学习c++并发编程笔记

【华为OD机试真题29.9¥】(E卷,100分) - IPv4地址转换成整数（Java & Python& JS & C++ & C ）

题目描述存在一种虚拟IPv4地址，由4小节组成，每节的范围为0~255，以#号间隔，虚拟IPv4地址可以转换为一个32位的整数，例如：128#0#255#255，转换为32位整数的结果为2147549183（0x8000FFFF）1#0#0#0，转换为32位整数的结果为16777216（0x01000000）现以字符串形式给出一个虚拟IPv4地址，限制第1小节的范围为1128，即每一节范围分别为(
小妖666·2025-03-08 00:28

awesome python 中文版 相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump
AI天才研究院·2025-03-08 00:57

超实用计算机网络面试题，快来学习一下

引言计算机网络作为程序员的内功，不仅要做到深入理解，面试题也要详细掌握，跟着作者的节奏好好复盘一下吧1.OSI模型和TCP/IP模型的区别是什么？各层的主要功能是什么？考察点：网络分层架构、协议栈理解答案方向：OSI分为7层（物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表示层→应用层），TCP/IP简化为4层（网络接口层→网络层→传输层→应用层）。关键区别：OSI是理论模型，TCP/IP是实际工业
优人ovo·2025-03-08 00:26

华为OD机试-亲子游戏（Java/Python/C++）

一、题目描述题目描述：宝宝和妈妈参加亲子游戏，在一个二维矩阵（N*N）的格子地图上，宝宝和妈妈抽签决定各自的位置，地图上每个格子有不同的糖果数量，部分格子有障碍物。游戏规则是妈妈必须在最短的时间（每个单位时间只能走一步）到达宝宝的位置，路上的所有糖果都可以拿走，不能走障碍物的格子，只能上下左右走。请问妈妈在最短到达宝宝位置的时间内最多拿到多少糖果（优先考虑最短时间到达的情况下尽可能多拿糖果）。二、
华为OD机试·2025-03-08 00:55

机器学习-随机森林解析

**(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器
Mr终游·2025-03-08 00:21

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：
海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

2024华为OD机试真题- 亲子游戏-(C++/Java/Python)-C卷D卷-200分

2024华为OD机试题库-(C卷+D卷)-(JAVA、Python、C++)目录题目描述输入描述输出描述备注用例1解题思路代码c++python题目描述宝宝和妈妈参加亲子游戏，在一个二维矩阵（N*N）的格子地图上
2024剑指offer·2025-03-08 00:50

2024年华为OD机试真题-亲子游戏-(C++/Java/python)-OD统一考试（C卷D卷）

2024华为OD机试真题目录-(B卷C卷D卷)题目描述宝宝和妈妈参加亲子游戏，在一个二维矩阵（N*N）的格子地图上，宝宝和妈妈抽签决定各自的位置，地图上每个格子有不同的糖果数量，部分格子有障碍物。游戏规则是妈妈必须在最短的时间（每个单位时间只能走一步）到达宝宝的位置，路上的所有糖果都可以拿走，不能走障碍物的格子，只能上下左右走。请问妈妈在最短到达宝宝位置的时间内最多拿到多少糖果（优先考虑最短时间到
dijkstra2023·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。
accurater·2025-03-08 00:49

零基础入门Jetson Nano——踩坑系统烧入，软件安装部署

一、简介本文章主要讲述作为小白的我，在零基础入手国产JetsonNano套件，踩坑系统烧入，环境部署，下面是我在最初学习路上遇到的问题，做一个总结，以便来帮助更多的nano小白少走弯路。
Agmage·2025-03-07 23:47

Spring WebFlux 入门：WebFlux 是什么？它的作用是什么？

SpringWebFlux是Spring5引入的响应式Web框架，它基于Reactor库，旨在提供异步、非阻塞的编程模型，能够在高并发场景下提升系统吞吐量。
2401_89793006·2025-03-07 23:17

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

Linux 详细了解

1.Linux命令行a.Linux命令行是Linux系统的一个核心组件，允许用户通过键盘输入命令来管理和操作系统，必须学习和掌握常用的Linux命令，才可以高效地使用Linux系统。
ytdbc·2025-03-07 23:14

Linux基本操作指令1

终端基础操作：1.查看当前目录路径pwd#输出示例：/home/username2.进入指定目录cd/home/{username}/{Documents}3.安装编译C/C++的环境sudoapt-getinstallgccg
派阿喵搞电子·2025-03-07 23:43

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

vlookup反向查询_XLOOKUP函数与VLOOKUP函数用法比较

1、XLOOKUP基础语法在学习任何一个函数之前，需要了解这个函数的基础语法，从微软官方的帮助文档里找到了这个函数的参数语法，共计有5个参数，跟LOOKUP的参数非常接近，但是使用起来会更加简单了一些。
weixin_39968820·2025-03-07 23:10

深入理解 Java 中的 Lambda 表达式与函数式编程

通过学习本文，你将掌握StreamAPI的95%常用操作，提升代码的简洁性和效率。1.实体类Map互转场
庞胖·2025-03-07 22:07

CentOS 7中安装Dify

大家可以参考学习它的中文文档：https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md一、系统要求在安装D
laolitou_1024·2025-03-07 22:04

ElasticSearch第十五讲 ES数据写入过程和写入原理以及数据如何保证一致性

Es的数据并发冲突ES数据并发冲突控制是基于的乐观锁和版本号的机制一个document第一次创建的时候，它的_version内部版本号就是1；以后，每次对这个document执行修改或者删除操作，都会对这个
程序员路同学·2025-03-07 22:33

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call
Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

【前端知识】Web Components开发框架quarkC介绍

**QuarkC简介****核心特性****QuarkC的使用方法****1.安装QuarkC****2.创建一个简单的QuarkC组件****3.使用组件****QuarkC的优势****1.更低的学习成本
问道飞鱼·2025-03-07 21:57

【设计模式】——解释器模式（Interpreter Pattern）

目录引言一、解析器模式的基本概念核心思想解析器模式结构UML图应用场景二、解析器模式的优点与缺点优点缺点三、C++实现算术表达式解释器1.定义抽象表达式2.实现终结符表达式3.实现非终结符表达式4.构建和解释表达式四
J^T·2025-03-07 21:27

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

Manus学习手册合集【建议收藏】

manus学习资料：https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
周师姐·2025-03-07 21:23

iOS安全和逆向系列教程 第16篇：Frida入门与高级应用

今天，我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。
自学不成才·2025-03-07 20:18

iOS安全和逆向系列教程 第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术

在前面的文章中，我们已经学习了iOS逆向工程的基础知识，以及各种分析工具的使用方法。今天，我们将深入探讨ARM64架构以及Swift语言的逆向分析技术，这两者对于现代iOS应用的逆向工程至关重要。
自学不成才·2025-03-07 20:18

学习prompt

1解释概念中文指令：请借助费曼学习法，以简单的语言解释[特定概念]是什么，并提供一个例子来说明它如何应用。
artificiali·2025-03-07 20:47

人工智能学习大纲

前言人工智能正以惊人的速度发展，其潜力既令人兴奋，也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望，也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势，科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入，就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击，更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来，对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
互联网搬砖老肖·2025-03-07 20:47

STM32与C51简述

STM32与C51简述嵌入式开发心得1.关于C51与STM32的说明C51是最早一批进入中国市场的可开发操作的板子/芯片，在早期有着较好的发展方向学习浪潮，早期也有着发达的社区可供交流。
THIRT13N·2025-03-07 20:16

初识操作系统

目录一、操作系统的认识1、常见的操作系统：2、操作系统的两个基本功能：二、进程1、什么是进程(Process)：2、进程的组成：3、进程的并发和并行执行：三、总结：一、操作系统的认识操作系统是⼀组做计算机资源管理的软件的统称
曳渔·2025-03-07 20:15

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。
HP-Succinum·2025-03-07 20:14

python-Scrapy爬虫框架介绍（整个数据的流程）

python-Scrapy爬虫框架介绍随着在家的线上教育的进行，课程的深入学习，所要学习的内容和作业也在不断的增多，所以没有过多的自己的时间去学习新的爬虫知识，但疫情逐渐的在好转，我也很是期待开学的那一天
onesalatree·2025-03-07 20:43

Conda操作使用教程

声明：该文章仅为学习使用，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！如有侵权，请私信联系本人删帖！
迷鹿鹿鹿鹿鹿·2025-03-07 20:09

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

FATFS学习（3.1）：ff.c（f_mount）

一：Mount/UnmountaLogicalDrive/*-----------------------------------------------------------------------*//*Mount/UnmountaLogicalDrive*//*-----------------------------------------------------------------
S火星人S·2025-03-07 19:37

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

Python图形界面开发：PyQt与Tkinter对比分析

本篇博客将从功能、易用性、性能、社区支持、学习曲线等角度对比分析这两个库，并通过一个简单的实战项目帮助你更直观地理解它们的差异。一、PyQt与Tkinter简介1.Py
萧鼎·2025-03-07 19:01

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

AI大模型在职业教育中的应用解决方案

传统的职业教育模式难以满足日益个性化、多样化的学习需求，同时，技术快速更迭使得职业技能更新频率大幅提高。这些变化要求职业教育能够更加灵活、高效地适应劳动力市场的需求，并为学生提供与时俱进的技能培养。
中年猿人·2025-03-07 18:54

主流爬虫框架scrapy的架构及原理

一、Scrapy架构概览Scrapy是一个基于Twisted异步网络框架构建的高效爬虫框架，其核心架构采用事件驱动模型，支持高并发、可扩展的网页抓取。
迷鹿鹿鹿鹿鹿·2025-03-07 18:23

FATFS学习（3.4）：ff.c（f_read）

一：f_readFRESULTf_read(FIL*fp,/*Openfiletoberead*/void*buff,/*Databuffertostorethereaddata*/UINTbtr,/*Numberofbytestoread*/UINT*br/*Numberofbytesread*/){FRESULTres;FATFS*fs;DWORDclst;LBA_tsect;FSIZE_tr
S火星人S·2025-03-07 18:23

DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(1)

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。
xuhss_com·2025-03-07 18:22

一分钟教会你如何把 DeepSeek 接入 WPS，开启智能办公新体验！

今天，就让我们一起来学习如何将DeepSeek接入WPS，让你的办公效率瞬间提升！一、入门知识点：DeepSeek是什么？DeepSeek
多模态大模型·2025-03-07 18:21

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21
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