MYOJ 增加新功能——视频题解,文字题解和参考代码

MYOJ在线判题系统近期增加了三项新功能:1) 支持B站视频和本地视频的题解功能;2) 提供题解输入框,方便用户查看和添加Latex格式的题解;3) 引入AC参考代码功能,管理员可输入参考代码供用户参考。这些改进旨在提升用户的学习和使用体验。

MYOJ 正式增加以下三项新功能。
1、视频题解支持。目前视频支持 B 站视频和本地视频。
2、题解功能。
3、AC参考代码功能。

视频题解功能

目前视频支持 B 站视频和本地视频。B 站视频已经调试完成,本地视频暂时没有实现上传功能。

实现机制

网页内嵌视频播放功能 + 数据库支持。

增加 B 站视频

获取 B 站视频连接

打开 B 站,找到对应的视频。视频下方有一个分享按钮,如下图。
在这里插入图片描述
点击分享,将出现下面的对话框。
在这里插入图片描述
选择嵌入代码,点击复制。可以得到对应的视频地址。例如样例视频地址为:

<iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=371998525&bvid=BV1dZ4y1P7hw&cid=230558422&page=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true"> </iframe>

注意,我们只保留 src 段数据,也就是

//player.bilibili.com/player.html?aid=371998525&bvid=BV1dZ4y1P7hw&cid=230558422&page=1

在前面增加上 https:,对应的完整视频连接信息如下:

https://player.bilibili.com/player.html?aid=371998525&bvid=BV1dZ4y1P7hw&cid=230558422&page=1

拷贝这个视频连接。

MYOJ 中增加视频连接

点击新建题目,或者修改题目。在题目的最下面有如下的区域,用于保存视频地址连接。如下图。
在这里插入图片描述
将 B 站的视频地址拷贝到这个文本框中即可。拷贝后如下图所示。
在这里插入图片描述
点击 Submit,即可。
这样打开对应的题目,将出现如下的界面。
在这里插入图片描述
点击播放按钮,就可以观看视频题解。唯一遗憾的是,B 站限制最高清晰度只能到 720P。

题解功能

本功能主要目的是给使用着增加题解。

实现机制

Ajax 推送 + 数据库支持。

如何增加题解

有管理权限用户进入编辑题目或者新建题目状态,找到题解对应的位置。输入题解即可,支持 Latex 语法。
如下图所示。
在这里插入图片描述

题解使用

支持题解的题目,使用这打开对应的题目,将有如下界面。
在这里插入图片描述
点击获取题解按钮。服务器将从数据库获取对应题目题解,并推送给前端。样例如下。
在这里插入图片描述

参考代码功能

本功能主要目的是给使用着增加查看AC参考代码。

实现机制

Ajax 推送 + 数据库支持。

如何增加AC代码

有管理权限用户进入编辑题目或者新建题目状态,找到参考代码对应的位置。输入参考代码即可。
如下图所示。
在这里插入图片描述

参考代码使用

支持参考代码的题目,使用这打开对应的题目,将有如下界面。
在这里插入图片描述
点击获取代码按钮。服务器将从数据库获取对应题目参考代码,并推送给前端。样例如下。
在这里插入图片描述

结束语

MYOJ 的很多前端功能还在逐步调试中。增加这些功能,主要是为了使用者更方便的使用和学习。
希望大家慎用题解和参考代码功能。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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