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
3k累计阅读
3.1k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
1.编程题。
数制转换的问题,A=1,B=2,C=3....Z=26,AA=27,输入一个字符串(ACDEDS)输出结果。
2.A,B两个人玩游戏,A写下一个【1，100】的数，让B来猜，如果B猜小了，那么A会告诉他猜小了，但是一旦某一次B猜大了，A就不再提示了，只是告诉B猜对了没有，请问B应该采用什么策略来猜，最少猜多少次，第一次应该猜几。
3.Ackerman函数问题,网上有递推。要求ACK(3,3)。
4.求数组子数组最大和(填空题，见编程之美).
5.二分查找(填空题)
6.catalan数，问的是进栈的顺序是1,2,3,4,5问合法的出栈序列有多少个。
YOLO26算法日历数字识别+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后，我注意到前几轮的 loss 下降特别快，这让我有点兴奋，但随着训练的深入，loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右，val_loss 开始趋于平稳，这让我稍微放心了一些，但同时也感觉压力倍增，因为一旦训练过早平稳，就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼，最终 mAP50 达到了 0.9156，这让我松了一口气。不过，mAP50-95 仅有 0.7374，和 mAP50 之间有明显的差距，说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看，训练过程总体上比较平稳，没有明显的过拟合迹象，但也让人觉得有些枯燥。我心想，要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好，这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段，模型开始逐渐收敛，但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
2014腾讯广研面试
3.9号下午去面试的，面试的是后台开发，我本来是做图像处理的，血泪。。。 面试官同时叫进来两个人，先面的另外一个，让我先做两个题，还好给我了充足的时间。 问题一:快排 问题二:给你一个int数组，长度为n，数组中存放的是一支股票n天来的价格，请求出在哪天买入，哪天卖出的利润最大，注意只能买卖一次。 这两个题由于时间比较充足，我做出来了，就是第二个题，我用了一个额外的数组，面试官问我可不可以
风储VSG-基于虚拟同步发电机的风储并网系统Simulink仿真
内容概要：本文介绍了“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”这一技术资源，聚焦于隔离型全桥LLC谐振变换器的建模、仿真与参数设计，涵盖其在电力电子系统中的关键应用，如软启动、闭环控制、变频控制及效率优化等。该模型支持对LLC变换器在不同工作模式下的动态响应与性能表现进行深入研究，适用于探究谐振拓扑结构、磁性元件设计、谐振参数匹配以及先进控制策略的科研与工程实践。同时，文档配套提供了仿真模型、设计报告与计算书等完整资料，强化了其实用性与教学价值。; 适合人群：具备电力电子、自动化或电气工程等相关专业背景，从事电力电子变换器研发、系统仿真与控制算法设计的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：①用于全桥LLC谐振变换器的建模、仿真与动态性能分析；②支持对软启动过程、闭环稳压控制、变频调谐及效率优化等核心技术的研究与教学；③为电力电子电源系统的工程设计、参数优化与控制策略验证提供高精度仿真平台。; 阅读建议：建议结合Plecs或Simulink等仿真工具进行动手实践，重点理解电路拓扑构建、谐振参数计算、控制器设计与系统稳定性分析，并配合文档中的设计报告与计算书，系统掌握从理论到仿真的完整流程。
记腾讯创新班面试
昨天参加了腾讯创新班3+1的面试，觉得收获匪浅，腾讯果然很多大牛啊。废话少说下，记一下面试时候几个有趣的问题，第一个是: //代码一 for(int i = 0 ; i<N ; i++){ A; B; C; } //代码二 for(int i = 0 ; i<N ; i++){ A; } f...
国央企创新负责人如何通过平台实现科技创新资源的系统集成与高效配置？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制（Matlab代码实现）
内容概要：本文介绍了“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”这一技术资源，聚焦于全桥LLC谐振变换器在电力电子系统中的建模与仿真研究。该资源提供了基于Plecs平台的高精度仿真模型，完整呈现了变换器的主电路拓扑、谐振参数设计、软开关实现机制及变频控制策略，能够有效支持对系统效率、动态响应与稳态性能的深入分析。模型充分体现了LLC谐振变换器在实现零电压开关（ZVS）、降低开关损耗和提升能量转换效率方面的优势，适用于新能源发电、储能系统及高效率电源设计等应用场景。; 适合人群：具备电力电子、自动控制及电路理论基础知识，从事电力电子变换器设计、新能源系统开发或相关领域研究的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于全桥LLC谐振变换器的工作原理教学与参数设计实践；②支撑软开关特性、变频控制策略、效率优化等关键技术的仿真验证与性能评估；③作为科研项目、课程设计或毕业设计中电力电子系统仿真的核心参考模型，促进理论与工程实践的结合。; 阅读建议：建议使用者在掌握LLC谐振变换器基本工作原理的基础上，结合相关电力电子教材与Plecs软件操作指南，通过调整谐振元件参数、负载条件及控制策略进行多工况仿真，深入理解其工作机理与优化方法，并结合实验数据对比验证仿真结果的准确性。
2014年3月腾讯广研班笔试经验
印象中这样，给师弟师妹们一个复习方向。 选择题： 1 导致数据库数据不一致的根本原因原因 2 window 系统默认分给线程的栈大小是？ 3 SQL语句 select where fom order by group by having 执行顺序 4 unix 目录结构 5 深度优先遍历一棵树 6 动态编译和静态编译 7选一个稳定的排序 8 数组的排列顺序对哪种排序算法无影
Matlab中eig内置函数转为C语言
本文记录一下如何将MATLAB中的eig函数转为C语言，即通过C语言求解矩阵的特征值与特征向量。[V,D]=eig(Rx)中V为矩阵Rx的特征向量，D为矩阵的特征值。其中Rx维度为12*12的复矩阵。 首先在MATLAB端创建入口函数保存为eigvalue.m： 打开MATLAB Coder，添加入口函数： 3.在定义输入类型窗口中，需要添加输入数据来训练...
腾讯广研-笔试题（1）2012-3-27
今天去腾讯广州笔试去了，结果很悲剧。不过没关系，只有在不断的被鄙视的过程中才能茁壮成长，加油！ 1.输入：一个字符串，其中包括四种运算符：+、-、*、/和一些整数（0-9）。PS:没有括号。 输出：运算结果（double）。实例：输入1*2+4/2-4+5 输出：5.0 分析：先把乘除运算做完，把减运算变成后面那个数的负数，并把前三种运算的结果输入到栈中。后面的就全部是加运算了。 代
Freemarker整合poi导出带有图片的Excel教程
Freemarker整合poi导出带有图片的Excel教程 https://blog.youkuaiyun.com/x541211190/article/details/105675771根据此人博客可完成此功能，但原文中有一处错误需要纠正，当单元格合并时，计算起始单元格有错误。 源代码： /** * 构造合并单元格集合 * * @param createRowIndex: * @param cellRangeAddresses: * @param startIndex: * @param c
基于Windows环境的OGG远程抽取异常（经典模式）OGG-02830 Formatting error
MOS提供的解决方法，根据MOS的提示是由于使用的OGG版本太新了，经典模式下已经弃用了这种远程抽取方式。问题：Windows环境下启用远程抽取ADG备库的数据，在启动抽取进程的时候出现如下错误提示。
腾讯广研面试——后台开发
由于自己被虐爆了，所以来记录一下心得，既与人方便也惊醒自己。 首先，简历做成怎样实际上是没多大关系的，主要的是内容。比如说你有 ACM 的经历就一定要写，面试官对这三个字母异常地敏感，不管是学校的新手赛还是 world final 这都不重要，一旦他发现了 ACM, 整个面试走向就会完全不同。 一坐下来就是做题，可能是因为写了 ACM 的经历？不过是很简单的题目，比如求树高啦、判断链表是否有环
NVIDIA 2025 Board Design Engineer 校招笔试全解析：从基础门电路到理想放大器设计
本文详细解析了NVIDIA 2025届板级设计工程师校招笔试的核心考点与解题策略。内容涵盖从基础门电路、CMOS实现NOR门，到开关电源CCM/DCM模式波形分析与效率计算，以及理想运放电路设计与稳定性优化。旨在帮助考生构建硬件知识体系，掌握工程思维，顺利通过NVIDIA Board Design Engineer校招笔试。
企鹅广研创新班笔试、面试经历
人生第一次正式的技术笔试+面试。 笔试： 这次的笔试与腾讯2013校园招聘的题目类似 http://blog.youkuaiyun.com/muweiyou/article/details/8113448 什么都没复习，直接去考了，发现数据库还有操作系统的一些知识都忘记了，很多题目都是凭着感觉走。 还有就是，感觉题目上面的很多知识点跟课本上的很一样，所以看复习书本还不够，面试宝典也很重要。
gdb对dwarf调试信息的解析和使用
gdb的对dwarf的调试信息的解析到使用的过程分析
c# U盘禁用---守护进程（插入，拔出，卸载等操作）
一、简介 传统的对U盘禁用，我们多采用修改注册表的方式，详情参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25372599/article/details/79815407；本文将介绍一种其他的方式–后台守护程序。其原理非常简单：当守护程序检测到U盘的插入信号，我们自动卸载U盘，致使系统无法识别U盘，达到禁用U盘的效果。 二、程序设计 2.1 变量定义 strin...
腾讯-广研-推荐
大家好： 需要具体职位要求如下： 系统运维工程师 工作地点：广州 工作： 1、负责邮箱系统日常运维与变更； 2、管理和调
从Unitree B2W到四足机器人：用Isaac Lab构建强化学习奖励函数的5个实战技巧
本文分享了在Isaac Lab仿真环境中，为Unitree B2W等四足机器人设计强化学习奖励函数的5个核心实战技巧。内容涵盖奖励函数的结构化组合、轮腿混合机器人的适配策略、课程学习的动态调整、域随机化增强鲁棒性以及高效的调试可视化方法，旨在帮助开发者构建更稳定、高效的机器人运动策略。
网易游戏TTT面试总结
昨天早上去网易大厦面试，我本来是安排在11点的，位大概在10点10到的网易大厦，看到我的一个同学，他二面都完事了。。。。等啊等，等到12点多才到我，不得不吐槽一下，前面有些人进行了二面，后来的人拖到那么晚。算了少说废话了，说说面试经过吧！ 我在一个单独的办公司面试的，看样子是一个小boss，其他人面试官是露天的。。进去首先就是一个自我介绍，一分钟不到就介绍完了，然后就问了我项目方面的，问
专为AI打造的浏览器：内存占用仅为Chrome的1/9、比Chrome快11倍（Docker部署教程，支持飞牛nas等服务器部署）
🚀 专为AI打造的无头浏览器来了！ 用Zig从零构建，内存仅Chrome的1/9，速度快11倍，原生CDP协议支持Docker部署，适合爬虫、自动化测试和AI代理应用。✨
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。
2014网易游戏TTT笔试(中山大学，可能不全哦，我回忆的)
1.求1111+2*1111+....+1111*1111对7求余的结果。 2.绕Y轴旋转的旋转矩阵。 3.f(0)=0,f(1)=1,f(n)=(f(n-1)+f(n-2))mod 5求f(2013); 4.二分查找的时间复杂度，堆排序的空间复杂度。 5.快排的时间复杂度。 6.下面代码的输出结果： #include #define f(a) (a)*(a) using name
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
2014年校招面试问题总结
刚刚结束了找工作之旅，总结一下自己遇到的一些问题，可以给大家做一个参考。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
C++中的显示转换总结
内容参考的是C++编程思想和C++Primer，如果转载请注明出处。 标准的C++提供了四种转换，static_cast,const_cast,reinterpret_cast,dynamic_cast。虽然有时候确实需要强制转换，但是它们的本质上是很危险的。 static_cast 编译器隐式执行的任何类型的转换都可以由static_cast来完成。它主要用在典型的非强制
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
4756
扫一扫
