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我也要
运送的快递放在大小不等的长方体快递盒中，为了能够装载更多的快递同时不能让货车超载，需要计算最多能装多少个快递。
注：
快递的体积不受限制，快递数最多1000个，货车载重最大50000。
第一行输入每个快递的重量
用英文逗号隔开
如5,10,2,11
第二行输入货车的载重量
如20
输出最多能装多少个快递。
1,1,1,1,1
3
3
每个快递重量为1，最多装3个，总重量3。
100,200,300
500
2
排序后重量为100,200,300。装载100和200，总重量300，最多装2个快递。
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
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，Java实现。
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（C语言）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语言实现。
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（Python/JS/C/C++）
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。
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华为OD 机试 2025 B卷 - 快递运输 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
华为OD机试 2025 B卷 快递运输 提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解
华为OD机试 - 快递投放问题（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
vos如何对接okcc（保姆级教程）
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【ORB_SLAM系列4】—— 一文搞定如何在Ubuntu20.04中安装运行ORB_SLAM3（包含ROS版本和非ROS版本）
ORB-SLAM3是一款基于特征点的实时单目SLAM系统，是SLAM领域的研究热点之一。它的核心算法是结合了ORB特征点提取和描述子匹配、单目RGB相机的深度估计、运动估计和地图优化等步骤，能够在实时性和精度之间取得平衡，适用于各种环境下的定位和建图任务。在各种应用领域都有广泛的应用。本教程主要是介绍了关于在ubuntu20.04中运行ORB_SLAM3的所有依赖的库的安装过程，和所遇到的一些报错的解决方法。有什么问题，可以评论区里面交流讨论
强化学习：Distributed PPO (DPPO) 学习笔记
DPPO = Distributed + Proximal Policy Optimization Distributed：多个智能体并行训练 Proximal：限制策略更新幅度，确保稳定性 Policy Optimization：基于策略梯度的优化方法 核心思想：多个智能体并行探索环境，共享经验，通过裁剪策略更新确保训练稳定
x265探索与研究（四）：如何编码视频？
如何编码视频？ 本文介绍x265中的两种编码视频方法，一是采用命令行的方法；二是GUI的方式。 1、命令行的方法 （1）、第一种方式生成*.265格式的视频文件 第一种方式可以生成*.265格式的视频文件，对应的命令为： x265 --input-res 352x288 --fps 30 hall_cif_352x288_300.y
电子工程师必看：dB与放大倍数快速换算表（附常见误区解析）
本文为电子工程师提供了dB与放大倍数快速换算的实战指南。文章深度解析了分贝的本质与核心价值，并提供了电压/电流与功率增益的速查表及心算技巧。重点剖析了混淆电压与功率dB、-3dB带宽理解等常见误区，并结合示波器、频谱仪测量及系统级应用，帮助工程师在实际工作中高效、准确地运用这一对数工具。
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NEU-DET 冷轧钢缺陷检测：基于 YOLOv8 的目标检测与可视化 UI 实现
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正点原子stm32f103RChal库制作数字秒表：如用keil5和正点原子STM32F1开发板实现？
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！ 📌 特别说明： 文中部分技术问题来源于真实生产环境及网络公开案例，均经过精挑细选与系统化整理，并结合多位一线资深架构师和工程师多年实战经验沉淀，提
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TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
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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")
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