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我也要
给你一个整数M和数组N,N中的元素为连续整数，要求根据N中的元素组装成新的数组R。
组装规则：
第一行输入是连续数组N，采用空格分隔；
第二行输入数字M；
输出的是组装办法数量，int类型。
1 <= N.length <= 30
1 <= N.length <= 1000
3 4 5
8
4
N = [3, 4, 5]，min = 3（允许额外数字可为 1 或 2）。
仅用 N：
3+5 = 8
4+4 = 8
使用额外数字：
若额外数字为 1，则 N 部分和需为 7：可用组合 3+4
若额外数字为 2，则 N 部分和需为 6：可用组合 3+3
2023华为OD机试真题【组装数组】
3.R中的元素最多只能有1个不在N中，且比N中的数字都要小(不能为负数) 输入描述 第一行输入是连续数组N，采用空格分隔第二行输入数字M 输出描述 输出的是组装办法数量，int类型。当当前总和小于等于m且差值小于nums中的最小值，则计数器加1；对于每一个数值，都需要尝试选取和不选取两种情况，进入递归搜索。备注 1≤M≤30 1 ≤ N.length ≤ 1000。说明 共两种组装办法，分别是[2,2,1]，[2,3]说明 只有1种组装办法，就是[2,2,1]2.R中的元素可以从N中重复选取。
【华为OD机试真题 Java】组装新数组
给你一个整数M和数组N，N中的元素为连续整数，要求根据N中的元素组装成新的数组R，组装规则： R中元素总和加起来等于M R中的元素可以从N中重复选取 R中的元素最多只能有1个不在N中，且比N中的数字都要小（不能为负数）
【华为机考真题】组装新的数组，JAVA 题解 | 华为OD机试考生（新抽中题）
参加华为 od 机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。第一行输入是连续数组 N，采用空格分隔。输出的是组装办法数量，
华为OD机试真题-组装新的数组 【2023.Q1】
3.R中的元素最多只能有1个不在N中，且比N中的数字都要小(不能为负数)题意主要是从N当中选取若干元素，使得元素之和满足。首先，对数组nums进行排序，并找到数组中的最小值。共两种组装办法，分别是[2,2,1]，[2,3]，表示当前组合数已经超过目标和，返回当前计数值。，表示当前组合数满足条件，返回当前计数值加1。只有1种组装办法，就是[2,2,1]2.R中的元素可以从N中重复选取。1.R中元素总和加起来等于M。
什么是华为OD？怎么才能通过华为OD机试？华为OD机试怎么刷题？（2024最新华为OD机试E卷更新中）
华为OD是Outsourcing Dispacth模式，是华为和外企德科联合招聘的简称。目前华为大多数是OD招聘。OD模式也是华为提出的一种新的用工形式，每年都会从OD项目挑优秀员工转为正编。所有OD和正式员工一样对待，没有差别，部门平时开会、评审等活动都是一起参加的，是同薪同酬，都是由华为的HR直接定的薪资，看的是我们技术能力。华为是大企业，能到华为上班也是有能力的，每个部门都有好多职位，是金子，在哪都会发光。
【持续更新】2025华为OD机试2025A卷机考真题库清单含考点说明 （已更新180+题）
【持续更新】2025华为OD机试2025A卷 机考真题库清单（全真题库）含考点说明（已更新40+题）
2025华为OD机试最新题库-(2025A卷+E卷+D卷)-(JAVA、Python、C++)
2024年8月-2025年2月，OD统一考试考的都是(E卷)，题库已为大家准备好，命中率95%以上。
实验四 基于IDEA+SpringBoot+Maven+Thymeleaf的系统实现实验目的
通过这次实验，我学习了如何成功进行IDEA+SpringBoot+maven的系统实现，搭建好IDEA+SpringBoot+maven的系统环境，成功地安装并配置了maven的运行环境，学会了创建springboot的三种方式，并且能将之前的实验结合起来运用。pom.xml中引入thymeleaf依赖，在classpath:/templates/下新建HTML页面(可采用实验一创建的页面)，新建controller进行测试，访问页面后返回success成功数据。同时掌握和thymeleaf的基本语法。
一篇讲透：豆包、元宝、DeepSeek、Kimi、WorkBuddy，职场里到底怎么分工
这篇文章深入分析了当前主流AI工具（WorkBuddy、豆包、腾讯元宝、DeepSeek、Kimi）的特点和使用场景，帮助读者根据不同工作需求选择合适的AI助手。核心观点包括： AI工具各有所长：豆包适合快速创作初稿，元宝擅长信息检索整理，DeepSeek强于逻辑分析，Kimi专精文本处理，WorkBuddy则更适合任务推进和成果交付。 使用前需明确需求：是要创意发散、信息整理，还是任务执行？不同阶段应选用不同工具组合。 提供了6个具体职场场景的解决方案，包括文章创作、课程设计、会议纪要等，并给出详细的操作
cst使用局部网格加密，手动加密，special设置等方法合理网格布局加速仿真速度
在CST中，计算复杂模型或者阵列的时候往往需要耗费大量仿真时间，除了使用更高性能的电脑或工作站进行仿真，合理对CST的仿真网格进行适当设置也是必不可少的一步。CST中网格设置影响模拟的精度和速度，因此花时间理解网格过程是很重要的。
OpenCV安装配置教程VS2022（超级顺利）
博主最开始没打算写这篇博客，只是想简单的在网上找一下最新版的OpenCV的安装配置教程，适用于VS2022的，但是我搜了一早上，也没搜到一个能让我成功安装配置的，看了很多很多文章，根本就没有几篇有用的。所以没办法了，只能自己研究了，于是就整理了这篇博客，希望能帮到和我一样的人，这就是博主一直信奉的利他精神！
从零构建XVC协议栈：FPGA+W5300的跨界调试架构实战
本文详细介绍了如何从零构建XVC协议栈，通过FPGA与W5300以太网控制器的创新组合实现跨界调试架构。重点解析了JTAG时序逆向、TCP/IP协议栈集成与XVC协议实现，提供了硬件设计优化和性能加速技术，为嵌入式开发者和FPGA工程师提供实用的远程调试解决方案。
OpenFOAM-v2006重叠网格挖洞问题实战：如何手动修复overset代码中的边缘识别缺陷
本文深入探讨了OpenFOAM-v2006中重叠网格挖洞问题的实战解决方案，重点修复overset代码中的边缘识别缺陷。通过逆向工程解析挖洞决策机制，设计最小侵入式的函数override方案，并建立多级验证体系，有效解决了网格挖洞区域覆盖不全的问题，提升了计算流体动力学模拟的准确性和可靠性。
uniapp(全端兼容) - 最新详细实现接入腾讯视频播放器功能插件，uniapp全平台端（小程序/H5网页/App/nvu）调用引入并使用腾讯视频播放组件完整全流程（详细示例源码，一键复制开箱即用）
uniapp腾讯视频，uniapp微信小程序腾讯视频，uniapp小程序接入腾讯视频详细示例教程源码，uniapp怎么在微信小程序平台使用腾讯视频插件，在uni-app中使用腾讯视频插件播放视频，uniapp调用腾讯视频，uniapp引入腾讯视频插件，uniapp小程序中引入腾讯视频无法播放，uniapp微信小程序平台引入腾讯视频播放不了黑屏，在uniapp开发的微信小程序中使用腾讯视频，uniapp如何引入腾讯视频插件播放视频，uni-app小程序平台引入腾讯视频插件播放腾讯视频，uniapp 小程序接入
布尔可满足性问题（SAT）深度研究
布尔可满足性问题（Boolean Satisfiability Problem, SAT）是计算机科学和数理逻辑中的一个核心决策问题。其定义为：对于一个给定的布尔逻辑公式，判断是否存在一组对其变量的真值赋值（即，为每个变量指定真 (True) 或假 (False)），使得该公式的最终计算结果为真。如果存在这样的赋值，则称该布尔公式是可满足的 (satisfiable)；否则，称其为不可满足的 (unsatisfiable)。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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
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")
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
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