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
400+累计阅读
470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
题目
代码
class Solution:
def getMinDistance(self, nums: List[int], target: int, start: int) -> int:
res = len(nums)
for i, num in enumerate(nums):
if num == target:
res = min(res, abs(i - start))
return res
STM32与AD7606的SPI通信优化：提升高精度数据采集效率
本文深入探讨了STM32与AD7606的SPI通信优化策略，旨在提升高精度数据采集系统的效率与稳定性。文章从硬件连接、电源去耦、PCB布局等基础环节入手，详细解析了软件驱动中SPI模式配置、DMA应用及精准时序控制等关键优化技术，并提出了系统级的性能提升方案，帮助开发者解决高速采样下的数据跳动、效率瓶颈等实际问题。
如何求数组中两个元素的最小距离(两种方法)
给定一个数组，数组中含有重复的元素，给定两个数字num1，num2，求这两个数字在数组中出现的位置的最小距离。 分析： 对数组双重遍历，找出最小距离，但是这种方法效率比较低。由于在求距离时只关心num1，num2这两个数，因此只需要对数组进行一次遍历即可，在遍历的过程中分别记录num1，num2的位置就可以非常的方便的求出最小的距离，下面分别详细介绍两种思想方法： 方法一：蛮力法 对数组进行双重遍历，外层循环遍历查找num1，只要遍历到num1，内层循环对数组从头开始遍历找出num2，每当遍历到
读取rosbag中的IMU信息并转为tum格式的csv和txt
rostopic -b xx.bag -p /xx > xxx.txt #for euroc structvio import os, sys,re,csv name="street_07" # basedir="/media/yinjie/2498AF1F98AEEF0C/adataset/15results/imu_bagtxt/"+name+'.txt' # txtdir="/media/yinjie/2498AF1F98AEEF0C//adataset/15results/imu_o
如何求数组中两个元素的最小距离
package java程序员面试笔试宝典; public class 题8_5_13求数组中两个元素的最小距离 { public static void main(String[] args) { int[] a={4,5,6,4,7,4,6,4,7,8,5,6,4,3,10,8}; int[] b={3,4}; //getMinDis(6, 11, a); getMinD...
极空间NAS小白也能搞定的Gitea部署：Docker+MySQL避坑全记录
本文为极空间NAS用户提供了一份详尽的Gitea私有代码仓库部署指南。针对极空间ARM架构和图形化Docker管理的特殊性，文章重点讲解了如何通过Docker和MySQL容器进行部署，并提供了三种获取兼容镜像的实战策略，特别是利用第三方镜像站转录的方法，帮助小白用户成功搭建并初始化Gitea服务，实现私有Git托管。
【Claude】Auto mode cannot determine the safety of an action 报错已解决
Claude Code Auto mode 安全分类器报错完整解析，涵盖 temporarily unavailable、could not evaluate、transcript exceeded 三种情况的根因与处理
求数组中两个元素的最小距离
一个数组，含有重复元素，给出两个数num1和num2，求这两个数字在数组中出现的位置的最小距离。 O(n)时间复杂度，O(1)空间复杂度
【Matlab】飞行器气动弹性仿真与分析
气动弹性是飞行器设计领域的核心交叉学科，融合了空气动力学、结构动力学和控制理论，主要研究飞行器结构在气动力作用下的弹性变形、振动响应及相互耦合规律，直接影响飞行器的飞行稳定性、操纵性和结构安全性。随着飞行器向高速度、高机动性、轻量化方向发展，气动弹性问题愈发突出，如颤振、发散、嗡鸣等现象，严重时会导致飞行器结构破坏甚至飞行事故，因此气动弹性仿真与分析已成为飞行器设计、验证和优化的关键环节。当前，飞行器气动弹性仿真面临诸多技术挑战：气动力与结构变形的强耦合特性难以精准描述，易出现仿真误差；
Leetcode1848. 到目标元素的最小距离
Every day a leetcode 题目来源：1848. 到目标元素的最小距离 解法1：遍历 对 nums 数组进行遍历，遍历期间用ans维护答案： ans=min(ans,abs(i-start)) 代码： #define INT_MAX 0x7fffffff int min(int a,int b) { return a>b?b:a; } int abs(int x) { return x>0?x:-x; } int getMinDistance(int* num
【微电网优化】基于粒子群求解CHP机组、气网、电网、储热罐和电锅炉微电网优化模型附matlab代码
1 简介 我国风力发电近年发展迅速,装机容量已成为全球首位.随着风力发电在电力系统中的渗透率不断提高,我国多个地区(尤其是"三北"地区)已经面临着十分严峻的风电消纳问题,产生不容忽视的弃风问题.针对目前我国风电消纳存在的困难,本文提出粒子群优化CHP机组、气网、电网、储热罐和电锅炉微电网控制策略. 2 部分代码 Ppv=[0;0;0;0;0;0;9.86000000000000;19.0100000000000;33.1000000000000;45.0700000000000;64.7900000
ESP32S3接入讯飞在线语音识别教程及配套源代码
本文介绍了如何使用ESP32-S3开发板实现讯飞在线语音识别功能。首先，需要准备硬件设备，包括ESP32-S3开发板、麦克风模块、MicroSD卡模块和扬声器模块。接着，安装Arduino IDE并配置ESP32-S3开发环境，注册讯飞开放平台账号并获取API凭证。然后，通过I2S接口连接麦克风模块，并编写代码实现语音录制、Base64编码、API请求和识别结果处理。代码包括初始化WiFi、麦克风、系统时间，以及录制语音、发送请求、解析响应等功能。最后，通过按键触发录音，并将识别结果输出到串口。
python-leetcode-1848. 到目标元素的最小距离
需要找到数组nums中一个元素值为target的下标i，同时保证下标i和给定的start之间的绝对差最小。
【推荐100个unity插件】制作美丽 Unity 景观，增强Terrain材质表现的插件——GTS
GTS地形着色器是一款专为Unity设计的强大工具，可解决地形纹理绘制和光照处理的难题。它提供一键式配置，支持实时调整地形效果，包含细节注入、高度混合、雪注入等核心功能，并兼容网格地形和低多边形模型。插件完美集成Gaia天气系统，支持HDRP细分效果。安装后通过GTS管理器创建配置文件并应用到地形，即可快速生成高质量地形渲染。其模块化设计包含全局设置、网格转换和细节调整等面板，使开发者能灵活控制地形表现，显著提升视觉效果与性能表现。
LeetCode 1848. 到目标元素的最小距离
注意：abs(x) 表示 x 的绝对值。解释：nums 中的每个值都是 1 ，但 nums[0] 使 abs(i - start) 的结果得以最小化，所以答案是 abs(0 - 0) = 0。解释：nums[0] = 1 是唯一一个等于 target 的值，所以答案是 abs(0 - 0) = 0。输入：nums = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1], target = 1, start = 0。输入：nums = [1,2,3,4,5], target = 5, start = 3。
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")
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
每日一题 力扣 1848. 到目标元素的最小距离 模拟 C++题解
本文针对力扣1848题《到目标元素的最小距离》做完整题解解析。本题为数组基础简单题，核心需求是在给定整数数组中，找到值等于target的下标，计算并返回其与指定start下标的最小绝对距离。 本文采用线性遍历+实时维护最小值的核心解法，单次遍历数组即可完成计算，匹配目标值时同步计算距离并更新全局最小值，无需额外复杂数据结构。算法时间复杂度O(n)、空间复杂度O(1)，完美适配题目数据范围。同时补充了代码实现的核心踩坑点，代码简洁易读，适合新手入门掌握数组遍历与最值维护的基础逻辑。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
【LeetCode】1848. 到目标元素的最小距离（C++）
1848. 到目标元素的最小距离1 题目描述2 示例描述2.1 示例12.2 示例22.3 示例33 解题提示4 解题思路5 源码详解（C++） 1 题目描述 给你一个整数数组 nums （下标 从 0 开始 计数）以及两个整数 target 和 start ，请你找出一个下标 i ，满足 nums[i] == target 且 abs(i - start) 最小化 。注意：abs(x) 表示 x 的绝对值。 返回 abs(i - start) 。 题目数据保证 target 存在于 nums 中。 2
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
LeetCode 1848.到目标元素的最小距离：数组遍历(附python一行版)
LeetCode 1848.到目标元素的最小距离：数组遍历(附python一行版) 给你一个整数数组 nums （下标 从 0 开始 计数）以及两个整数 target 和 start ，请你找出一个下标 i ，满足 nums[i] == target 且 abs(i - start) 最小化 。注意：abs(x) 表示 x 的绝对值。 返回 abs(i - start) 。 题目数据保证 target 存在于 nums 中。
#力扣LeetCode1848. 到目标元素的最小距离 @FDDLC
题目描述： 1848. 到目标元素的最小距离 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 自测用例： [1,2,3,4,5] 5 3 [1] 1 0 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 1 0 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 1 2 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 1 3 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 1 4 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 1 5 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 1 6 Java代
LeetCode 每日一题笔记 日期：2026.04.13 题目：1848.到目标元素的最小距离
从起点向两侧查找目标值，取最小距离；最优解法是逐层向外扩展，找到即返回，效率最高；本题是简单的数组遍历与绝对值最小化问题。
1848 到目标元素的最小距离
题目描述： 给你一个整数数组 nums （下标 从 0 开始 计数）以及两个整数 target 和 start ，请你找出一个下标 i ，满足 nums[i] == target 且 abs(i - start) 最小化 。注意：abs(x) 表示 x 的绝对值。 返回 abs(i - start) 。 题目数据保证 target 存在于 nums 中。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3,4,5], target = 5, start = 3 输出：1 解释：nums[4] = 5 是唯一一个等
题目：1848.到目标元素的最小距离
leetcode 题目：1848.到目标元素的最小距离
LeetCode 1848. 到目标元素的最小距离【从左到右遍历,从start往两侧遍历】简单
Given an integer array nums (0-indexed) and two integers target and start, find an index i such that nums[i] == target and abs(i - start) is minimized. Note that abs(x) is the absolute value of x. Return abs(i - start). It is guaranteed that targ
A.每日一题：1848. 到目标元素的最小距离
A.每日一题：1848. 到目标元素的最小距离解析
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
394
扫一扫
