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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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祖国西北部有一片大大的荒地，其中零星的分布着一些湖泊、保护区、矿区；
整体上光照良好，但是也有一些地区光照不太好。
某电力公司希望在这里建设多个光伏电站，并考察清洁能源对每平方公里的土地进行了发电评估，其中不能建设的区域发电量为0kw，可以发电
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（JavaScript）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，JavaScript实现。
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
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C++实现。
华为OD机试 - 区域发电量统计 - 滑动窗口（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）
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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
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华为OD七日集训第1期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）
参加完华为OD七日集训的小伙伴，可以写一篇“华为OD7日集训总结”文章，发布在优快云，作为一个成果物。最新大模型OpenAI o1（编码、数学能力提升明显）编程最强插件 Code Copilot（写代码、改bug、代码优化、算法优化等）Java自学神器（Java思维导图、学习规划、华为OD机试解题思路、测试用例，拍照上传即可识别问题，给出权威回答）DALL-E AI绘画、AI语音对话（练习英语口语、模拟技术面试）、论文插件Consensus、数学建模私信哪吒，直接使用GPT-4o。
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。
processing与arduino互动编程
Arduino开发板对AVR单片机二次编译封装，无需考虑单片机编程寄存器、地址指针等复杂细节processing借助arduino读取各种传感器的数值，控制各种机电装置。
Spring Cloud Gateway 结合OAuth2提供UAA服务
微服务做用户认证和授权一直都是一个难点，随着OAuth2.0的密码模式被作废，更是难上加难了。今天胖哥群里的一个群友搭建用户认证授权体系的时候遇到了一些棘手的问题，这让胖哥觉得是时候分享一些思路出来了。 两种思路 通常微服务的认证和授权思路有两种： 所有的认证授权都由一个独立的用户认证授权服务器负责，它只负责发放Token，然后网关只负责转发请求到各个微服务模块，由微服务各个模块自行对Token进行校验处理。 另一种是网关不但承担了流量转发作用，还承担认证授权流程，当前请求的认证信息由网关中继给下游
LabVIEW安装NI-DAQmx的方法(适合2021版和2022版)
LabVIEW安装NI-DAQmx的方法(适合2021版和2022版)
linux CentOS7安装VCS、Verdi、SCL
1.Linux下所需安装文件 链接：https://pan.baidu.com/s/1E_l4ARFYEnp57jlX95Bpog 提取码：ggdz synopsysinstaller_v5.0 scl_v2018.06 vcs_mx_vO-2018.09-SP2 vcs_vO-2018.09-SP2 verdi-2018.9 2.Windows破解文件 scl_keygen_2030 3.安装installer 打开终端，进入synopsysinstaller_
手把手教你学simulink（95.1）--PID控制实例：基于Simulink的PID控制温度控制系统建模与仿真
温度控制是工业自动化、家用电器、医疗设备以及航空航天等领域中常见的控制问题。通过精确的温度控制，可以提高生产效率、降低能耗并确保产品质量。PID（比例-积分-微分）控制器因其结构简单、性能稳定且易于实现而被广泛应用于各种温度控制系统。本项目旨在通过MATLAB/Simulink平台设计和验证一个基于PID控制的温度控制系统，重点研究PID参数调优方法、系统动态响应特性以及稳态误差消除能力。
电商数据采集实战——多平台价格监控、比价分析与智能告警系统
在电商竞争日益激烈的今天，价格监控与比价分析已成为品牌商、渠道商和消费者的核心需求。对于品牌商而言，需要监控各渠道售价是否低于指导价（破价监控）；对于消费者而言，希望在最佳时机以最低价购入心仪商品；对于数据分析师而言，价格波动数据是洞察市场趋势的金矿。然而，电商数据采集面临三大核心挑战：本文将基于 Python + Scrapy + Playwright + Redis + ClickHouse 技术栈，构建一套完整的电商价格监控与比价系统。架构分层说明：电商平台的反爬手段层出不穷，采集系统必须具备多层次的
C++ Qt6 QtQuick/QML入门进阶与项目实战视频教程
C++ Qt这些年在PC客户端、嵌入式、汽车座舱仪表等领域应用很广泛，例如剪映专业版、微信4.0、亿图脑图、Steam、美图秀秀、腾讯会议、钉钉(部分模块)等都是使用C++ QWidget/QML开发。特别是QML这种声明式UI开发更加快捷，QML的界面开发效率相对于QWidget更快速，界面效果更好，QtQuick/QML在Qt6版本也逐渐完善了，使用QML进行客户端开发是个不错的选择。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
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")
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
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