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2025华为OD机试题库（按算法分类）：2025华为OD统一考试题库清单（持续收录中）以及考点说明（Python/JS/C/C++）。
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。
给定数组[[2,1][3,2]]，每组表示师徒关系，第一个元素是第二个元素的师傅，数字代表排名，现在找出比自己强的徒弟。
无
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2026华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ
2025华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ
2026华为OD机试（Python）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，Python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！
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。
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。
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。
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。
2025华为OD机试真题最新题库 (B+C+D+E+2025A+2025B卷) + 在线OJ在线刷题使用（C++、Java、Python C语言 JS合集）（正在更新2025B卷，目前已收录710道）
2024年，华为目前已经启用D卷，目前D卷和C卷的题目一样一次订阅永久阅读，支持在线刷题，持续更新，有问题随时解答，本专栏题目数量已收录到484道。每篇文章的思路分析都非常详细，题目新增图解思路，问题解疑，多样例测试，超过百字的思路参考解析。
三分钟解决RKNN-Toolkit2安装失败：从模块报错到成功验证的完整记录
本文详细记录了RKNN-Toolkit2安装失败的解决方案，从环境配置到模型转换实战，特别针对常见的'No module named 'rknn''报错提供了完整修复指南。通过YOLOv8模型转换示例，展示了从ONNX到RKNN格式的完整流程，并分享了在RK3588芯片上的部署优化技巧。
告别Modern Standby！Win10/11强制S3睡眠的终极指南（含BIOS设置避坑）
本文是针对Windows 10/11用户因Modern Standby（S0低电量待机）导致睡眠耗电、发热问题的终极解决方案。文章详细对比了Modern Standby与传统S3睡眠（Suspend to RAM）的本质区别，并提供了从系统诊断、注册表修改、BIOS/UEFI设置避坑到驱动优化的完整步骤，旨在帮助用户强制启用稳定、省电的S3睡眠模式，彻底告别睡眠噩梦。
Hopf振荡器在机器人步态控制里到底怎么用？一个CPG仿生案例说清楚
本文深入解析了Hopf振荡器在机器人步态控制中的实际应用，通过CPG仿生案例详细展示了从数学方程到关节指令的完整流程。重点探讨了Hopf振荡器的极限环稳定性、参数调节技巧及自适应控制策略，为机器人运动控制提供了高效解决方案。
TOGAF9.2/10 认证基础知识点概览表
（考点解析：业务场景是一种重要的技术，可以在企业架构的各个阶段使用，主要是架构愿景和业务架构，但如果需要，也可以在其他架构域中使用，以直接从业务的高级需求中派生架构的特征。“哪里”可以看作是对相关企业的界定、“为什么”可以被视为组织环境中的关键驱动因素和要素、“谁”是指确定发起人利益相关者和受业务指令影响的其他主要利益相关者，以创建企业架构，并确定他们来自企业的需求和优先级、他们与企业的关系以及彼此之间所需的工作行为。它是业务驱动和业务主导的，它结 合了所有业务线的必要努力，以实现所需的能力。
保姆级教程：用Python从UCI下载波士顿房价数据集，手把手跑通线性回归、岭回归和Lasso
本文提供了一份保姆级教程，详细讲解如何用Python从UCI下载波士顿房价数据集，并手把手实现线性回归、岭回归和Lasso回归模型。内容涵盖数据获取、清洗、特征分析到模型构建与评估的全流程，特别适合机器学习初学者掌握波士顿房价预测这一经典案例。
从Multibit到Debanking：芯片设计中的时序优化完整流程解析（含真实案例）
本文深入解析芯片设计中Multibit技术与Debanking的时序优化完整流程，结合7nm移动SoC真实案例，详细探讨Multibit的核心优势、实施条件及潜在风险，并提供Debanking的触发时机与操作策略。通过平衡Multibit与Debanking，工程师可有效优化PPA（Power-Performance-Area），提升芯片设计效率。
毕设加分项！手把手教你完成基于YOLOv8与PyQt5的多类别目标检测系统——让你的毕设从“完成”到“出色”
从KITTI数据集处理，到YOLOv8模型训练，再到PyQt5界面开发，整个流程其实没有想象中那么难。只要你跟着步骤一步步来，不仅能顺利完成毕设，还能掌握目标检测和GUI开发的核心技能——这些技能在未来的求职、读研中都非常实用。如果过程中遇到问题，别担心！可以去YOLOv8的官方文档、PyQt5论坛找答案，也可以和同学、老师交流。记住，完成毕设的过程也是你技术成长的过程，坚持下去，你会为自己的成果感到自豪。
2025实战｜C#上位机+STM32实现LED串灯控制：串口通信+PWM调光+自定义帧协议（附上下位机源码）
粘包：一次收到“BRIGHT:50LED_OFF”，解析完全错乱；乱码：串口波特率/编码不匹配，指令变成“??H??50”；丢帧：数据传输中少字符，比如“BRIGHT:5”，解析出亮度5而非50。因此我们设计字节级自定义帧协议协议先行：无论简单还是复杂场景，先定义清晰的帧协议，避免数据错乱；串口稳字当头：下位机用环形缓冲区接收，上位机加锁发送，避免丢包/粘包；跨线程必处理：C#上位机所有UI更新必须用Invoke，否则必崩溃；硬件是基础：接线、供电、共地这些细节，比代码更易出问题；
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")
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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