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本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。
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机器人搬砖，一共有N堆砖存放在N个不同的仓库中，第 i 堆中有 bricks[i] 块砖头，要求在8小时内搬完。
机器人每小时能搬砖的数量取决于有多少能量格，机器人一个小时中只能在一仓库中搬砖，机器人的能量格每小时补充一次且能量格只在这一个小时有效，为使得机
2026华为OD机试（Python）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
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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机试（C语言）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
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2026华为OD机试（JavaScript）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
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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！
2026华为OD机试（JAVA&Go）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
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2026华为OD机试（C++）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
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【2024华为OD机试C卷】399、机器人仓库搬砖 | 机试真题+思路参考+代码解析（C语言、C++、Java、Py、JS）（本题100%）
题目描述 >机器人搬砖，一共有N堆砖存放在N个不同的仓库中，第 i 堆砖中有bricks[i]块砖头， 要求在8小时内搬完。机器人每小时能搬砖的数量取决于有多少能量格，机器人一个小时中只能在一个仓库中搬砖，机器人的能量格每小时补充一次且能量格只在这一个小时有效，为使得机器人损耗最小化尽量减小每次补充的能量格数为了保障在8小时内能完成搬砖任务，请计算每小时给机器人充能的最小能量格数 > >说明： 1、无需考虑机器人补充能量格的耗时 2、无需考虑机器人搬砖的耗时 3、机器人每小时补充能量格只在这一个
华为OD机试真题2023 C & D卷（Python&C++）
本栏包含了华为OD机试真题2023 C & D卷的全部机试真题。
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。
服务器基础知识介绍
服务器，不仅仅是一台高性能计算机，更是网络的核心节点，承担着网络服务的责任。然而，相较于普通计算机，服务器对于稳定性、安全性和性能等方面提出了更高的要求，这使得它们在数字化浪潮中傲然独立。在硬件成本结构中，CPU和芯片组占据约50%的成本，内存占15%，外部存储占10%，其余硬件约占25%。服务器的逻辑结构与普通计算机相似，但由于其需要提供高性能计算，对稳定性、可靠性、安全性、可扩展性和可管理性的要求更高。服务器的分类多种多样，根据产品形式可分为塔式服务器、机架服务器、刀片服务器和机柜服务器。
PMOS缓启动电路设计实战：用LTspice优化上电时序，把60A冲击降到15A
本文通过一个实战案例，深入解析了PMOS缓启动电路如何有效抑制上电冲击电流。文章指出，低ESR电容是导致冲击电流飙升的元凶，并详细阐述了利用LTspice仿真工具，通过优化栅极电阻和栅源电容等参数，将高达60A的冲击电流成功降至15A的设计与优化过程，为电源开关电路设计提供了可复用的方法论。
SPSS新手教程—两步聚类之结果解读
在《详解SPSS两步聚类之参数设置》一文中，我们已经了解了两步聚类的优点、分析原理，以及参数设置的技巧。 在本节中，会对IBM SPSS Statistics聚类后的结果进行解读，其中会涉及到最终聚类的结果、聚类的质量、变量重要性、聚类特征的解读。 如图1所示，我们先来回顾下本例数据在参数设置面板中的详细设置。 图1：二阶聚类设置 一、数值结果 根据上述参数设置，得到如下的数值分析结果。 首先看到自动聚类结果，如图2所示为聚类的透视表结果，展示了不同聚类数目下的BIC、BIC变化量、BIC变
vue高德地图POI关键字搜索定位
最近在项目中遇到了关于地图的问题，首先为了满足需求从而使用的是JSAPI为2.0版本的。需求是根据关键字搜索定位到该位置。值得注意的是在使用 AMap.Event.addListener时 Event一定要大写的E，不然页面会报错。在地图上定义一个输入框，根据输入的位置进行提示，然后点击后跳转到对应的位置并打点标记。JSAPI主要使用这两个。
如何用Python实现SPEI指数计算？从数据准备到结果可视化完整指南
本文提供了一份完整的Python实现SPEI指数计算指南，涵盖从数据准备、潜在蒸散量计算到结果可视化的全流程。详细介绍了使用Thornthwaite方法计算PET、拟合三参数log-logistic分布以及标准化转换的核心算法，并提供了模块化代码和可视化方案，帮助用户构建可复用的干旱分析工具。
从零实现深度学习框架——理解正则化(一)
本文介绍解决过拟合与欠拟合的方法——正则化，主要介绍L1和L2正则化。
Unity零基础到进阶 ☀️| Unity中的 GC及优化 超级全面解析 ☆(ゝω･)v 建议收藏！
介绍： 在游戏运行的时候，数据主要存储在内存中，当游戏的数据在不需要的时候，存储当前数据的内存就可以被回收以再次使用。内存垃圾是指当前废弃数据所占用的内存，垃圾回收（GC）是指将废弃的内存重新回收再次使用的过程。 Unity中将垃圾回收当作内存管理的一部分，如果游戏中废弃数据占用内存较大，则游戏的性能会受到极大影响，此时垃圾回收会成为游戏性能的一大障碍点。 本文我们主要学习垃圾回收的机制，垃圾回收如何被触发以及如何提GC收效率来提高游戏的性能。 Unity内存管理机制简介 要想了解垃圾回收如何工作以及何时被
【即插即用模块】Transformer篇 | ICCV 2025 | MALA ：注意力分布神似Softmax，告别线性注意力性能短板！
MALA（Magnitude-Aware Linear Attention）是一种改进的线性注意力机制，通过引入缩放因子和偏移项，解决了传统线性注意力忽视查询幅度的问题，使其分布更接近Softmax Attention。该模块具有线性复杂度（O(n)），结合RoPE和LEPE编码实现全局-局部位置信息混合，通过z值调制平衡信息权重。实验表明MALA在轻量级视觉任务中能有效平衡效率与精度，注意力可视化显示其分布与Softmax Attention高度相似。代码提供完整的RoPE位置编码和线性注意力
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
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
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
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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