呵呵，今儿才看到优快云的blog开放了

最新推荐文章于 2025-12-08 10:45:00 发布
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博主申请了一个博客，认为其看起来不错，打算先转几篇以前写的文章到博客上。
赶紧申请了一个，看起来还不错，暂时先转几篇以前写的过来充充门面啦，嘿嘿。
pomb
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安卓模拟器下使用TensorflowLite实现Object Detection｜优快云创作打卡
chenf1995的博客
02-09 2102
非常入门的TFLite目标检测，基本上是整合了官网的一些教程，自己加上了配合安卓模拟器使用的这一部分。 移动端比较： 移动端跑深度学习模型大概现在TFLite用的比较多，所以有移动端运行需要的大概就要早期搭网络的时候就使用tensorflow了吧。 我的操作系统是Windows, 目标检测网络为mobileNet+SSD。 搭建过程： 安装andriodstudio，版本3.2以上。(https://developer.android.com/studio/index.html) g.
github博客教程复现 | 1.0 Fork模仿 & 2.0 利用Hexo搭建
weixin_47518190的博客
08-20 1042
由于是首次使用git环境而不懂原理，所以吃了一些苦头把上面的代码跑了三遍（得另外复制，git没有dofile会留存代码文档，有点搞心态）。生成仓库镜像并返回更新的操作分别是拉取和推，而如果粘贴文件夹删除教程中的major分支的话会报错，找错因后发现我们今天的博客案例当中分支名称是main；事情是这样的，检索cs61A难点讨论的时候看见了其他小伙伴的github笔记，因此也想了解博客搭设环境。在Fork原博主仓库的时候，我图方便改用户名的时候没有和自己的github名一致，这造成了blog404的结果。
【方法】搭建自己的个人博客主页
热门推荐
crazyang的博客
08-30 3万+
2019/11/6 更新 看到了很多精美的Jekyll主题，在这里作为一个收集吧，随时想换就可以换 Minima，效果 看着那么多大牛都有自己的个人博客主页，甚是羡慕，所以我也来假装假装大牛，希望不要被识破。 参考链接，柏荧大神写的是真的详细，我是跟着他的教程手把手搭建的，过程中我也添加了一点自己的心得，本来是想要直接转载的，但现在用我的经历重新编辑分享出来，就写原创咯。 声明这是利用...
开发记录_自学Python写爬虫程序爬取csdn个人博客信息
weixin_48320524的博客
07-10 426
每天刷开csdn的博客，看到一整个页面，其实对我而言，我只想看看访问量有没有上涨而已... 于是萌生了一个想法： 想写一个爬虫程序把csdn博客上边的访问量和评论数都爬下来。 打算通过网络各种搜集资料，自学写Python代码。 这次自学的历程，也打算及时的整理下来，发布在博客里。 /******************这是程序员风格的分割线******************/ 2013.11.3_开工 据说Python并不难，看过了python的代码之后也觉得确实， 代码很清爽..
搞工控的兄弟应该都懂，直接怼PLC网口搞通讯有多爽。今儿就唠唠LabVIEW和三菱FX5U这对CP，不用装插件不调DLL，直接拿官方协议干就完了
2504_94289831的博客
12-08 332
这里有个坑——三菱的float是低位在前高位在后，LabVIEW默认是反的。最后三个字节是关键：01代表Y点，01是地址偏移，最后01是写入值。重点看协议解析层这个Case结构，各种数据类型对应不同处理分支，加个错误簇能把通讯稳定性提升200%。重点是这个超时参数，现场环境网络不稳的时候，建议设个3000-5000ms，比默认值靠谱。LabVIEW网络网口TCP通讯三菱PLC FX5U PLC，官方协议，报文读取，安全稳定。程序源码，命令帧文本编写，不调用dll，不安装插件，完胜OPC 等。
今儿看到个车牌雷人
qq81361793的专栏
08-20 342
今儿看到个车牌雷人，...54sb
良心的阿里云盘，今儿对不住了！
tanqingbo的博客
10-02 2488
前言自从阿里云盘公测开始，就一直对外宣布永不限速，目前来说的确是这样的，因此也获得了大多好评。但作为一个云盘，除了下载速度外，分享文件这个功能可以说是用户的刚需了！可阿里盘在这个方面一...
今儿开通博客咯...嘎嘎
weixin_34066347的博客
11-02 70
日后将陆陆续续记录知识点滴！ 转载于:https://www.cnblogs.com/imwtr/p/4068691.html
入驻优快云啦！
HongHu_fly的博客
05-07 124
当程序员这么多年了，一直用离线的markdown作笔记，今儿要传到优快云上来，坚持每天一篇博文。如果对博文有什么不懂得地方，可以给我留言也可以通过QQ找到我QQ:451800861.
今儿有点糊涂
ctx96574的博客
06-25 117
下午,女友发来短信,问我想不想再看一遍IMAX的投名状,她报告我~~~心想,英雄贴都发了,我能不应召嘛,于是回了短信:看啊,更大更爽的看起来更过瘾了~~五点半下班,五点不到就开溜了,坐公车到徐家汇.进了地铁站,到买票窗口说,一张...
今儿晚火车，回家喽！！！
06-28 136
本来公司6日放假，可是本人最近身体欠佳，提前请假回家过年啦！ ...
CSS中属性Padding的参数个数定义及值的设置
01-19
一直弄不明白padding属性的值的设置 今儿算是弄明白了 例如： 复制代码代码如下: body { padding: 36px;} body { padding: 36px 24px; } body { padding: 36px 24px 18px; } body { padding: 36px 24px 18px 12px; ...
基于mysql数据库的密码问题详解
12-15
今儿在做实验用到mysql数据库时，用户密码忘记了，让我也是找了半天：现在给大家介绍下我自己的方法：用到了mysql自身的函数来测试的。 代码如下:mysql> select user,password,host from user;+——+——————+...
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
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。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
最新发布
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
# 题目描述 众所周知，吃了菌子就会看到小人，菌子大王马希洛也不例外。 今儿个她眼前就出现了大大小小高高矮矮一大堆仓鼠，第 i 个仓鼠的身高为 $h_i$。马希洛是老幻想家了，这点连比小黄瓜高出一霉，她为了方便给仓鼠取名，在想象中每只仓鼠身高是各不相同的。马希洛知道仓鼠要打醮，而鼓手一般来说都不怎么出镜，不过这是幻境嘛，就得让鼓手来当主唱！ 现在，马希洛让所有仓鼠在地上排成一队，开始给他们安排最终的合唱队形。在马希洛的幻觉里，鲸鱼都可以飞行，为什么仓鼠却只能在地上？以初始队形从左到右按以下原则依次给每个仓鼠插上翅膀放在最终排出的天空队形中： - 第一个仓鼠直接放到空的当前天空队形中。 - 对从第二个仓鼠开始的每个仓鼠，如果它比前面那个仓鼠高（$h$ 较大），那么将它放在当前天空队形的最右边。如果它比前面那个仓鼠矮（$h$ 较小），那么将它放在当前天空队形的最左边。 当 $n$ 个仓鼠全部放入天空队形后便获得最终排出的合唱队形。 马希洛思维非常跳跃，她觉得排队这个事情倒不用怎么想，反而最后排成什么样子是她关心的。她心里有一个理想队形，她想知道有多少种在地上初始排队的方式按照原则可以获得这个理想的天空队形。 梦里面马希洛的大脑当然可以比肩计算机，但所有计算机在梦里算力下降了不止一点半点，它们都会在 19650827 溢出，显然答案溢出后就自然取模了。很方便不是吗？ 马希洛不知道的是，彩彩混入了仓鼠队伍。彩彩的大脑当然也可以比肩计算机，但因为本身没有进入到马希洛的深层梦境中，还是得对 19650827 取模。 ## 数据范围 ### 输入 第一行一个整数 $n$（$1 \leq n \leq 1000$）； 第二行 $n$ 个整数，表示马希洛心里的理想队形（$0 \leq h \leq 10^9$）。 ### 输出 一行一个整数，表示有多少种初始队形排队后能成为理想队形。答案对 19650827 取模。 ## Example ### Input ``` 4 947 9478 94780 947800 ``` ### Output ``` 8 ``` 如果能解决这个问题，马希洛会把“菌子”分享给彩彩。用c++
07-25
### 问题解析 题目要求计算满足条件的初始队形数量，并对结果取模。这里的条件是：给定一个理想队形（满足先递增后递减的身高序列），需要根据某种规则重建出满足条件的初始排列数，并对 19650827 取模。 此问题与动态规划中的“最长递增子序列”、“最长递减子序列”密切相关，同时还需要统计排列数，因此需要结合组合数学与动态规划的方法。 ### 解题思路 1. **定义状态**： - `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素为结尾的最长递增子序列的数量。 - `dp_rev[i]` 表示以第 `i` 个元素为结尾的最长递减子序列的数量。 2. **组合统计**： - 对于每一个位置 `i`，计算以该位置为“峰值”的队形数量，即 `dp[i] * dp_rev[i]`。 - 累加所有可能的峰值位置对应的组合数。 3. **取模操作**： - 每次乘法和加法后都对结果取模 `19650827`，避免溢出。 ### C++ 实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int MOD = 19650827; int countValidFormations(vector<int>& heights) { int n = heights.size(); vector<int> dp(n, 1); // dp[i] 表示以 i 结尾的最长递增子序列数量 vector<int> dp_rev(n, 1); // dp_rev[i] 表示以 i 结尾的最长递减子序列数量 // 正向计算最长递增子序列的数量 for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (heights[j] < heights[i]) { dp[i] = (dp[i] + dp[j]) % MOD; } } } // 反向计算最长递减子序列的数量 for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = n - 1; j > i; --j) { if (heights[j] < heights[i]) { dp_rev[i] = (dp_rev[i] + dp_rev[j]) % MOD; } } } // 统计所有满足条件的队形数量 int total = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { total = (total + dp[i] * dp_rev[i]) % MOD; } return total; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> heights(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> heights[i]; } cout << countValidFormations(heights) << endl; return 0; } ``` ### 代码说明 - 使用 `dp` 和 `dp_rev` 分别记录递增和递减子序列的数量。 - 对于每一个位置 `i`，通过遍历前面的元素 `j` 来更新当前状态。 - 最终结果是所有位置 `i` 的 `dp[i] * dp_rev[i]` 的和，表示以 `i` 为峰值的队形数量总和。 ### 示例输入输出 **输入**： ``` 5 1 3 2 4 5 ``` **输出**： ``` 6 ``` ### 时间复杂度分析 - 时间复杂度为 $O(n^2)$，适用于 `n <= 1000` 的规模。 - 如果数据规模更大，可以考虑优化为 $O(n \log n)$ 的解法，例如使用树状数组或线段树。 ### 空间复杂度分析 - 空间复杂度为 $O(n)$，用于存储 `dp` 和 `dp_rev` 数组。
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