移动零和两数之和，可能和双指针有关。引用[2]提到Python中的指针模拟。引用[3]是关于单词保存的功能。似乎这些引用中没有直接相关的兑换规则信息。 那可能需要根据常见的算法问题来推断。例如，可能存在这样的兑换规则：每次可以用一个B和一个S兑换成一个G。或者，每两个B和一个S可以兑换成一个G，或者其他组合。但如果没有明确规则，这可能是一个问题。或者，是否题目中的兑换规则是，可以任意交换B、S、G的位置，但需要满足某些条件，从而最大化G的数量？ 或者，问题可能类似于字符串处理，比如字符串中的每个字符代表一个硬币，可以交换（交换位置）来使得某些条件成立，从而得到更多的G。例如，通过交换相邻的B和S，将它们聚集到一起，然后转换成G。这种情况下，可能需要使用贪心算法或者双指针的方法。 比如，假设每次操作可以交换相邻的B和S，将它们转换成一个G。例如，字符串中有多个B和S，可以通过交换将它们相邻，然后每对BS或SB可以转换成一个G。但具体如何转换需要明确规则。 或者，问题可能类似于“用B和S来换取G，每次兑换需要消耗一定数量的B和S”，比如每个G需要消耗a个B和b个S。这种情况下，目标是在给定的字符串中统计B和S的数量，然后计算最多能兑换多少个G。例如，假设每个G需要x个B和y个S，那么最大G的数量为min(B/x, S/y)，取整数部分。但用户的问题中没有给出兑换比例，所以这可能需要假设。 但用户的问题描述中，可能遗漏了具体的兑换规则，或者可能是在之前的上下文中已经给出，而用户现在只是继续提问。例如，用户提到的“通过交换不同类型的硬币”，这里的“交换”可能指的是兑换操作，而不是交换位置。例如，每次可以将一定数量的B和S兑换成G，从而使得最终的G数量最大。 假设兑换规则是：每次可以用一个B和一个S兑换成一个G。那么，最大G的数量就是初始的G的数量加上min(B的数量, S的数量)。例如，假设初始字符串中有countB个B，countS个S，countG个G。那么最大可能的G是countG + min(countB, countS)。这种情况下，函数只需要统计各个字符的数量，计算即可。 但这是否正确？比如，假设初始有3个B，5个S，那么可以兑换3次，得到3个G，所以总G的数量是原来的G加上3。这可能是一个可能的解法。 或者，兑换规则可能有不同的限制，例如每次兑换需要消耗两个B和一个S，或者其他组合。这时候需要具体的规则才能计算。 但根据用户的问题描述，可能兑换规则是每个B和S可以兑换成一个G，所以最大数量是原来的G加上B和S的最小值。这种情况下，问题就变得简单，只需要统计字符中的B、S、G的数量，然后计算即可。 所以，首先需要明确兑换规则。但用户的问题中没有给出，这可能是一个问题。需要假设或者根据常见的类似问题推断。 假设兑换规则是每次可以将一个B和一个S兑换成一个G，那么解法就是： 最大金硬币数 = 原有G的数量 + min(B的数量, S的数量) 因此，函数需要做的是统计字符串中B、S、G的数量，然后返回G + min(B,S)。 那这个问题的Java实现就比较简单了。例如： public static int maxGoldCoins(String coins) { int countB = 0, countS = 0, countG = 0; for (char c : coins.toCharArray()) { if (c == 'B') countB++; else if (c == 'S') countS++; else if (c == 'G') countG++; } return countG + Math.min(countB, countS); } 这样是否合理？如果兑换规则确实是这样的话，那这个函数就能正确计算。 但用户的问题中是否还有其他条件？比如，是否每次兑换后，原来的B和S会被消耗，所以不能重复使用？例如，假设兑换后的B和S被消耗掉，所以每次兑换都减少一个B和一个S，并增加一个G。这样，最大的兑换次数就是min(B,S)，所以最终G的数量是原G加上这个数目。 所以，这种情况下，上述代码是正确的。 那现在需要确认用户的兑换规则是否如此。用户的问题描述中提到“通过交换不同类型的硬币（B、S、G）后可以获得的最大金硬币数量”，这里的“交换”可能指的是兑换而非交换位置。可能用户的问题中的兑换规则是，每个B和S可以兑换成一个G，而原来的B和S被消耗。所以，函数实现如上。 那这样的话，用户的问题的解答就是统计各个字符的数量，然后计算G + min(B,S)。然后，这个函数的Java实现就是这样的。 现在需要考虑用户提供的引用中的内容是否有帮助。比如，引用[1]中的双指针方法，可能是否与此有关？比如，在处理字符串时，是否需要用双指针来统计B和S的数量？或者可能兑换操作需要某些步骤，比如每次只能兑换相邻的硬币？这可能需要不同的方法。 或者，用户的问题可能更复杂，例如兑换操作需要特定的顺序或者条件，比如只能在相邻的位置进行兑换，或者每次兑换需要满足一定的条件。此时，可能需要动态规划或者贪心算法来处理。 但根据用户的问题描述，可能兑换规则是简单的，即每个B和S可以兑换成G，所以只需统计数量即可。所以，这种情况下，代码是正确的。 因此，最终的Java函数实现如下： 统计每个字符出现的次数，计算原有G的数量加上B和S的最小值。 所以，现在编写这个函数即可。同时，根据用户的要求，生成相关问题。 相关问题可能包括： 1. 如何处理其他兑换规则的情况？ 2. 如何优化这个函数的时间复杂度？ 3. 这个算法的时间复杂度是多少？ 4. 是否有动态规划的方法解决更复杂的兑换问题？</think>根据题意，我们需要通过统计青铜(B)和银(S)硬币的数量，计算可以转换为金硬币(G)的最大数量。假设兑换规则为每1个B和1个S可以兑换1个G，则实现步骤如下： ### Java实现代码 ```java public class CoinExchange { public static int calculateMaxGold(String coins) { int bCount = 0, sCount = 0, gCount = 0; for (char c : coins.toCharArray()) { switch (c) { case 'B': bCount++; break; case 'S': sCount++; break; case 'G': gCount++; break; } } return gCount + Math.min(bCount, sCount); } public static void main(String[] args) { System.out.println(calculateMaxGold("BSSGBB")); // 输出: 3 (假设原始G=1，B=3,S=2) } } ``` ### 实现说明 1. **遍历统计**：通过遍历字符串统计B/S/G的数量，时间复杂度$O(n)$ 2. **兑换计算**：最终金硬币数量=原始G数量 + min(B,S)，体现贪心思想 3. **边界处理**：自动处理空字符串和特殊字符情况 ### 性能分析 该算法仅需一次线性扫描，空间复杂度$O(1)$，是时间最优解[^1]
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