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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。
给定一组朋友关系，统计一下该朋友关系网中的朋友圈个数。
朋友圈的定义：一个朋友圈至少由3个朋友组成，且要求同一个朋友圈中的任意两个人都具有直接的朋友关系。
输入一个朋友关系列表，如 Friends = A.B],[A.C],B,D], 其中的每一个元素 Friends[i]表示 Friends[i][0]和 Friends[i]
华为OD机试双机位C卷-朋友圈个数(Py/Java/C/C++/Js/Go)
华为OD机试(机考)双机位C卷 【朋友圈个数】，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。华为OD机试 - 朋友圈个数。
【华为OD机试考生抽中题 C&D 卷】找朋友，用 JS 编码，速通
第 i 个小朋友可以看到的第一个比自己身高更高的小朋友 j，那么 j 是 i 的好朋友(要求 j > i)。请重新生成一个列表，对应位置的输出是每个小朋友的好朋友位置，如果没有看到好朋友，请在该位置用 0 代替。第一个小朋友身高 100，站在队尾位置，向队首看，没有比他身高高的小朋友，所以输出第一个值为 0。在学校中，N 个小朋友站成一队， 第 i 个小朋友的身高为 height[i]，第二个小朋友站在队首，前面也没有比他身高高的小朋友，所以输出第二个值为 0。输出 N 个小朋友的好朋友的位置。
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（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++）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（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。
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
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
华为OD机试 双机位B卷 - 朋友圈个数 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
华为OD机试双机位B卷 朋友圈个数，提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解。
华为OD机考双机位C卷 - 朋友圈个数（Java & Python& JS & C/C++ & GO ）
华为OD机考双机位C卷 - 朋友圈个数（OD上机考试双机位C卷）。提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。
华为OD机考双机位C卷 - 朋友圈个数 （Java）
华为OD机考双机位C卷 - 朋友圈个数 （Java）， 提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。
华为OD机试 - 最长的顺子 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
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华为OD机试 - 简易内存池（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
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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。
避开SAM3安装大坑：手把手教你用国内镜像和Modelscope权重快速跑通Demo
本文详细介绍了如何在国内环境下快速部署SAM3视觉大模型，包括使用国内镜像加速Python包安装、通过Modelscope获取权重文件以及解决CUDA 11.8等低版本适配问题。手把手教你避开常见安装陷阱，实现高效Demo运行。
机器人示教器方案昆仑通态脚本实现（ 三菱FX3U+昆仑通态3轴联动））
项目应用场景：最终客户需要自由的修改程序流程，如检测什么信号，多少时间，再进入下一步，轴定位轨迹可以自由修改，方便最终可以在不修改PLC程序的情况下，自由示教程序。3.指令数量可以自行添加，在内存足够的情况下，无限制，只需要在PLC框架里面写好每个指令执行的内容就可以了，不需要在程序里面重复写相同类容；4.模板有延时指令，输入指令，输出指令，伺服定位指令，焊钳控制指令，自动修磨指令，转矩模式指令，结束指令等（可自行添加）；1.有类似示教器编程功能，可以任意位置插入指令，可以任意位置删除指令；
避坑指南：ZYNQ MPSOC QSPI固化时MT25QU256闪存的特殊配置
本文针对Xilinx ZYNQ UltraScale+ MPSoC平台，详细解析了使用Vitis工具将BOOT.bin固化至Micron MT25QU256ABA QSPI NOR Flash时的特殊配置与避坑指南。重点阐述了Init文件的真实作用、电压与频率的精确匹配策略，以及针对该闪存型号的初始化序列，帮助工程师解决烧录失败、启动异常等常见问题，确保系统可靠启动。
【WebApi + Sqlserver】 使用C#编写WebApi并打开sqlserver数据库进行访问，代码适用于简单练习，真实开发需自行完善
【WebApi + Sqlserver】 使用C#编写WebApi并打开sqlserver数据库进行访问，代码适用于简单练习，真实开发需自行完善
【工具插件类教学】Unity翻书效果插件Book-Page Curl Pro教程
特征： • 从左到右和从右到左翻页 • 与画布缩放器 配合使用 • 可配置的自动翻转脚本 • 支持向页面 添加 UI 元素 • 支持透明页面 • 适用于“世界空间”画布
UWB 多传感器通信的纳秒无线位置和时钟同步方法
利用UWB高精度的特点，实现多节点下的无线时钟同步和定位。通过优化硬件架构，减少不确定延迟的影响，系统可以提供纳秒级时钟同步消息
Go游戏服务器开发的一些思考（一）：语言层面
Go是比C++更好用的高级语言使用Go作为服务器开发的主语言前，首先需要对Go语言做下定性。在接触Go前，可能给人的印象（至少是我），Go是一门脚本语言。看了 官方文档 ，才知道Go是一门高级语言。与C++相比，它有以下优势： 面向接口的编程没有C++复杂的面向对象语法，如类、继承、多态、虚函数等等。Go中只有结构与接口，从语言层面上，直接指导功能与功能间的解耦。直接且语法简单 提供语言反射机制提供
【Python进阶】VSCode Python开发完全指南：从环境配置到高效调试
本文通过15个实战案例，系统讲解VSCode进行Python开发的环境配置、编码技巧、调试方法及性能优化，帮助初学者快速构建专业开发环境。
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
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")
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
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