创业思考：小而美，摆脱棋子身份

最新推荐文章于 2025-05-05 10:15:18 发布
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#创业创新

一人公司，年入 $1000 万：Sahil Lavingia 的创业哲学｜小而美才是终极自由

一人公司，年入 $1000 万：Sahil Lavingia 的创业哲学｜小而美才是终极自由

原创 Jade 动点实验室 2025年03月05日 00:39 浙江

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个人的力量，正在变得前所未有地强大。

01

你是否相信，世界上有这样一种人，他们笃信并践行着以下信条：

  1. 生活比工作重要

  2. 自由比赚钱重要

  3. 盈利比扩张重要

  4. 少即是多，精简胜过庞大

如果这些理念让你有所共鸣，欢迎继续往下阅读。这正是一人公司和超级个体的创业哲学，探索如何在更少的管理、更高的利润、更自由的方式下，创造自己的事业。

02

Sahil Lavingia 曾是 Pinterest 的早期员工，作为公司第二位成员，他亲历了企业的高速成长。然而，在 Pinterest

最低0.47元/天 解锁文章
中国象棋棋子移动规则详解（Qt）
啊渊的专栏
03-24 2538
中国象棋是起源于中国的一种棋，属于二人对抗性游戏的一种，在中国有着悠久的历史。由于用具简单，趣味性强，成为流行极为广泛的棋艺活动。中国象棋是中国棋文化，也是中华民族的文化瑰宝，它源远流长，趣味浓厚，基本规则简明易懂。中国象棋在中国的群众基础远远超过围棋，是普及最广的棋类项目，中国象棋已流传到十几个国家和地区。中国象棋使用方形格状棋盘，圆形棋子共有32个，红黑二色各有16个棋子，摆放和活动在交叉点上。双方交替行棋，先把对方的将（帅）“将死”的一方获胜。
棋盘问题:任意两棋子不能同行同列(深搜dfs)
星辰大海的博客
05-05 1840
Description 在一个给定形状的棋盘（形状可能是不规则的）上面摆放棋子，棋子没有区别。 要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列。请编程求解对于给定形状和大小的棋盘，摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C。 Input 输入含有多组测试数据。 每组数据的第一行是两个正整数，n,k，用一个空格隔开，表示了将在一个n∗n的矩阵内描述棋盘，以及摆放棋子的数目。 当为−1 −1时表示输...
1247: 彩色的棋子(chess)
ieuxhsj的博客
05-05 2072
空间复杂度：O(N^2)（存储棋盘），可以优化到O(1)如果逐行处理列计数，但通常N不大，无需优化。第二行：(2,1)=红色, (2,2)=红色，同一行有两个红色，违反条件。因此，整个棋盘的最小颜色数必须至少是行和列中棋子数的最大值的最大值。我们需要给(1,1)、(2,1)、(2,2)这三个位置的棋子涂色。涂色： (1,1)=红色, (2,1)=红色, (2,2)=红色。第二行：(2,1)=蓝色, (2,2)=红色，无重复颜色，满足。第一列：(1,1)=红色, (2,1)=蓝色，无重复颜色，满足。
2716: [Violet 3]天使玩偶/2648: SJY摆棋子
蒟蒻的Bzoj记录
01-31 2154
题目链接题目大意：平面动态加点，求与给出的点曼哈顿距离最近点题解：KD树模板题我的收获：23333#include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std;#define cmin(a,b) (a>b?a=b:a) #define
算法：棋子移动问题
Hello，Sunpro!
04-12 3889
问题： 设有2n+2个排成一排的格子，最左边两个格子是空的，其后的格子一次放入A子和B子：
java实现中国象棋2：移动棋子
YonminMa的博客
08-19 4751
java实现中国象棋2：移动棋子 我在“java实现中国象棋1”的博客中说了一下如何把棋子画在棋盘上，使用一个flagflagflag二维数组即可实现。因此如果我们想让棋子移动，只需要改变改变flagflagflag二维数组中的值即可。我先通过mouseclick()mouseclick()mouseclick()函数获取当前点击的位置，再通过一个getcr()getcr()getcr()函数获得...
记《蓝桥杯202503 STEMA考试 C++ 》之第五题编程实现：移除棋子
Loge谈信奥--一个专注于信奥人的博客
04-01 5390
例 1：n = 8，m = 2，8 颗棋子的颜色分别是 0 1 0 1 1 0 0 1，要使剩余棋子中白色棋子的数量为。例 2：n = 5，m = 3，5 颗棋子的颜色分别是 1 0 0 1 0，无论如何移除棋子，都不能使剩余棋子中白。第二行输入 n 个整数（整数为 1 或 0，1 表示白色棋子，0 表示黑色棋子），表示从左到右每颗棋子的颜。第一次，移除最右端的棋子，移除后剩余棋子的颜色分别是 0 1 0 1 1 0 0；第二次，移除最左端的棋子，移除后剩余棋子的颜色分别是 1 0 1 1 0 0；
网易笔试：堆棋子
两鬓已不能斑白的专栏
08-15 4012
网易笔试：堆棋子 题目描述 小易将n个棋子摆放在一张无限大的棋盘上。第i个棋子放在第x[i]行y[i]列。同一个格子允许放置多个棋子。每一次操作小易可以把一个棋子拿起并将其移动到原格子的上、下、左、右的任意一个格子中。小易想知道要让棋盘上出现有一个格子中至少有i(1 ≤ i ≤ n)个棋子所需要的最少操作次数. 输入描述: 输入包括三行,第一行一个整数n(1 ≤ n ≤
经典算法题：丢棋子问题或者丢玻璃球问题
li4692625的博客
12-04 1642
问题描述 一座大楼有 n+1 层，地面算作第0层，最高的一层为第 n 层。已知棋子从第0层掉落肯定不会摔碎，从第 i 层掉落可能会摔碎，也可能不会摔碎。 给定整数 n 作为楼层数，再给定整数 k 作为棋子数，返回如果想找到棋子不会摔碎的最高层数，即使在最差的情况下扔的最小次数。一次只能扔一个棋子。 数据范围：1 \le i \le n ,k \le 10^61≤i≤n,k≤106 要求：空间复杂度O(k)O(k)，时间复杂度O(km)O(km)(m是最终返回的结果) 示例1 输入：10,1...
YOLO 数据集：国际象棋棋子检测（6类别，包含训练集、验证集）
05-01
项目包含：国际象棋棋子检测（6类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*480左右分辨率RGB图片，数据集为象棋棋盘上的棋子检测，...
yolo数据集：国际象棋棋子检测
05-25
class类别有：白王、白皇后、白主教、白骑士、白车、白卒、黑王、黑皇后、黑主教、黑骑士、黑车、黑卒 包含数据集和标签，划分了训练集、验证集、测试集，大约共1k张数据 边界框分为两种，旋转边界框以及矩形边界框
chess-shortest-path:找到棋子在给定起始位置和结束位置之间的最短路径
06-14
现在这仅适用于骑士，但可以使用 ChessPiece 抽象类轻松扩展到其他棋子。 输出骑士应该从提供的起始位置到结束位置的最短路径移动。 编译： $ javac *.java 跑步： $ java ChessShortestPath [startPosition] ...
4种鼓励创业创新的方法
雪兽软件
10-16 2297
建立一家企业对任何人来说都绝非易事，即使是那些创建小型企业的人也是如此。然而，通过持续努力创新并在市场上以创造性的想法公平竞争，在这个领域没有什么是太难实现的。一路上的问题和其他障碍是不可避免的，只要你的公司愿意创造性地创新并勇敢地面对所有疑虑，那么没有什么可以阻止一家企业取得成功。本文转载自雪兽软件更多精彩推荐请访问雪兽软件官网。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
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