墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
66平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。
刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。
在ICT运维领域，现网运维工程师面向对设备上报的众多告警，往往需要筛选出最主要的告警优先处理，次等级的告警或许为同一个根因导致的告警，处理优先级会放后或者不处理，这样就诞生出主次关联告警的概念。给定一系列告警的主次关联关系，判断是否存在如下情况：
• 情况1：同1个告警是否存在多个主告警。
• 情况2：输入的主次关联关系中是否存在环路。
华为OD机试 新系统 双机位C卷 往年真题 机考题库（持续收录中）以及算法考点详解
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 最长的顺子 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 简易内存池（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 字符串分割（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100分）
分隔成 N+1 个子串，给定正整数数组 K，要求除第一个子串外，其余的子串每 K 个字符组成新的子串，并‘-’分隔。反之，如果它含有的大写字母比小写字母多，则将这个子串的所有小写字母转换为大写字母；对于新组成的每一个子串，如果它含有的小写字母比大写字母多，则将这个子串的所有大写字母转换为小写 Q 字母；子串为 12abc、abCABc、4aB@，第一个子串保留，后面的子串每 3 个字符一组为 abC、ABC、4aB、@，子串为 12abc、abCABc、4aB@，第一个子串保留，输出转换后的字符串。
华为OD机试 - 幻方修复（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 200分）
本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。幻方（Magic Square）是一个由 1~N²，共 N² 个整数构成的 N*N 矩阵，满足每行、列和对角线上的数字和相等。上回你已经帮助小明将写错一个数字的幻方进行了修复，小明在感激之余也想进一步试试你的水平，于是他准备了有两个数字发生了位置
华为OD机试 - 荒岛求生 - 栈Stack（Python/JS/C/C++ 新系统 100分）
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 开源项目热度榜单（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
华为OD机试 - 计算误码率（Python/JS/C/C++ 双机位C卷 100分）
移动通信 网络中的误码率主要是指比特误码率，其计算公式如下：比特误码率 = 错误比特数 / 传输总比特数，为了简单，我们引入字符串来表示误码通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码。我们需要将这两个压缩字符串解压成实际的字符序列，然后逐位比较它们，统计误码（不同字符）的数量。题目给出两个经过压缩编码的字符串，通过解压缩后需要判断两个字符串在解压后的误码率，即对应位置不同的字符数量占总字符数量的比例。输入一个标准的字符串，和一个传输前的字符串，计算误码率。两个解压后的字符串完全相同，没有错误字符。
华为OD机试 - 绘图机器 - 双指针（Python/JS/C/C++ 新系统 100分）
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 最快到达医院的方法（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 德州扑克 - 逻辑分析（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 200分）
刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释，发现新题目，随时更新。
华为OD机试 - TLV格式（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 100分）
两端通过TLV格式的报文来通信，现在收到对端的一个TLV格式的消息包，要求生成匹配后的(tag,length,valueOffset)列表。和需要匹配的n个tag对应的n行匹配结果，每一行由长度和偏移量组成。第二行：需要匹配的tag数量n(0 < n < 1000)后面N行：需要匹配n个tag值(十进制表示)，递增排列。标签10（0A）存在，长度3，valueOffset=2。标签15（0F）长度4，valueOffset=2。标签14（0E）长度2，valueOffset=8。
华为OD机试 - 找出作弊的人（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
华为OD机试 - 转骰子（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 - 推荐多样性（Python/JS/C/C++ 双机位A卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
三维重建笔记_光束平差法(Bundle Adjustment, BA)
目录 1 光束平差法(Bundle Adjustment, BA) 1.1 SFM (Structure‐from‐Motion) 定义 问题描述 1.2 重投影误差 (Reprojection Error) 目标函数 1.3 使用 Levenberg‐Marquardt Algorithm 进行优化 问题描述 简化目标函数 参考 Gauss‐Newton Method ...
开源分享：苹果群控手机源代码解析与实战
本文介绍了苹果设备群控的基本原理和实现方法，重点解析了基于Python+Appium的群控系统构建。主要内容包括：1）设备连接管理技术（USB/Wi-Fi）；2）自动化控制方式（WDA/AppleScript/Appium）；3）实战演示了通过Python脚本实现多设备同时控制，涵盖环境配置、代码解析和功能说明；4）提出了多线程、图像识别等优化方向。文章为开发者提供了快速上手的群控方案，适用于自动化测试、批量管理等场景，并推荐了相关开源项目参考。
树莓派4B安装 ubuntu20.04 & VNC远程桌面 & 安装ROS noetic
树莓派4B安装ubuntu20.04 & VNC远程桌面1、安装ubuntu方式1：下载Imager文件。方式2：下载镜像文件。2、查询树莓派 IP 地址3、使用ssh远程登录树莓派4、更新源地址5、更新6、安装桌面环境7、允许root登陆8、登陆远程桌面9、设置中文 1、安装ubuntu 方式1：下载Imager文件。...
【小贪】万字长文介绍因果推断和增益模型
本文首先从一个实例出发阐述了因果性不等于相关性，进而引出因果推断和增益模型。然后简单介绍了因果推断的基础内容，并介绍了主要的三类增益模型：元学习、增益直接建模、表示学习，每一类模型都简要介绍了其经典模型。之后介绍了增益模型的评价指标，包括uplift bins、uplift curve和qini曲线。增益模型实际上是一大类模型框架，本质上可以用传统响应模型或其他机器学习模型嵌入增益模型的框架，但是预测结果并不是一个概率，模型评价方式也有变化。训练样本收集增益模型建模强依赖于ab实验，数据要求很高。
用ADS2023手把手仿真SKYWORKS SMA1234变容二极管：从Datasheet到S参数结果全流程
本文详细介绍了如何使用ADS2023仿真SKYWORKS SMA1234变容二极管的全流程，从Datasheet参数解析到S参数结果验证。通过等效电路建模、关键公式编写和仿真设置，帮助工程师掌握变容二极管在射频电路设计中的应用技巧，提升仿真精度和工程实践能力。
基于Slim-Neck架构的YOLOv11轻量化特征融合方案（实现超轻量级与高精度的双重突破）
购买即可解锁800+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新。
【网络安全】AntSword蚁剑新手快速入门（附实战案例）
蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台WebShell管理工具，它主要面向于合法授权的渗透测试安全人员以及进行常规操作的网站管理员。蚁剑的特点主要有如下几点：1.支持多平台。包括macOS、Linux 32位、Linux 64位、Linux armv7l、Linux arm64、Windows 32位、Windows 64位。2.完善的文档。中国蚁剑文档地址。3.多项功能。文件管理功能、虚拟终端功能、数据库管理功能。4.内置代理功能。
【机器学习-18】特征筛选：提升模型性能的关键步骤
我们将介绍不同类型的特征筛选方法，包括基于统计的方法、基于模型的方法和嵌入式方法等，并详细解释每种方法的原理和适用场景。通过特征筛选，我们可以减少数据集的维度，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并加速模型的训练过程。通过选择适当的特征筛选方法，我们可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并加速模型的训练过程。然而，并非所有的特征都对模型的性能提升有所贡献，有些特征甚至可能是冗余的、噪声较大的或者与目标变量无关的。我们的目标是通过特征筛选选择出对欺诈检测最有用的特征，以提高模型的预测精度。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
7万+
扫一扫
