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华为OD机试 2025A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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当前IT部门支撑了子公司颗粒化业务，该部门需要实现为子公司快速开租建站的能力，建站是指在一个全新的环境部署一套IT服务。
每个站点开站会由一系列部署任务项构成，每个任务项部署完成时间都是固定和相等的，设为1。部署任务项之间可能存在依赖，假如任务2依赖任务1，那么等任务1部署完，任务
2024华为OD机试C+D卷真题目录汇总 (C C++ Java Py JS），五种语言解答
本文是2024华为OD机试(C C++ Java Py JS) C+D卷专栏的目录贴（持续更新中…）华为OD是Outsourcing Dispacth模式，是华为和外企德科联合招聘的简称。目前华为大多数是OD招聘。OD模式也是华为提出的一种新的用工形式，每年都会从OD项目挑优秀员工转为正编。所有OD和正式员工一样对待，没有差别，部门平时开会、评审等活动都是一起参加的，是同薪同酬，都是由华为的HR直接定的薪资，看的是我们技术能力。
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 - 找终点（Python/JS/C/C++ 2025 A卷 100分）
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华为OD机试 - 最少交换次数 - 感谢@on your left反馈（Python/JS/C/C++ 2025 A卷 100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。感谢@on your left反馈，2025-04-01，A卷100分考试真题。给出数字K，请输出所有小于K的整数组合到一起的最小交换次数。组合一起是指满足条件的数字相邻，不要求相邻后在数组中的位置。取值范围：-100 <= K <= 100-1
华为OD机试 - 字符串分割转换（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100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。给定一个非空字符串 Q S，其被 N 个‘;’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。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
二、声明式 Pipeline 语法
选择型参数，一般用于给定几个可选的值，然后选择其中一个进行赋值，例如：parameters { choice(name: ‘CHOICES’, choices: [‘one’, ‘two’, ‘three’], description: ‘’) }，表示定义一个名为 CHOICES 的变量，可选的值为 one、two、three；默认情况下，如果定义了某个 stage 的 agent，在进入该 stage 的 agent 后，该 stage 的 when条件才会被评估，但是可以通过一些选项更改此选项。
FPGA音频处理入门：手把手教你用Verilog实现I2S接收模块（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用Verilog在FPGA上实现I2S接收模块，涵盖I2S协议原理、Verilog架构设计、完整代码实现及优化技巧。通过实战案例，帮助开发者快速掌握数字音频处理技术，适用于嵌入式音频系统开发。
I2C通信——时序图
本文用逻辑分析仪抓取主机I2C通信的时序图，抓取的过程是读某个寄存器的值。
【23】OpenCV C++实战篇——张正友相机标定【相机标定原理、相机标定流程、标定结果评价、图像畸变矫正】
R是3×3的正交单位矩阵（即旋转矩阵），t为平移向量，R、t与摄像机无关，所以称这两个参数为摄像机的外参数(extrinsicparameter)，可以理解为两个坐标原点之间的距离，因其受x,y,z三个方向上的分量共同控制，所以其具有三个自由度。R是3×3的正交单位矩阵（即旋转矩阵），t为平移向量，R、t与摄像机无关，所以称这两个参数为摄像机的外参数(extrinsicparameter)，可以理解为两个坐标原点之间的距离，因其受x,y,z三个方向上的分量共同控制，所以其具有三个自由度。
YOLO26涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | AAAI 2025 FBRT-YOLO 两个轻量级FCM和MKP模块, 助力无人机航拍任务VisDrone、UAVDT和AI-TOD高效涨点
本文提出FBRT-YOLO26模型，通过引入两个轻量级模块FCM和MKP优化航拍图像检测性能。FCM模块通过特征互补映射解决小目标信息丢失问题，MKP模块利用多尺度卷积核增强目标感知能力。在VisDrone等数据集上的实验表明，该方法在精度和速度上均优于现有实时检测器。文章详细介绍了模块结构、核心代码实现及YAML配置文件修改方法，为航拍图像中的小目标检测提供了高效解决方案。该模型实现了检测精度与效率的良好平衡，具有实际应用价值。
从数据库到数据仓库：数据仓库导论
本文为数据仓库导论，旨在介绍数据仓库的基本理念和应用场景，帮助读者理解数据仓库的重要性及其在企业中的实际应用。
YOLOv11的物理信息神经网络（PINN）：引入物理规律约束目标运动预测
本文介绍了YOLOv11目标检测与PINN物理信息神经网络的融合技术。YOLOv11采用增强特征提取和参数优化架构，在保持实时性的同时提升检测精度。PINN通过将物理方程嵌入损失函数，实现数据高效学习。两者的结合可显著提升运动预测准确性和遮挡处理鲁棒性。文章详细阐述了环境配置、YOLOv11模型验证方法，并提供了基础PINN框架代码实现，展示了物理约束如何通过自动微分整合到神经网络中。该融合技术适用于自动驾驶、无人机导航等需要物理规律建模的视觉感知场景。
计算数列位置N的值
本文介绍了一个数列生成问题，要求根据输入的两个整数M和N生成特定规则的数列，并输出第N个位置上的数值。数列生成规则为：前M个元素为1到M；后续元素根据前M个元素是否重复来决定计算方式（求和或求差）。文章提供了C++、Java和Python三种语言的实现方案，均包含输入处理、数列初始化、循环计算和结果输出等步骤。各语言实现中均使用集合去重特性判断重复元素，并通过内置函数或自定义方法求取最大值和最小值。该问题主要考察基础编程能力，包括数组/列表操作、最值计算和重复元素判断等基本编程技巧。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
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