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done
其中gen是数据生成器，std是标程,xx是要对拍的程序，要写文件读入输出
保姆级避坑指南：在Ubuntu 22.04上用ROS2 Humble搞定TurtleBot3的SLAM与导航（附5个常见报错解决方案）
本文提供了一份详细的Ubuntu 22.04上使用ROS2 Humble和TurtleBot3进行SLAM建图与导航的避坑指南，涵盖Gazebo启动失败、场景加载问题、环境变量设置、GLIBCXX版本冲突及Nav2参数配置等5个常见报错的解决方案，帮助开发者高效完成机器人导航项目。
Ubuntu环境下对拍
何为对拍 假设我在考场上写了一个能过样例的算法。然后它也能过大样例但是我觉得有些担心某些细节会出错，或者是它连大样例都过不了但是大样例过大无法肉眼差错，这个时候我们就需要对拍了。 所谓对拍，就是对着拍数据。写一个保证正确性的暴力的程序，写一个随机造数据的程序，写一个批量处理文件，让暴力程序、造数据程序以及自己的程序不断执行以下步骤： 造输入数据，用暴力生成正确的输出数据，运行自己的程序判...
新手小白入门编程第2讲 JAVA编程环境搭建 JDK与环境变量、Eclipse
1 JDK 1.1 JDK概述 JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。 JDK是整个java开发的核心,它包含了: JAVA开发工具(jdk\bin) 基础开发库(jdk\jre\lib\rt.jar) 基础开发库的源码(jdk\src.zip) 1.2 JDK下载与安装 本次使用的是JDK1.8，详细安装步骤可以参见”JDK培优安装手册”. 注意事项： 同时安装多个JDK时需要使用执行环境变量来确认使用的是哪个jdk 安装时选择默认选项安装到默认
【实用】关于Ubuntu下的对拍程序
学了这么久的OI还不会对拍，下定决心准备学对拍，上网一搜，全是在Windows下对拍的.bat文件，然而Ubuntu表示水土不服，竟然有度娘搜不到的东西，最后还是找同机房cgz神犇要的对拍程序，衷心感谢 关于对拍 对拍可以找出自己找不出来的一些问题，有时候应该是大多时候样例太水了，比如输入1，输出2，对拍自己出数据自己测，还可以控制数据范围, \(^o^)/ 如何对拍 对拍有四个程序，分...
Cursor聊天记录迁移工具：实现跨设备AI对话同步与备份
在软件开发中，数据持久化与迁移是常见需求，尤其当工具依赖本地存储时。SQLite作为轻量级关系型数据库，因其嵌入式、零配置特性，常被用于存储应用状态与用户数据。其WAL（预写式日志）模式提升了并发性能，但也增加了数据操作复杂性。通过命令行工具与JSON序列化技术，可以实现结构化数据的提取、转换与安全迁移，这对于保障开发资产的连续性与可移植性具有重要价值。例如，在AI辅助编程场景下，开发者与AI的对话记录包含关键的问题分析、解决方案与决策逻辑，是重要的上下文资产。cursor-chat-transfer工具正
STM32超声波避障小车硬件设计与实时测距实现
超声波测距是嵌入式系统中经典的环境感知技术，其原理基于声波在空气中的传播时间与距离的线性关系，通过精确计时实现非接触式距离测量。该技术具备成本低、抗光干扰强、算法简洁等优势，广泛应用于智能小车、机器人避障、液位监测等场景。工程落地的关键在于硬件信号完整性（如5V/3.3V电平匹配）、微秒级定时精度（依赖高稳定外部晶振与输入捕获模式）以及强干扰环境下的数据鲁棒性（需软硬协同滤波）。本文以STM32F103C8T6为平台，深入解析HC-SR04模块的时序闭环控制、TIM3输入捕获双沿测量、L298N电机状态机驱
Linux Bash对拍
代码： #!/bin/bash while true; do ./rand > input //数据生成器 ./test < input > output //测试程序 ./std < input > stdout //标程 if diff output stdout; then printf "Accepted\n" //正确 else print...
银河麒麟V10离线升级OpenSSH实战：从编译到回滚全流程
OpenSSH作为Linux系统远程登录的核心组件，其版本升级直接关系到系统安全与等保合规。在信创环境下，银河麒麟V10自带的OpenSSH版本往往无法满足漏洞扫描与安全加固要求，而离线编译升级涉及依赖处理、编译参数、服务替换与回滚方案等多个技术环节。本文围绕银河麒麟V10（x86_64）平台，详细讲解OpenSSH离线升级的完整实操流程，包括环境摸底、依赖包安装、源码编译、配置文件兼容性处理、服务重启验证以及常见问题排查，并分享批量升级与安全加固的工程经验，帮助运维人员在不断网、不重装的前提下一次成功完成
Linux/Ubuntu系统对拍程序
输出两文件结果的差异和输入的文件（基于Linux的命令，仅适用于Linux） 样式为 2 | 1 //其中的|号为差异点，无|的为相同的 input: //输出input.in文件 1 904532930303613184 WA 对拍程序battle.cpp #in...
188、LLC谐振变换器的样机调试实战（EMI测试）
本文分享了LLC谐振变换器EMI调试的实战经验。作者通过300W电源案例，指出LLC的EMI问题主要来自谐振腔共模电流和死区振铃，并提出三板斧解决方案：优化功率回路布局、合理选择共模电感、正确配置X/Y电容。文章详细分析了谐振电容位置、MOSFET走线、变压器屏蔽等关键设计要点，并列举示波器探头、滤波器接地等常见误区。最后强调EMI调试70%依赖布局优化，建议预扫测试、数据记录并保留6dB余量。全文以实际案例贯穿，为LLC电源EMI设计提供了实用指导。
【Python进阶】VSCode Python开发完全指南：从环境配置到高效调试
本文通过15个实战案例，系统讲解VSCode进行Python开发的环境配置、编码技巧、调试方法及性能优化，帮助初学者快速构建专业开发环境。
在Ubuntu下一个很棒的对拍程序 for pascal
<br />大家应该都知道如何在windows下面对拍程序，唧唧发明了个在任意平台都试用的对拍程序，详见代码:<br />program comp; uses crt,dos; var a,b:string; procedure rd(f:string;var a:string);//用来读入的程序，这里是读第一行 begin assign(input,f);reset(input); readln(a); close(input); end; begin repe
如何用 Claude Code 做大型项目重构与架构优化
本文介绍了如何利用Claude Code参与大型项目重构。文章指出，大型项目重构的最大难点在于理解系统结构和控制风险，而非单纯修改代码。作者提出了五步重构法：首先分析项目结构，其次梳理模块依赖关系，然后发现架构问题，接着设计分阶段重构方案，最后逐步实施。重点强调了Claude Code的核心价值在于帮助开发者理解复杂系统、分析模块依赖、发现结构问题、评估改动风险，而非仅作为代码生成工具。文章建议将Claude Code作为架构助手，通过分阶段小范围重构来降低风险，而非一次性全面重构。
linux，ubuntu下对拍
数据生成器 data.cpp1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 // data.cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ra(a, b) ((a) + rand() % ((b) - (a) + 1)) int main(){ freopen("data.in"...
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")
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。
Ubuntu C++程序对拍
创建文件夹，以/duipai为例。文件夹中放4个cpp文件。 A/A.cpp和B/B.cpp分别为标程（暴力）和源文件。 data/data.cpp为数据生成文件。 duipai/duipai.cpp表示对拍文件。 A和B的源代码中都应打开data.out作为读入文件，分别以std.out和test.out作为输出文件。注意linux下文件路径应为绝对路径。 duipai.cpp中代码如下 #i...
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
关于ubuntu的对拍
感谢夏天dl的blog，写的十分清楚，但是本人对于ubuntu十分不熟悉 所以不怎么会使用。 对拍的可执行文件是sh，就是bash语言 1 #!bin/bash 2 while true; do 3 ./date 4 ./fzy 5 ./right 6 if diff fzy.out right.out; then 7 echo AC 8 else ...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
ubuntu下的对拍
开始用ubuntu祭 blog 转载于:https://www.cnblogs.com/123789456ye/p/11094192.html
Ubuntu终端下对拍
duipai.cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int cases = 0; do { if (cases) printf ("#%d AC\n",cases); cases++; system ("./make"); system ("./my"); system ("./std".
[NONE]Ubuntu对拍脚本
g++ gen.cpp -o gen g++ my.cpp -o my g++ std.cpp -o std i=1 while true; do ./gen > data.in ./std < data.in > std.out ./my < data.in > my.out if diff my.out std.out...
ACM对拍程序
1.产生随机数 2.Windows下批处理对拍程序： @echo off :loop rand.exe>data.in std.exestd.out my.exemy.out fc my.out std.out if not errorlevel 1 goto loop pause goto loop 3.ubuntu下批处
如何对拍数据
1对拍程序 （注意对拍程序中的文件名，要与两个被测程序和数据生成器的名字相同，而且要与这三个程序源码中的名字相同， 如在数据生成器main开头写上freopen("temp.in","w",stdout); ac测程序main开头写上 freopen("temp.in","r",stdin); freopen("tempac.in","w",stdout); 被检测程序main开头
[OI向？] ubuntu下一些常用的技巧
想起来什么就写什么吧。 Ubuntu下的对拍程序 python是最为简便的。 from os import system while True: system("./make > in") system("./std < in > b") system("./my < in > s") if(system("diff -bB s b")...
windows和Ubuntu下的对拍和测试多组样例
文章目录shell语言测试random数据测试多组数据Bat测试random数据测试多组数据 shell语言 【Shell脚本攻略】-shell中各种括号()、(())、[]、[[]]、{}的作用 Shell 输入/输出重定向 Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数 shell变量和引用 循环选择 测试random数据 测试多组数据 #!/bin/bash g++ m...
［转］ubuntu系统中遇到的一些问题及解决
ubuntu系统中遇到的一些问题及解决1 如何结束不响应的程序1）有些程序在不响应时，点击窗口上的关闭按钮就会弹出是否要强制退出的对话框，这时同意即可2）如果还不行，可以在terminal中输入top命令，找到不响应的程序对应的进程的pid值，而后用命令kill pid来将其结束3）还可以尝试在terminal中输入xkill，此式鼠标箭头编程了一个叉号，点击要关闭的窗口，窗口就会被关闭。2 ...
(没拍快照还remove的悲惨记录)新装ubuntu16.04虚拟机的环境配置
文章目录前言apt进程锁解决办法国内源的配置安装Git的安装vim的安装与配置 前言 上次装了ubuntu16.04之后就一直没用，今天抽个时间把环境配置一下，下次搞pwn就能直接用了。内容包括国内源的替换、git安装、vim安装、pwntools安装等，遇到一些问题，记录一下解决办法。 apt进程锁解决办法 问题描述： 对于刚安装的ubuntu，使用apt-get update命令，可能会出现...
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