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
600+累计阅读
695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
华为OD机试 2025B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++）》。
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。
游戏规则：
输入一个只包含英文字母的字符串，字符串中的两个字母如果相邻且相同，就可以消除。在字符串上反复执行消除的动作，直到无法继续消除为止，此时游戏结束输出最终得到的字符串长度。
输入原始字符串st
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。
保姆级避坑指南：用Keil和J-Flash搞定凌思微LE5010蓝牙芯片的首次程序下载
本文提供了一份详细的保姆级避坑指南，帮助开发者使用Keil和J-Flash工具完成凌思微LE5010蓝牙芯片的首次程序下载。文章重点解决了算法文件混淆、协议栈漏烧和仿真器连接异常等常见问题，并详细介绍了开发环境配置、协议栈烧录和下载接口的物理层奥秘，助力开发者高效完成蓝牙开发任务。
Verilog——反相器
反相器代码： module inv( A, Y );//A,Y是端口 //定义端口属性 input A; output Y; //定义输入输出关系 assign Y=~A;//Y等于A的反 endmodule //inv是module的名字
第十二节：C#工业控制编程基础--输出正弦波实验
第十二节：基于c#使用开发板输出正弦波实验 文章目录第十二节：基于c#使用开发板输出正弦波实验一、实验目的：了解采集卡DA相关函数的使用。二、实验内容：利用C#生成正弦波，然后用采集卡DA输出。三、实验步骤：1.打开Visual Studio 2013，新建窗体应用程序项目，配置好板卡dll文件。2.在窗体中放入控件，对控件进行布局排版，并修改他们的Name属性和Text属性。3.在Chart控件内选择Spline型图表，如图2。4.进入编程区域，在public partial class Form1 :
什么是 MDB-RS232，为什么需要 MDB-RS232适配器 ？
在您需要设计一个售货机，首先需要选择适合您机器的主板，比如安卓主板、树莓派、工控机或者PLC等，这些主板都是没有MDB接口的，而支付设备，比如你选择的纸币器，硬币器，都是MDB接口。那您就需要这个 MDB 适配器，来把MDB接口的支付设备连接到这些串口的主板上，进行通信和控制。MDB-RS232旨在将MDB 协议转换为 RS232 协议，并执行必要的电压转换以及数据路由工作。，能够让主板轻松执行其他任务，不需要考虑协议的具体软硬件的兼容和稳定性问题。专业的设计指导和协助协议分析，丰富的开发文档。
使用Typora时LaTeX内联公式简单汇总
0、前言 在使用Typora写笔记时，有时候需要添加上LaTeX排版的公式。以下是整理出的一份简单笔记，方便记忆不清楚时查阅。笔记暂时不够完善，之后再补充。 注：有些公式语法KateX不能解析，但在Typora中可以使用（不用在意） 1、一些基本内联公式 位置关系 展示 LaTeX 说明 x2x^{2}x2 x^{2} 右上标 x2x_{2}x2 x_{2} 右下标 2x{}^{2}x2x {}^{2}x 左上标 2x{}_{2}x2x {}_{2}x 左下标
【MFiX后处理】MFiX中使用des_usr_var输出颗粒的传热量（2020-11-27更新变更输出变量名方法）
参考之前Yin的那一篇博客 https://www.cnblogs.com/Jay-CFD/p/10621274.html 输出一下颗粒传热量 使用的算例是fluid_bed_dem_2d 打开des scalar tracking 前面都和Yin那篇一样，打开enable user scalar tracking 输入2 因为第一个用来测试Y加速度了 第二个输出传热量 然后在output vtk中勾选好 更改源代码 源代码为des_thermo_newvalues.f 在mfix-GUI自带的ed
手把手教学：利用AutoDL与vLLM快速部署DeepSeek-R1大模型实战指南
本文详细介绍了如何利用AutoDL平台和vLLM框架快速部署DeepSeek-R1大模型的实战指南。从服务器配置、vLLM安装优化到模型部署的两种方案，再到性能调优和生产环境建议，手把手教你高效完成大模型部署。特别针对国内开发者遇到的网络问题提供了稳定解决方案，并分享了显存优化、磁盘清理等实用技巧。
基于YOLOv11的农作物病虫害检测系统设计与实现
我们使用公开的IP102病虫害数据集作为基础，该数据集包含102种病虫害类别，覆盖水稻、小麦、玉米等多种主要农作物。图像数量：75,222张类别数：102图像分辨率：从640×480到4000×3000不等标注格式：PASCAL VOC格式此外，我们还收集了部分田间实际拍摄的图像以增强模型泛化能力。
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")
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
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
3229
扫一扫
