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华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里
本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。
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某电商APP希望基于用户的商品浏览历史记录，基于商品的热度值，给用户推荐一些关联的商品。
用户浏览过的商品和类似商品会关联在一起，每个商品最多有3个商品进行关联。每个商品都有一个热度值，是系统基于当前商品的购买量和搜索热度等计算出来的值。
现
华为OD机试 - 商品推荐 - 深度优先搜索DFS（Java 2024 D卷 200分）
深度优先搜索（DFS）是一种遍历或搜索树或图的算法，它沿着每一个分支尽可能深入地搜索，直到节点没有未访问的子节点，然后回溯并继续搜索其他分支。
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（Python/JS/C/C++）
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2026华为OD机考新系统真题 + 双机位C卷 + 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ
2026年4月1日起，华为OD机试正式切换至新系统模式！采用力扣模式，无需自己写输入！ 难度大幅度降低。正在备考华为OD机试的同学，优先刷新系统机试真题，可大幅提升通过率。 新系统考题考点与旧版一致，无需重新适应。本专栏所有算法题均配有详细思路解析，并提供C语言、JS、C++、Python、Go、Java多语言源码实现。订阅后私信即可开通专属OJ刷题权限，高效备考一次上岸！
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
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华为OD机试 - 最长的顺子 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
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华为OD机试 - 简易内存池（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
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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）
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华为OD机试 - 开源项目热度榜单（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 100分）
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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）
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华为OD机试 - 最快到达医院的方法（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
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华为OD机试 - 德州扑克 - 逻辑分析（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 200分）
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最新Linux CSI Tools安装教程（两台主机，一发一收）（监控模式）
无线感知之CSI Tools工具安装，最新在监控模式下采集CSI数据，
Android 12高通thermal-engine调试实战：如何快速开启debug日志并解决CPU降频问题
本文详细介绍了Android 12高通thermal-engine的调试实战，包括如何快速开启debug日志、解读关键日志信息以及解决CPU降频问题。通过优化配置文件和调整温控策略，开发者可以有效提升设备性能，避免因温度管理导致的性能瓶颈。
[TI板]MSPM0G3507——keil环境配置+烧录配置+vscode配置+空工程迁移+点灯+芯片解锁教程
本文介绍了MSPM0G3507开发环境的配置与烧录方法。主要内容包括：1)下载安装芯片支持包和SDK开发工具；2)通过串口或DAPLink两种方式实现程序烧录，详细说明了UniFlash软件的使用步骤和常见问题解决方法；3)简要提及工程迁移和LED点灯等基础操作。文章提供了完整的开发环境搭建指南，涵盖从软件安装到实际烧录的全过程，并附有相关工具下载链接和操作截图，帮助开发者快速上手MSPM0G3507开发。
ISP模块之色彩增强算法--HSV空间Saturation通道调整
色彩增强不同于彩色图像增强，图像增强的一般处理方式为直方图均衡化等，目的是为了增强图像局部以及整体对比度。而色彩增强的目的是为了使的原有的不饱和的色彩信息变得饱和、丰富起来。对应于Photoshop里面的“色相/饱和度”调节选项里面对饱和度的操作。色彩增强的过程，并不改变原有彩色图像的颜色以及亮度信息。 在我的色彩增强算法模块里面，始终只针对色彩饱和度(Saturation)信息做研究，
扣子(coze)案例^第22期：零代码打造小红书竞品监控系统+AI自动生成运营策略建议
本文详细介绍了如何利用扣子(coze)平台零代码搭建小红书竞品监控系统。该系统通过自动化工作流抓取竞品笔记数据，并存入飞书多维表格，结合AI能力自动生成包含可视化分析报告在内的运营策略建议，帮助运营者高效进行数据驱动的市场分析。
YOLOv13改进策略【特征提取层】| 引入注意力卷积模块RFAConv，关注感受野空间特征 助力yolov13精度提升
RFAConv：创新空间注意力和标准卷积运算感受野空间特征是针对卷积核设计的，根据卷积核大小动态生成。以3×3卷积核为例，它由非重叠滑动窗口组成，每个窗口代表一个感受野滑块。
【人工智能时代】-什么是MCP？本地如何开发MCP Server
MCP（Model Context Protocol）全称模型上下文协议，是由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。掌握更多的信息控制更多的工具在没有联网搜索之前，大模型的数据来源只有训练数据的时候以及推理我们告诉他的东西。所以后来的rag、知识库都是让AI掌握更多的信息，而MCP的出现是为了让大模型控制更多的工具，赋予更多能力。在本篇文章中，基于 Python 完成了一个简单的 MCP Server 的开发。
AIGC 算法工程师面试八股文全解析：Diffusion Models 原理、推导与实战要点
特性 | 重参数化技巧 (Reparameterization Trick) |本质| 将随机变量的采样过程从不可导的随机操作转换为可导的确定性函数与一个已知分布的随机噪声的组合。目的。
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
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计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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