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最新推荐文章于 2025-02-19 21:38:55 发布
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我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk我们stesta;dlsfk
theshen
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福州大学第十三届程序设计竞赛_重现 F 牧场物语
Darkrai
05-02 1017
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xc2234调试说明.docx
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xc2234 调试说明 在单片机程序烧录中，需要利用下载器和下载软件将 Keil 程序输出的 hex 文件烧录到单片机中。下面将详细介绍 UART-SPD via UDAS 方式烧录的配置方式。 UART-SPD via UDAS 方式烧录配置方式： 在...
ASTM E2234-09(2023) 按 AQL 索引的属性对产品流进行抽样的标准实践 - 完整英文版（62页）
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完整英文电子版 ASTM E2234 - 09 (2023) Standard Practice for Sampling a Stream of Product by Attributes Indexed by AQL（按 AQL 索引的属性对产品流进行抽样的标准做法）。本实践使用 MIL-STD-105E 作为对由验收质量限制 (AQL) 索引的稳定批次进行抽样的基础，建立了用于按属性检验的批次或批次抽样计划和程序。
fzoj 2234 牧场物语 (多线程DP&滚动数组) 好题
yanghui07216的博客
05-03 1905
Problem 2234 牧场物语 Accept: 7    Submit: 57 Time Limit: 1000 mSec    Memory Limit : 32768 KB  Problem Description 小茗同学正在玩牧场物语。该游戏的地图可看成一个边长为n的正方形。 小茗同学突然心血来潮要去砍树，然而，斧头在小茗的右下方。 小茗是个讲究效率的人
Fzu 2234 牧场物语(DP)
老焦的博客
03-17 810
Problem 2234 牧场物语 Accept: 148    Submit: 722 Time Limit: 1000 mSec    Memory Limit : 32768 KB  Problem Description 小茗同学正在玩牧场物语。该游戏的地图可看成一个边长为n的正方形。 小茗同学突然心血来潮要去砍树，然而，斧头在小茗的右下方。 小茗是个讲究效
FZU 2234 牧场物语(dp 好题)
Tc的专栏
06-02 1880
FZU 2234 牧场物语(dp 好题)
FZU 2234 牧场物语【Dp】好题！好题！
mengxiang000000
06-03 821
Problem 2234 牧场物语 Accept: 172    Submit: 876 Time Limit: 1000 mSec    Memory Limit : 32768 KB  Problem Description 小茗同学正在玩牧场物语。该游戏的地图可看成一个边长为n的正方形。 小茗同学突然心血来潮要去砍树，然而，斧头在小茗的右下方。 小茗是个讲究效
洛谷 P2234 [HNOI2002] 营业额统计（详解）c++
weixin_73266891的博客
02-19 353
z需要用到迭代器的运算，比如下图是一个有序序列，it指针指向第四个元素，—it会让指针向前移动，++it会让指针向后移动，如果迭代器it是大于等于x的最小值，我们只需要让it—，就可以找到它前一个位置，就是小于等于x的最大值。根据题目知第一天的最小波动值为第一天的营业额，所以第一天的最小波动值是5，算出第二天的最小波动值就说拿前面的数分别减当前的数，并且取一个最小值，前面就一个数5，所以就用5-1再加上个4就可以了，依次算出结果：5+4+1+0+1+1=12。
ASTMD2234-D2234M-10煤炭总样收集规程参考.pdf
11-13
煤炭总样收集规程ASTMD2234-D2234M-10是一个由美国材料试验协会（ASTM）制定的标准，它详细规定了在各种条件下的煤炭采样流程，确保采样的代表性，以便进一步分析煤炭的化学成分、物理性质等。标准涵盖了不同类型的...
DB33T 2234-2019 人口综合库数据规范(浙江省地标).pdf
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本标准规定了人口信息分类、人口综合库基础数据元、指标项描述方法规则以及标准代码集。 本标准适用于人口综合库的建设、管理和应用。
LG-W2234Si-MX25L1005.bin
07-21
在淘宝买的。有用的拿走应该可以用吧
fzu - 牧场物语-2234 - 动态规划
Daioo 随笔
08-23 443
牧场物语 小茗同学正在玩牧场物语。该游戏的地图可看成一个边长为n的正方形。小茗同学突然心血来潮要去砍树，然而，斧头在小茗的右下方。 小茗是个讲究效率的人，所以他会以最短路程走到右下角，然后再返回到左上角。并且在路上都会捡到/踩到一些物品，比如说花朵，钱和大便等。物品只能被取最多一次。位于某个格子时，如果格子上还有物品，就一定要取走。起点和终点上也可能有物品。 每种物品我们将为其定义一个价值，当然往返之后我们取得的物品
牧场物语 FZU - 2234 巧妙的状态设计
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08-01 470
Problem 2234 牧场物语 Accept: 195    Submit: 1021 Time Limit: 1000 mSec    Memory Limit : 32768 KB  Problem Description 小茗同学正在玩牧场物语。该游戏的地图可看成一个边长为n的正方形。 小茗同学突然心血来潮要去砍树，然而，斧头在小茗的右下方。 小茗是个讲究
fzu 2216 The Longest Straight
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04-24 733
Problem 2216 The Longest Straight Accept: 178    Submit: 536 Time Limit: 1000 mSec    Memory Limit : 32768 KB  ProblemDescription ZB is playing a card game where the goal is to makestraights. Each
MATLAB代码：安全强化学习：使用Constraint Enforcement块训练RL代理 Constraint Enforcement 终极版
08-18
如何在MATLAB中使用Constraint Enforcement块来训练安全的强化学习(RL)代理。通过一个具体的球体追踪任务，演示了从创建环境和代理开始，经过定义约束函数、使用Constraint Enforcement块进行有约束训练以及最后在无约束环境下进一步训练的完整流程。文中强调了安全性在实际应用场景中的重要性，并提供了简化的MATLAB代码示例供读者参考。 适合人群：对强化学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是关注安全性和MATLAB编程的人士。 使用场景及目标：适用于需要确保系统行为符合特定安全标准的应用场合，比如自动驾驶汽车、工业自动化设备的操作控制等。目的是让学习者掌握如何在MATLAB平台上构建并优化带有安全机制的强化学习模型。 其他说明：虽然文中提供的代码片段较为简单，但对于深入理解和实践安全强化学习的概念非常有帮助。建议读者结合MATLAB官方文档和其他相关资料一起学习，以便更好地理解和应用这一先进技术。
samba-winbind-clients-4.14.5-7.el8_5.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【无人机路径规划】项目介绍 MATLAB实现基于多目标差分进化（MODE）进行无人机三维路径规划的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-18
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化（MODE）算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法，项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足，实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块，并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群：具备一定编程基础，对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标：①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划；②通过多目标差分进化算法，优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标，提升无人机任务执行效率和安全性；③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明：项目采用模块化设计，便于集成不同的优化目标和动态环境因素，支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证，项目不仅提升了理论研究的实用价值，还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例，有助于读者深入理解和实践该项目。
蒂森电梯调试软件TCM Manager专业版：多版本支持与核心功能详解 · 通信协议
最新发布
08-18
蒂森电梯调试软件TCM Manager专业版的各项功能及其应用场景。该软件适用于Windows XP和Win7的32/64位操作系统，能够进行主板特性程序的下载和参数修改，支持无芯片更换主板、楼层显示调整、基站设置以及消防功能配置。文中还提供了具体的代码示例来展示如何利用软件提供的API接口对电梯主板进行固件刷新、参数包编辑、芯片模拟等操作，并强调了一些关键注意事项，如波特率匹配、密钥管理、安全操作规范等。 适合人群：电梯维护保养技术人员、电梯控制系统开发工程师。 使用场景及目标：主要用于解决电梯主板参数丢失、楼层显示异常等问题，帮助技术人员高效完成电梯系统的调试与维护任务。 其他说明：文中提及的一些高级操作存在一定风险，使用者应当谨慎行事并确保遵循正确的操作流程。同时，该软件的强大之处在于它实现了新老主板之间的无缝兼容，极大地方便了现场维修工作。
rubygem-httpclient-doc-2.8.0-8.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
英伟达2234a1
06-06
关于NVIDIA 2234A1的具体信息，目前公开的资料中并未明确提及这一型号。可能的原因包括该型号属于定制化产品、内部代号或未广泛发布的专用硬件。然而，可以基于英伟达现有的技术体系和架构进行推测。 ### 可能的技术参数与规格 英伟达的产品线通常遵循特定的命名规则，例如GeForce、Tesla、Quadro等系列。如果“2234A1”是实际存在的型号，它可能属于以下类别之一： #### 1. **架构设计** 若2234A1为显卡型号，其架构可能基于当前最新的Ada Lovelace或未来更新的架构。核心频率可能接近或超过英伟达旗舰显卡RTX 4090的核心频率（2.23 GHz）[^1]。 #### 2. **GPU性能** 假设2234A1为高性能计算（HPC）或数据中心专用硬件，其CUDA核心数量可能显著高于消费级显卡，以支持更复杂的科学计算或深度学习任务。例如，类似Tesla V100或A100的配置，CUDA核心数可能达到数千个。 #### 3. **显存配置** 根据英伟达旗舰显卡的标准，2234A1可能配备大容量高速显存。例如： - 显存类型：GDDR6X或更高标准。 - 显存容量：24GB至48GB，甚至更高，以满足高带宽需求的应用场景。 #### 4. **功耗与散热** 高性能硬件通常伴随较高的功耗。2234A1的TDP（热设计功耗）可能在300W至500W之间，具体取决于其应用场景和设计目标。散热方案可能采用液冷或增强型风冷技术。 #### 5. **应用领域** 结合引用中的传感器数据处理案例[^2]，2234A1可能专为自动驾驶、三维目标检测或其他AI推理任务设计。这种硬件需要具备强大的并行计算能力和低延迟响应特性。 ```python # 示例代码：假设2234A1用于自动驾驶的三维目标检测 import torch # 模拟2234A1 GPU上的张量计算 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tensor_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device) model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s').to(device) # 推理过程 with torch.no_grad(): results = model(tensor_input) print(results) ``` ###
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