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
200+累计阅读
201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
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mxn的二维字符网格board和一个字符串🔗单词word。
请计算单词word在网格中出现的总次数。
单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个搜索路径中不允许被重复使用。
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 - 最长的顺子 - 动态规划（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 - 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。
【数字电源/MATLAB+PLECS】如何进行 Buck 数字电源仿真（二）PLECS 搭建开环 Buck 功率级
本文介绍了如何在PLECS中搭建开环Buck功率级模型，验证数字电源设计的基本思路。重点内容包括： 明确开发顺序：先开环验证功率级，再闭环设计控制器 搭建关键组件：输入电源、PWM模块、MOSFET开关、续流二极管、LC滤波电路及负载 设置初始参数：24V输入、12V输出、200kHz开关频率、22μH电感、100μF电容 测量关键波形：MOSFET Vds验证开关动作、电感电流纹波和输出电压稳态值 提供完整仿真模型和GitHub资源，便于读者复现验证 文章强调通过开环测试先确保功率级正确性，为后续闭环控制
基于three.js的室内全景3D展馆案例分享
3D场景展厅
从网格划分到结果解读：一次完整的子弹侵彻LS-DYNA仿真避坑指南
本文详细解析了子弹侵彻LS-DYNA仿真中的关键技术与避坑指南，涵盖网格优化、对称边界条件设置、沙漏控制参数调整及结果可信度验证。通过HyperMesh网格划分和LS-DYNA高级参数配置，帮助工程师提升仿真精度与效率，确保计算结果物理可信。
SOLIDWORKS无法获得下列许可 无效的使用许可号码(-8,544,0) 解决办法大全
SOLIDWORKS无法获得下列许可 无效的使用许可号码(-8,544,0) 解决办法大全。版本：SolidWorks2021。电脑：惠普战66四代。软件安装不困难！
STM32实战：滑模观测器与PLL锁相环融合的FOC无感控制精解
本文深入解析了STM32平台下结合滑模观测器(SMO)与PLL锁相环的无感FOC控制技术。通过实战案例详细介绍了PLL锁相环在消除SMO高频抖振、提升角度跟踪精度方面的关键作用，并分享了工程调参技巧、C语言实现细节及系统联调方法，为电机控制开发者提供了一套完整的解决方案。
10.28华为OD机试真题 新系统 - 社交网络消息转发 (Java/Py/C/C++/Js/Go)
10.28华为OD机试真题 新系统 - 社交网络消息转发 (Java/Py/C/C++/Js/Go)
【ArcGIS Pro微课1000例】0065：制作千层饼多图层叠加效果
右键dem图层，点击符号系统，在右侧的符号系统窗口中，选择拉伸，勾选【显示名称】和【显示全部】，选择高程色带7。由于数据具有高程源，因此可以将数据进行三维显示。右键地面→添加高程源图层。打开ArcGIS PRo，新建一个局部场景，命名为千层饼。设置了高程源数据之后，千层饼一下子就变成了三维形状。数据默认都是在一个平面上，以默认的符号系统显示。到此为止，每个图层均为平面的千层饼已经做好了。将TIN图层的高程偏移设置为-1000。最后将等高线的高程设为2000.移除工程默认加载的图层。默认即可，不需要做修改。
基于CNN的三相故障识别算法及实现（Matlab）
通过预处理数据、构建CNN模型、训练与评估模型等步骤，我们可以准确快速地识别三相故障。现代电力系统中，三相故障是一种常见的故障情况，可以导致电网中断、设备损坏甚至火灾等严重后果。本文将介绍基于卷积神经网络（CNN）的三相故障识别算法，并提供Matlab源代码实现。首先，将原始信号分为训练集和测试集。然后，对输入信号进行归一化处理，确保数据在合适的范围内。CNN适用于处理二维数据，所以我们可以将输入信号看作是时间序列数据和特征（如电压、电流等）的二维矩阵。在开始之前，我们需要一个包含正常和故障样本的数据集。
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
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")
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
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
7万+
扫一扫
