双选会归来!

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#招聘

招聘会上人潮汹涌，我茫然地到处挤来挤去，挥舞着手中薄如蝉翼的简历，机械地回答用人单位的问题，不断地从他们手中收回自己的简历，我意识到，这是人生的第一个挫折的到来，虽然来的有些迟。

给自己三个月时间，我要脱！胎！换！骨！！！ 

pipi32167
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剑指offer所有编程练习总结分析
张彦峰的博客
07-25 172万+
给出剑指offer所有题目描述和对应的解题思路，并且在最有给出对应的代码展示和测试内容 由于牛客剑指Offer题目经过整理和筛选，是面试备考的经典资源之一，因此它的重要性在面试准备过程中是很高的。做这些题目可以帮助面试者熟悉常见的面试题型、巩固基础知识、提升编程能力，为应对面试提供了很好的准备。然而，还需注意不仅仅局限于做题，理解背后的原理和思想同样重要，以便能够在面试时灵活运用和展示自己的能力。
图论算法＜一＞：数据结构之图Graph详解及代码实现
欧特GO
05-16 1万+
数据结构之图Graph详解及代码实现,包括概念、术语、基础实现代码、BFS/DFS实现源码。
2014校园招聘笔、面经历总结---华为双选会
明明
09-06 9400
华为今年在西安 举行了个双选会，7月多就举行了机试，8月28号在西安举行的上机测试和面试。昨天收到了offer，总结一下华为的这次软件类 经历，总结一下自己的不足，也共享一下 鄙人的一点 小经验。   机试时间好像是一个半小时，我是在学校参加的，选择的是JAVA类（说明一下，华为的机试 可能都是有要求，不用考虑各种异常情况）。一共三道题,都很简单。 1.忘记题目是啥了，总之就是一个排序算法；
本周三、五，武汉专场丨华为鲲鹏校企人才双选会火热来袭！
weixin_54551388的博客
03-14 189
校企人才双选会2023年3月15、17日武汉专场华为鲲鹏&云和恩墨深耕数据库行业十余载创新引领数据技术细分领域国家级专精特新“小巨人”企业“智能的数据技术提供商”云和恩墨作为华为坚实的战略生态伙伴应长江鲲鹏生态创新中心之邀即将亮相“鲲鹏展翅，楚才齐聚”——2023春季软件人才双选会在春暖花开的时节与2023届、2024届校园青年才俊相约江城多彩春光若干火爆职位，求才若渴 盛大春招在即...
联发科6853相当于麒麟多少_联发科终于归来！天玑1000+与骁龙、麒麟相比胜算如何？...
weixin_39630247的博客
11-17 2384
随着5G领域的竞争逐渐激烈，不止手机厂商频繁推出新机争夺市场，手机SoC供应商也在不断推出新品为自身增加胜算。除了搭载自研麒麟芯片的华为外，目前的几大厂商都或多或少的在5G SoC方面与高通进行了一定的合作。而同样作为知名的手机SoC供应商之一的联发科，其实也推出了不少针对5G市场的SoC产品。近日，联发科正式推出了全新的天玑1000+。根据官方的介绍，这款天玑1000+搭载MediaT...
手机双摄像头有什么作用
wo_wuhao
07-12 1万+
手机双摄像头有什么作用 刚刚发布的iPhone7plus，除了手机硬件升级，最惹人注目的就是它的双摄像头了，现在手机双摄像头的多样化发展，那么手机双摄像头有什么作用?这里就给大家介绍下。　　早期的双摄像头更多的用途是为了提升手机照片的后期处理能力和改善视觉效果，增加手机的卖点，而对于手机整体成像质量的提升却十分有限。为了更好的解决这类问题，最近发布的双摄像头手机引入了一些新的技术，在增加手机拍照...
2021年总结：缘起性空，归来不少年——回顾这荆棘的一年
杨秀璋的专栏
01-05 3万+
2021年已经离去，感谢大家的陪伴和帮助，感谢家人的鼓励。转眼，这已是我在优快云写下的第九篇年终总结，真是岁月如梭。《缘起性空，归来不少年》。是啊，归来不再少年，我已经是而立之年了。当我写下这几个字的时候，心里还沉甸甸的。曾经的我总以为，博士毕业继续回到贵州教书，陪伴家人，仍是少年，真的如此吗？或许现实将更加残忍，岁月将不饶人，这荆棘一年让我意识到，我已为人父，不再少年。
考研英语十一附双语阅读：脱欧了连巧克力都缩水？拿什么治愈你word英国人民
Atticus的博客
04-02 1万+
考研长难句85~88 语法和长难句85，【真题例句】Yet there are limits to what a society can spend in this pursuit. (2003-4-5) 句子结构： to是介词，引导后面的所有单词做limit的定语。 高频词： limit，限制。 pursuit，追求。 然而在这样的追求下，一个社会能够承担的费用是有限的。 语法和长难句86【真题例句】 Downshifting—also known in America as "voluntary
高交会归来
jxcjxcjxcjxc的专栏
11-22 772
高交会就要结束了，有幸去到现场参观，说说自己的一些感受吧。 深圳是会展之都，到了之后发现果然是名不虚传，作为中国制造业的代表，可以说这里是举办这样一个技术盛会的不二之选。展会是16号开幕的，而我去的那天是17号，依旧是人山人海。 第一个大的展馆是信息技术与产品展，在这里面有联想的智能电网解决方案的展示，现场放一个巨大的显示屏，上面是为展示录制的历史电网数据，可以看到东北地区的实时的电网运行情况
6座/5座双王牌！2026款零跑C16上市开启家庭出行新选择
趣味科技v
06-18 124
自2024年上市以来，零跑C16持续领跑细分市场，累计交付超70,000台，不仅荣获20万内中大型SUV及6座SUV双料销量冠军，更以70%的细分市场占有率创造“20万元内6座SUV，每卖出10台有7台是C16”的行业神话。6月18日，零跑汽车正式宣布，2026款零跑C16正式上市并陆续开启全国交付。新车定位“超舒适智能长续航SUV”，基于2024款全面进化，推出“冠军6座”与“全新5座”双版本，以70+项升级、超2.5万元价值进阶，打造“6口之家座座偏爱，5口之选座座超配”的全场景出行体验。
有一个会做饭的女友是一种怎样的体验？
GarfieldEr007的专栏
07-13 2万+
苏打水 ，我在红楼 你在西游 米随随、 大猫 等 6800 人赞同 再更： 被公众账号转发一次之后我朋友圈被刷爆了(Ｔ▽Ｔ) 谢谢来问我家还要不要宠物的孩纸们，我爱你们，你们也要爱自己，千万别找我这种不会按时喂饭的主人啊～ 再说一次真的不是大厨，只是集智慧美貌厨艺摄影PS于一身的女子(/ω·＼*)如果你的恰好也喜欢这些，欢迎关注我应运而生的公众账号：梨花食堂。关于菜谱或摆
Dark Side of Cloud Storage——元数据归来
longshanks的专栏
06-11 2万+
元数据归来 莫华枫 云存储服务是云计算的重要组成部分。技术上，云存储属于大型分布式在线存储范畴。云存储是一大类特殊的共享存储。作为提供存储资源的服务，云存储需要保证用户存放的数据可靠，不丢失。同时，云存储必须确保实时在线，任何宕机都会给用户造成损失。因而，云存储的基本要求是高可靠和高可用。此外，云存储是海量数据的存储，规模巨大。而且，出于成本和现金流量的考虑，云存储的集群规模必须随着用
能模仿韩寒小四写作的神奇循环神经网络
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寒小阳
04-26 5万+
我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看，而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听（比如百度的语音识别），于是大量的精力开始投向NLP领域，让计算机学会写也一定是非常有意思的事情，试想一下，如果计算机通过读韩寒和小四的小说，就能写出有一样的调调的文字，这是多带劲的一件事啊。你还别说，还真有这么一类神经网络，能够在NLP上发挥巨大的作用，处理从语言模型..
Vue(v2.6.11)万行源码生啃，就硬刚！
掘金安东尼
07-06 2219
玩归玩，闹归闹，Vue 源码要知道。
（58页PPT）智慧产业园区解决方案.pptx
12-01
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Abaqus显式分析中Voigt粘弹性模型的VUMAT子程序实现与损伤准则扩展
12-01
针对Abaqus显式动力学分析框架，本文介绍一种基于Voigt构型的粘弹性各向同性材料模型在VUMAT用户子程序中的实现方案。该子程序完整构建了Voigt粘弹性本构关系，适用于显式求解环境下的材料响应模拟。用户可根据具体分析需求，对子程序进行扩展修改，以引入基于应力状态或应变状态的损伤判据，从而模拟材料在复杂载荷下的渐进失效行为。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于双模型架构的智能皮肤癌诊断系统项目极简说明_融合互联网加医疗与AI医学影像分析技术解决皮肤癌诊断中专业门槛高资源不均误诊率高等痛点核心采用ViTSCD模型基于VisionTra.zip
12-01
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共址网络中截止时间约束加权流量的调度算法.zip
最新发布
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于YOLOv5的特定目标识别系统源码.zip
12-01
基于YOLOv5的特定目标识别系统源码.zip
从最大为n的整数中依次选数，前两个数为1和n，第三个数是前两个数的中间值取整，如n=100时，1、100、50、25、75、13、88，以此类推，设计一个公式计算到第x次时，下一个数y应该是多少
03-21
<think>嗯，用户的问题是关于设计一个算法或数学公式，根据特定规则生成整数序列。初始值是1和n，后续每个数值是前两个数的中间值取整，要求第x项对应的数值y。我需要仔细理解这个规则，然后想办法找到一种有效的计算方式，可能还需要考虑是否有数学公式可以直接表达，或者是否需要递归、迭代等算法来实现。 首先，我需要明确序列的生成规则。初始有两个数，第一个是1，第二个是n。接下来的每个数都是前两个数的中间值，然后取整。比如，假设n是5，那么第三个数是(1+5)/2=3，第四个数是(5+3)/2=4，第五个数是(3+4)/2=3.5取整后是4，依此类推。这时候，用户可能希望有一个公式或者算法，输入x和n，直接得到第x项的y值。 接下来，我得考虑这个序列的特性。看起来这个序列可能在达到某个稳定值后停止变化，或者呈现某种周期性。比如，当两个连续的数相等或相差1时，中间值取整可能不会再改变后续的数值。例如，如果前两个数是3和4，中间值是3.5，取整为4，那么下一个数就是(4+4)/2=4，之后的所有项都是4。这说明序列可能在某个点之后稳定下来，所以当x足够大时，y可能趋向于某个固定值。 不过，用户需要的是任意x位置的y值，而不仅仅是稳定后的结果。因此，算法可能需要模拟每一步的计算，直到达到第x项。这种情况下，递归或迭代的方法可能比较直接。比如，递归的话，定义函数f(x, a, b)，其中a和b是前两个数，根据x的值递归计算。不过递归可能有栈溢出的风险，尤其是当x较大的时候。因此，迭代方法可能更可靠，用循环一步步计算直到第x项。 另外，是否可能存在数学上的通项公式？例如，观察这个序列的行为，是否类似于某种收敛过程，或者是线性递推关系？不过由于中间值的取整操作，递推关系变得非线性，这可能使得寻找闭式解变得困难。例如，考虑斐波那契数列的线性递推，但这里涉及到除法后的取整，这可能破坏线性结构，导致难以用简单的特征方程等方法解决。因此，可能只能通过迭代或递归来计算每个项的值。 再考虑用户可能的实际应用场景。比如，用户可能在处理某种分形或层级结构的数据，或者在进行某种数值模拟时需要快速计算序列中的某个项。这时候，高效的算法就变得重要。如果x很大，比如上百万，那么递归的效率可能不够，而迭代方法可能更高效。此外，是否有办法优化计算过程，比如利用序列的收敛性，当检测到数值稳定后提前终止计算？ 接下来，我需要验证这个思路是否正确。例如，当n=5时，序列前几项应该是1,5,3,4,4,4,...。如果x是5，那么y应该是4。如果n=6，初始是1,6，第三项是3.5取整为4，第四项是(6+4)/2=5，第五项是4.5取整为5，第六项是(5+5)/2=5，之后都是5。所以，当x足够大时，结果稳定在某个值。 那么，算法的大致步骤可能是这样的： 1. 初始化前两个数a=1，b=n。 2. 如果x=1，返回a；如果x=2，返回b。 3. 对于x>=3的情况，从第3项开始，依次计算每个数，直到达到第x项。 4. 每次计算新的数c为(a + b)/2，然后取整（可能是四舍五入，或者向下取整，这里需要明确规则）。用户的问题中提到的“中间值取整”，通常四舍五入比较常见，但需要确认。例如，3.5取整是4还是3？如果是四舍五入，那么3.5变为4；如果是向下取整，则是3。这会影响到结果。用户可能需要明确这一点，但假设是四舍五入，因为数学中通常如此。 5. 更新a和b为b和c，然后继续循环，直到计算到第x项。 现在，我需要考虑这个算法的正确性。比如，当n=5，x=3时，c=(1+5)/2=3，所以第三项是3。x=4时，c=(5+3)/2=4，第四项是4。x=5时，c=(3+4)/2=3.5取整为4。对，这符合之前的例子。因此，算法是正确的。 另外，当n=7时，序列可能是1,7,4,6,5,6,6,6...。所以，当x=5时，y=5，x=6时y=6，之后都是6。这说明序列确实会在某个点稳定下来，所以对于较大的x，可能只需要计算到稳定点即可，不需要继续计算后面的项。这可能是一个优化点，但需要先判断是否已经进入稳定状态，即当a和b相等时，后续所有项都是相同的值。因此，在迭代过程中，可以检查当前的两个数是否相等，如果相等，则后面的所有项都是这个数，可以直接返回。 例如，当计算到某一步时，a和b都为k，那么下一个数c=(k + k)/2 =k，之后a=k，b=k，所以后面的所有项都是k。因此，在迭代过程中，一旦检测到a == b，就可以直接返回k作为后续所有项的值，无需继续计算。这可以节省计算时间，特别是当x很大时。 现在，我需要将这些思考整理成一个算法步骤，并用代码实现。例如，用Python编写一个函数，输入n和x，返回第x项的y值。同时，需要考虑x的边界情况，比如x=1或x=2时直接返回1或n。 可能的Python代码如下： def compute_y(n, x): if x == 1: return 1 elif x == 2: return n a, b = 1, n for _ in range(3, x + 1): c = (a + b) / 2 # 四舍五入取整，需要处理可能的小数部分 c_rounded = round(c) a, b = b, c_rounded # 优化：如果a和b相等，后面所有项都是b if a == b: return b return b 测试这个函数是否符合预期。例如，n=5，x=3应该返回3，x=4返回4，x=5返回4。同样，当n=7，x=5时返回5，x=6返回6，x=7返回6，等等。 接下来，用户可能需要数学上的分析，例如，这个序列是否总是收敛，收敛的速度如何，或者是否存在某种模式。例如，当n是偶数或奇数时，收敛行为是否有差异？或者是否存在某种数学表达式可以近似这个序列的行为？ 例如，当n是较大的数时，序列可能趋向于n和1的平均值的某个中间值，但由于取整的存在，路径可能不同。但可能很难找到一个通用的数学公式，因此算法可能是唯一的解决方法。 综上所述，这个问题的解决方案需要采用迭代算法，逐步计算每一项，直到达到所需的x项，并在可能的情况下进行优化，提前终止计算当数值稳定时。</think>### 算法设计与实现 根据问题描述，序列生成规则为： 1. 初始值：$a_1=1$, $a_2=n$ 2. 递推公式：$a_k = \text{round}\left( \frac{a_{k-2} + a_{k-1}}{2} \right)$，其中$\text{round}$表示四舍五入取整 #### 迭代算法步骤 1. **边界处理**：当$x=1$时直接返回1，当$x=2$时返回n 2. **迭代计算**：用双指针记录前两个值，逐步计算中间值 3. **稳定优化**：当连续两个值相等时，后续所有项将保持该值不变 ```python def calculate_sequence(n: int, x: int) -> int: if x == 1: return 1 if x == 2: return n prev_prev, prev = 1, n for _ in range(3, x + 1): current = round((prev_prev + prev) / 2) if prev == current: # 提前终止优化 return current prev_prev, prev = prev, current return prev ``` #### 数学特性分析 1. **收敛性**：序列最终会稳定在某个固定值$m$，满足$m = \text{round}(m)$，即所有波动最终消失 2. **波动模式**：当初始值$n$与1的差值较大时，序列会呈现"振荡收敛"特性[^2] 3. **时间复杂度**：最坏情况$O(x)$，优化后平均时间复杂度显著降低 例如当$n=7$时： $$ \begin{align*} a_1 &= 1 \\ a_2 &= 7 \\ a_3 &= \text{round}(4.0) = 4 \\ a_4 &= \text{round}(5.5) = 6 \\ a_5 &= \text{round}(5.0) = 5 \\ a_6 &= \text{round}(5.5) = 6 \\ a_7 &= \text{round}(5.5) = 6 \quad (\text{稳定}) \end{align*} $$ ### 扩展应用 该算法可用于： 1. 数值模拟中的收敛过程分析 2. 游戏开发中的平滑过渡效果 3. 数据压缩中的差值编码优化[^3]
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