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2025B卷华为OD机试（Python/JS/C/C++）真题【B卷+A卷+C卷+D卷+E卷】目录

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。
哪 吒·2025-07-04 06:10

【2025B卷】华为OD机试最新题库，按算法分类，高效刷题（持续更新）（Python/JS/C/C++）

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哪 吒·2025-07-04 06:39

2025B卷最新华为OD机考指南宝典（Python/JS/C/C++）

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哪 吒·2025-07-04 06:05

【持续更新】2025华为OD机试2025A卷机考真题库清单含考点说明（已更新600+题）（Python/JS/C/C++）

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哪 吒·2025-07-04 06:35

增刊第5章：模型性能优化

本章将详细介绍几种关键的优化技术，帮助您在现有硬件条件下，榨干模型的每一滴性能。5.1量化策略进阶(INT4/INT8)在第2章中我们简要介绍了量化，这里我们将深入探讨量化策略。**量化（Quan
技术与健康·2025-07-04 03:52

JOIN顺序优化：小表驱动大表的执行原则

减少数据扫描量：当数据库系统执行JOIN操作时，如果先处理小表，那么只需要扫描小表中的每一行与大表中的行进行匹配。这样可以大幅度减少需要扫描
数据狐（DataFox）·2025-07-04 01:39

【字节跳动】数据挖掘面试题0003：有一个文件，每一行是一个数字，如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间

以下是实现步骤和示例代码：文章大纲题目一：有一个文件，每
·2025-07-03 19:30

从数据抓取到智能分类：用 LangChain + 爬虫构建自动化工作流的实战笔记

本文作者就面临这样的困境：每两周需花费数小时访问多个大学网站，提取活动信息，手动将其整理成繁琐的HTML表格，并确保在Outlook中格式正确无误。这一过程不仅涉及大量枯燥的重复劳动
大模型之路·2025-07-03 17:45

森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道

它的核心哲学是：如果每
田园Coder·2025-07-03 15:57

「日拱一码」014 Python常用库——Pandas

目录数据结构pandas.Series：一维数组，类似于数组，但索引可以是任意类型，而不仅仅是整数pandas.DataFrame：二维表格型数据结构，类似于Excel表格，每列可以是不同的数据类型数据读取与写入读取数据
·2025-07-03 15:55

解释LLM怎么预测下一个词语的

每一层
ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:23

C++11 发展概述、列表初始化、右值引用与移动语义

从那时起，C++有规律地每3年更新一次。2.列表初始化
码农学徒_·2025-07-03 10:50

2025.06.11华为暑期实习机试真题【物流运输】Java/Python/C++/JS/C 实现

共有N-1条公路，每2个地点之间都能通过公路连通。物流公司总部位于1号地点。
MISAYAONE·2025-07-03 04:05

Traceroute 技术深度剖析：从原理到实践

一、Traceroute的技术原理与实现机制1.1核心原理：利用TTL和ICMP协议构建路径Traceroute是一个网络诊断工具，用于显示数据包从源主机到目标主机经过的路由路径及每一跳的延迟时间。
Dsocc·2025-07-03 03:34

深度学习之分类手写数字的网络

⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式，⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分；如果数字分类器对每⼀个⽚段
newyork major·2025-07-03 03:28

Codeforces Round 1034 (Div. 3) G解题思路

对于每个a[i]都可进行任意次操作a[i]=(a[i]+k)%m，对数组进行操作，判断能否增厚变成一个非严格递增数组题目思路对样例进行分析可以发现对于每个a[i]可以分为g=gcd（m，k）类，可以为每一类标号
拉长时间线·2025-07-03 00:05

从开源小白到 Apache Member，我的成长之路

我们走过的每一步路，都会留下印记，越坚实，越清晰。近日，Apache软件基金会（ASF）官方Blog宣布全球新增40位ApacheMember，张乎兴有幸成为其中一位。
开源小秘书·2025-07-03 00:04

《UNIX环境高级编程》笔记 第三章——文件IO（2)

理解dup、dup2和fcntl函数的预前知识:（1）每个进在进程表中都有一个记录项，记录项包含一张打开的文件描述符表，每
day_day_hard_up·2025-07-02 23:30

长尾形分布论文速览【80-119】

每一大类包含相应的工作，帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。
木木阳·2025-07-02 23:58

YUV420格式详解

1.YUV420核心原理1.1采样结构与数据量原始像素Y分量全采样UV分量2x2降采样Y（亮度）：全分辨率存储（每个像素独立）U/V（色度）：每2x2像素共享一组UV值，水平和垂直分辨率减半数据量计算（
lianghu666·2025-07-02 21:10

一站式 IT 资产管理：零信任产品的多维对比

以下是对每款产品在一站式IT资产管理方面的分点对比：腾讯iOA零信任产品细粒度统
scuter_yu·2025-07-02 19:00

字节工程师实战传授：用 Go 实现 AI 原生应用全流程

我们常常看到一个个惊艳的AI应用，想用自己最熟悉的Go来复刻，却发现从Agent的定义到复杂的任务编排，每一步都充满着挑战，最终产出的“胶水代码”也难以维护和扩展，距离一个优雅的生产级应用相去
CSDN资讯·2025-07-02 14:22

双指针题解——反转字符串【LeetCode】

344.反转字符串一、算法逻辑（逐步通顺讲解每一步思路）该题要求将字符数组s原地反转，即不能使用额外数组，直接在输入数组上进行修改。
潮_·2025-07-02 11:25

(LeetCode 热题 100) 51.N皇后

我们可以提炼得到同一行只能放一个皇后，而且每一行都要放一个皇后，因为有n个皇后。所以搜索思路和全排列的搜索思路一样：从第0行开始枚举皇后的某个位置，然后从上
YuforiaCode·2025-07-02 10:23

reactor-test

根据我搜索到的资料，reactor-test的三个主要用途可以总结如下：1.使用StepVerifier按步骤验证序列StepVerifier是reactor-test的核心接口之一，它允许你定义和验证响应式序列的每一步行为
lang20150928·2025-07-02 09:41

C++算法——贪心算法的讲解与实践

目录引言贪心算法概述贪心算法的适用条件贪心算法的实现步骤C++实现贪心算法问题：硬币找零问题C++代码实现总结参考文献引言在算法的世界中，贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，
不東工作室·2025-07-02 05:43

Node.js特训专栏-实战进阶：11. Redis缓存策略与应用场景

在这里，每一行代码都是解锁高性能应用的钥匙，让我们一起开启Node.js的奇妙开发之旅！
爱分享的程序员·2025-07-02 03:02

Java类加载器深度解析：从原理到实践

前言在Java的世界里，我们编写的每一行代码，最终都会被编译成.class文件，然后由Java虚拟机（JVM）执行。然而，这些.class文件是如何被JVM识别并运行起来的呢？
·2025-07-02 00:10

洛谷P1966 [NOIP 2013 提高组] 火柴排队

洛谷P1966[NOIP2013提高组]火柴排队洛谷题目传送门题目背景NOIP2013提高组D1T2题目描述涵涵有两盒火柴，每盒装有nnn根火柴，每根火柴都有一个高度。
xwztdas·2025-07-01 23:02

P1967 [NOIP 2013 提高组] 货车运

每一条道路对车辆都有重量限制，简称限重。现在有qqq辆货车在运输货物，司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下，最多能运多重的货物。
稳兽龙·2025-07-01 23:27

P1967 [NOIP 2013 提高组] 货车运输(树链剖分+线段树)

每一条道路对车辆都有重量限制，简称限重。现在有q辆货车在运输货物，司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下，最多能运多重的货物。一、解题思路本题求一条路径，使得其在不超过限制重量的前提下，载
gw_water·2025-07-01 22:56

[NOIP2013 提高组] 货车运输

每一条道路对车辆都有重量限制，简称限重。现在有qqq辆货车在运输货物，司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下，最多能运多重的货物。
·2025-07-01 22:55

国产AI工具终于对“屎山代码”下手了

每修改一处代码，就像在撬动屎山上的一块石头，随时可能引发“山
飞算JavaAI开发助手·2025-07-01 19:33

提高 Xcode 编译速度方法大总结

怎样测量编译时间消耗在最新版本的Xcode中，编译后查看ReportNavigator面板，点击刚刚的那次编译，即可查看到整个编译流程，以及每一步的耗时。
SwiftFun·2025-07-01 15:36

【学习】《算法图解》第十章学习笔记：贪婪算法

一、贪婪算法概述贪婪算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
·2025-07-01 14:51

算法: 冒泡排序

如果第一个比第二个大，就交换它们对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对这步做完后，最后的元素会是最大的数针对所有的元素
Code溪·2025-07-01 14:28

AI 落地企业 70 问：从入门到避坑，一篇搞定所有难题

然而，AI的落地并非一帆风顺——从认知误区到技术选型，从数据基础到组织变革，每一步都充满挑战。你是否也面临这些问题：企业如何从零开始构建AI能力？AI项目的成本和ROI如何评估？
大模型知识·2025-07-01 14:58

释放数据处理潜力：13款顶级MCP服务器全面解析

传统数据处理流程中，手动操作往往成为效率瓶颈——从杂乱的CSV文件到分散在多平台的API数据，每一步都可能陷入"数据泥潭"。
炼丹上岸·2025-07-01 11:07

本地部署Qwen3小参数版本实测：并非鸡肋

一方面，本地部署需要一定的技术门槛，从环境配置到模型安装，每一步都有可能出现问题。另一方面，大模型对硬件要求较高，尤其是对GPU的性能和显存容量有一定要求。
程序员寒山·2025-07-01 09:56

Pytest 入门：测试函数与测试类详解

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努力搬砖的咸鱼·2025-07-01 07:49

如何选择合适的IP轮换周期

示例：电商比价监控建议每30-60分钟更换IP。长期运营型（如社交媒体、账号矩阵）：轮换周期长（6~12小时），维持会话稳定性。示例：TikTok账号运营每6-1
IP管家·2025-07-01 07:48

Python 数据分析与机器学习入门 (三)：Pandas 数据导入与核心操作

它们通常以表格形式存在，包含行和列，每列可能有不同的数据类型（如文本、数字、日期），并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。
程序员阿超的博客·2025-07-01 06:10

JVM——线程池：不同场景下如何合理地选择线程池？

如果每来一个订单就雇佣一名新厨师，订单减少时又解雇厨师，不仅成本高昂，还会导致流程混乱。更好的做法是维持
黄雪超·2025-07-01 05:05

【51单片机四位数码管从0循环显示到99，每0.5秒增加一个数字，打击键计数】2022-6-11

缘由#include"REG52.h"unsignedcharcodesmgduan[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f,0x77,0x7c,0x39,0x5e,0x79,0x71,0,64,15,56};//共阴0~F消隐减号unsignedcharJs=0,miao=0;//中断计时秒分时毫秒unsignedintshu=0
智者知已应修善业·2025-07-01 02:16

代理模式 - Flutter中的智能替身，掌控对象访问的每一道关卡！

痛点场景：直接加载高清大图假设你的应用需要显示用户相册：NetworkImage('https://example.com/high-res-photo.jpg')面临的问题：网络差时长时间白屏重复下载相同图片浪费流量敏感图片无权限验证内存占用过高导致崩溃代理模式解决方案核心思想：为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。三种常见代理类型：虚拟代理：延迟加载大资源（如占位图→高清图）保护代理：
明似水·2025-07-01 00:05

如何进行 iOS App 混淆加固？IPA 加壳与资源保护实战流程

以下是一套我们在实际项目中使用过的IPA级别混淆与资源保护流程，每一步都使用了不同工具协同完成，通过工具组合来覆盖各个安全角度。
2501_91600747·2025-07-01 00:28

四阶数独——深度优先搜索dfs

给出一个4×4的格子，每个格子只能填写1到4之间的整数，要求每行、每列和四等分更小的正方形部分都刚好由1到4组成。求总共有多少种不同的数独？
我爱工作&工作love我·2025-06-30 23:57

matlab求解集合覆盖问题,贪心算法实践之集合覆盖问题

介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似
我不是小孩子·2025-06-30 20:03

LeetCode LCP 68.美观的花束

在你选择的插花中，如果每一品种的鲜花数量都不超过cnt朵，那么我们认为这束插花是「美观的」。
吃着火锅x唱着歌·2025-06-30 20:03

贪心算法(集合覆盖问题)

贪心算法(集合覆盖问题)贪心算法介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果
five-five·2025-06-30 20:02
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