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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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给定一个元素类型为小写字符串的数组，请计算两个没有相同字符的元素长度乘积的最大值。
如果没有符合条件的两个元素返回0。
输入为一个半角逗号分割的小写字符串数组
2<= 数组长度
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）
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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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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）
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华为OD机试 - 转骰子（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
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华为OD机试 - 推荐多样性（Python/JS/C/C++ 双机位A卷 100分）
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华为交换机密码策略配置避坑指南：明文/密文、长度、复杂度，一个命令就出错
本文详细解析华为交换机密码策略配置的关键要点，包括密码长度、复杂度及等保合规要求。通过实战案例揭示常见配置误区，如明文/密文密码格式差异、复杂度检查联动机制等，帮助网络工程师避免安全漏洞。特别针对等保二级和三级要求，提供可直接落地的安全加固方案。
基于陀螺仪航向反馈的轮式机器人PID直线控制
航向角控制是移动机器人实现稳定直线运动的基础技术，其本质是通过实时感知机体朝向偏差并动态调节驱动输出，以抵消机械不对称、轮径误差等固有扰动。该方法依托陀螺仪测量角速度并积分解算航向角，结合离散化PID算法生成补偿性PWM指令，在嵌入式平台（如STM32）上构建低延迟闭环。相比依赖编码器的速度闭环，它规避了轮径标定与安装偏心等误差源，显著提升低成本平台的工程鲁棒性与部署效率。典型应用场景包括教育机器人直线循迹、AGV基础导航模块开发及IMU-PID融合控制原型验证。
ROS下UR+Realsense相机进行手眼标定
手眼标定主要是用来确定相机坐标系和机械臂坐标系之间的转换关系，从而实现后续的抓取等任务。
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WordPress MasterStudy LMS插件 SQL注入漏洞复现(CVE-2024-1512)
WordPress Plugin MasterStudy LMS 3.2.5 版本及之前版本存在安全漏洞，该漏洞源于对用户提供的参数转义不足，导致可以通过 /lms/stm-lms/order/items REST 路由的 user 参数进行基于联合的 SQL 注入。
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LLaMA-Factory微调教程5：多模态VLM模型对话
视觉-语言模型（VLM）概述与应用 视觉-语言模型（VLM）是一类结合视觉和语言信息的人工智能模型，旨在实现跨模态的理解与交互。其核心目标包括跨模态理解和生成能力，关键技术涉及模态表示与映射、多模态预训练以及跨模态交互机制。 典型VLM模型包括： CLIP：通过对比学习实现图像和文本的向量空间对齐 BLIP：结合自监督和弱监督学习提升语义对齐 ALBEF：基于BERT结构扩展跨模态注意力 DALL-E系列：基于文本生成图像的生成式模型 CLIP4Clip：扩展CLIP到视频领域 VLM在图像/视频检索、视觉
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
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