硬解第4页

ARM DStream仿真器脚本常用命令

示例：connect-pjtag-ccortex-a5reset复位目标设备，支持软复位（内核）或硬复位（全芯片）。target选择多核系统中的特定处理器核心，例如targetcortex-a50

·2025-07-05 17:10

数据结构与算法：贪心算法的优化案例展示

但这种“短视”的策略为何能在某些问题中得到全局最优解？它的优化边界在哪里？本文将通过5个经典案例，从生活场景到代码实现，一步步拆解贪心算法的核心逻辑与优化技

·2025-07-05 14:42

基础算法枚举，贪心

1.枚举穷举所有可能的解：算法枚举通过尝试所有可能的组合或排列来解决问题，确保不会错过任何潜在的解。并进行验证和比较，找到最优解。或者所有解。

·2025-07-05 13:41

【深度解析】Seedance 1.0：重新定义 AI 视频生成的工业级标准

作为AI行业的新媒体运营，本文将从技术突破、场景落地和产业影响三个维度，为你深度解

小深ai硬件分享·2025-07-05 11:21

机器学习算法_支持向量机

一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机，即寻找到一个超平面使样本分成两类，且间隔最大硬间隔：如果样本线性可分，在所有样本分类都正确的情况下，寻找最大间隔；如果出现异常值或样本线性不可分

·2025-07-05 10:42

[读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview

本调查首先介绍了基本的布局（Placement）和布线（Routing），并简要介绍了经典的无学习解

SP FA·2025-07-05 07:57

数据分析入门初解

大家好!在当今数字化时代，数据分析已成为一项备受瞩目的技能。它就像一把神奇的钥匙，能够打开隐藏在数据背后世界的大门，帮助我们更好地理解周围的一切并做出明智的决策。如果你是数据分析的初学者，这篇文章将为你开启一段简单易懂的探索之旅。一、什么是数据分析数据分析就是对收集到的数据进行整理、处理和分析，从中提取有价值的信息和知识。想象一下，你有一大堆杂乱无章的考试成绩，通过数据分析，你可以找出最高分、最低

Mikhail_G·2025-07-05 03:05

[Cmake-Android音视频]ffmpeg3.4软硬解码和多线程解码

[Cmake-Android]音视频总结：[Cmake-Android音视频]SDK，NDK基本介绍[Cmake-Android音视频]NDK-r14b编译ffmpeg3.4支持neon,硬解码[Cmake-Android

·2025-07-05 00:15

【Zephyr开发实践系列】02_MPU6050极简驱动设计（轮询模式）

驱动模型1.1核心应用API（必须）1.2设置数据结构1.3硬件初始化1.4设备实例化二、数据结构定义2.1寄存器相关配置2.2陀螺仪灵敏度值2.2数据结构Data配置结构三、核心功能实现3.1原数据解算

jz-炸芯片的zero·2025-07-04 23:09

浏览器发出请求到响应经过哪些步骤？

将请求通过四层网络协议包装发送出去4.途中经过各种路由器、交换机，最终到达服务器5.服务器收到请求后，根据请求所指定的端口，将请求传递给绑定了该端口的应用程序6.tomcat接收到请求后，会按照http协议的格式进行解

Deryck_德瑞克·2025-07-04 22:03

Python 常用内置函数全解-字符串处理函数

1.基础字符串操作1.1len()：获取字符串长度len()函数用于获取字符串的长度，即字符串中字符的数量。它是一个内置函数，可以直接对字符串进行操作，返回一个整数，表示字符串的长度。例如：s="Hello,World!"length=len(s)print(length)#输出：13在这个例子中，字符串"Hello,World!"包含13个字符，包括字母、标点符号和空格，len()函数正确地返回

·2025-07-04 21:24

近似算法与随机化算法：处理难解问题的实用方法

近似算法与随机化算法：处理难解问题的实用方法引言“当精确解不可得时，如何高效获得满意解？近似与随机化算法给出答案！”在计算机科学中，许多重要问题是NP难解的，无法在多项式时间内找到精确解。

全息架构师·2025-07-04 16:55

蒙特卡洛方法：随机抽样的艺术与科学

蒙特卡洛算法（MonteCarloMethod）是一类基于随机抽样解决确定性问题的计算方法，其核心思想是：通过大量随机实验的统计结果逼近复杂数学问题的解。

大千AI助手·2025-07-04 16:16

K8s pod 调度策略

kubectllabelnodesnode01zone=sh-#查看标签kubectllabelnodes--show-labels2.通过nodeSelectro调度podnodeSelectro为硬限制

·2025-07-04 04:25

多模态AI Agent技术栈解析：视觉-语言-决策融合的算法原理与实践

每一次编译都是新的征程，每一个bug都是未解的谜题。让我们携手，在0和1的星河中，书写属于开发者的浪漫诗篇。目录编辑多模态AIAgent技术栈解析：视觉-语言-决策融合的算

·2025-07-04 02:44

【AI Infra】基础学习汇总篇

，后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬

逆羽飘扬·2025-07-04 01:41

#19ACM第三次周赛补题赛de题解呐#

这题的确签到，一共y/n两种情况，运气不好WA一次，运气好直接过，但相信聪明的你们，一定去探索了方程式的规律，才不会像我一样盲猜n就对了，嘿嘿，看题↓描述:判断x^4+y^4=z^4，x，y，z是否存在正整数解输入

桦hua呐·2025-07-03 21:46

北外俄语教材《大学俄语1》（第2版）核心知识点导图

大学俄语1语言文字名词代词动词形容词前置词数词10个元音字母21个辅音字母2个无音字母重音4大调型字母连写标点符号元音弱化清浊辅音同化硬软辅音辅音连缀软音符号和硬音符号性数变格动物名词和非动物名词年龄表示法阴性阳性中性单数复数单数复数单数第一格单数第二格单数第三格单数第四格非动物名词动物名词单数第五格单数第六格复数第一格复数第二格复数第三格复数第四格非动物名词动物名词复数第五格复数第六格物主代词人

·2025-07-03 18:21

【DP动态规划】最大字段和

主要思想：DP的最核心的思想就是到目前为止的最优解：那么当前的最优解就等于上一个的最优解加上当前的值（如果值为正的话）当前的最优解dp到目前为止的最优解a

深海潜水员·2025-07-03 12:07

C++笔记

一.指针与引用的区别：1.指针是一个实际的变量，引用是一个别名2.指针可以为空，引用不行3.引用在定义的时候只能初始化一次，后面就不能变了，指针可以变4.指针需要通过解引用操作符（*）访问目标对象，而引用直接作为原变量的别名使用

想要入门的程序猿·2025-07-03 07:30

IPS防御原理和架构

IPS（入侵防御系统）是网络安全防御体系的**主动盾牌**，其核心突破在于将IDS的“检测告警”升级为“实时阻断”，通过**深度流量解析+智能决策+硬拦截**实现攻击链的熔断式处置。

hao_wujing·2025-07-03 03:59

教育技术学读计算机论文的提示词

如果遇到初学者可能不懂的地方，我需要你用最清晰、最简洁、最易懂的方式解

东方-教育技术博主·2025-07-03 02:18

【Maven】Maven核心机制的万字深度解析

Maven核心机制的万字深度解析一、依赖管理机制全解（工业级依赖治理方案）1.坐标体系的本质与设计哲学2.依赖传递与仲裁算法的工程实现**冲突仲裁核心算法**企业级仲裁策略3.Scope作用域的类加载隔离原理

夜雨hiyeyu.com·2025-07-02 23:27

华为认证二选一：物联网 VS 人工智能，你的赛道在哪里？

聚焦大模型训练、部署与应用（如昇腾AI解

博睿谷IT99_·2025-07-02 21:42

嵌入模型 vs 大语言模型：语义理解能力的本质区别与应用场景

重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型（如BGE、SBERT）大语言模型（如GPT、GLM、DeepSeek）输出形式向量（如768维）自然语言文本（如答案、解

chenkangck50·2025-07-02 21:41

英语学习杂记

1.有效的单词记忆法：上来先用艾宾浩斯记忆方法死记硬背一遍单词。

奋斗的阿狸_1986·2025-07-02 14:54

Gradio全解13——MCP详解（3）——TypeScript介绍：特点与适用领域

Gradio全解13——MCP详解（3）——TypeScript介绍：特点与适用领域第13章MCP详解13.3TypeScript介绍13.3.1TypeScript的诞生与发展1.TypeScript

·2025-07-02 14:50

清华开源VisualGLM-6B多模态模型实战全解

清华开源VisualGLM-6B多模态模型实战全解初探多模态VisualGLM-6B1.多模态时代的挑战与突破在通用大模型向多模态演进的过程中，如何实现跨模态的语义对齐是核心挑战。

少林码僧·2025-07-02 12:07

Gradio全解3——Gradio三种客户端：python、javascript与curl（三）——curl

Gradio全解3——Gradio三种客户端：python、javascript与curl（三）——curl前言3.3Curl查询GradioApps3.3.1安装3.3.2获取Gradio程序的URL3.3.3HF_TOKEN

龙焰智能·2025-07-02 09:13

C++贪心算法

目录一，定义二，特点三，使用四，步骤：1.将问题分解为若干个问题2.找出适合该题目的贪心策略3.求解每个子问题的最优解4.组合局部最优解五，例题：1，最优装载题目分析（个人想法）：详见代码：2，删数问题题目分析

kobe_zlx·2025-07-02 05:45

C++算法——贪心算法的讲解与实践

这种算法简单易懂，且在某些问题上能够快速得到近似最优解。本文将通过C++语言对贪心算法进行讲解，并结合实际例子来展示其应用。贪心算法概述贪心算法在解决问题

不東工作室·2025-07-02 05:43

Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读

LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块

青铜锁00·2025-07-02 01:19

Gradio全解12——由Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget（1）——Discord Bot

Gradio全解12——由GradioApp创建DiscordBot/SlackBot/WebsiteWidget（1）——从GradioApp创建DiscordBot前言本篇摘要12.由GradioApp

龙焰智能·2025-07-01 23:34

大模型WebUI：Gradio全解系列10——Additional Features：补充特性（上）

大模型WebUI：Gradio全解系列10——AdditionalFeatures：补充特性（上）前言本篇摘要10.AdditionalFeatures：补充特性10.1队列10.1.1使用方法10.1.2

龙焰智能·2025-07-01 23:34

Gradio全解10——Data Science And Plots：数据科学与绘图

Gradio全解10——DataScienceAndPlots：数据科学与绘图前言本篇摘要10.DataScienceAndPlots：数据科学与绘图10.1API参数10.1.1PlotAPI参数10.1.2EventListenersAPI

龙焰智能·2025-07-01 23:04

通过range和view来解实际应用题

我们先来看题：有n座山排成一列，每座山都有一个高度。给你一个整数数组height，其中height[i]表示第i座山的高度，再给你一个整数threshold。对于下标不为0的一座山，如果它左侧相邻的山的高度严格大于threshold，那么我们称它是稳定的。我们定义下标为0的山不是稳定的。请你返回一个数组，包含所有稳定山的下标，你可以以任意顺序返回下标数组。经过对题意的分析，可以分析出三个关键要点。

写写闲篇儿·2025-07-01 17:45

【学习】《算法图解》第十章学习笔记：贪婪算法

（一）算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题，即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于：需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质（二

·2025-07-01 14:51

云计算在可视化非线性偏微分方程动力学中的应用：拟线性和半线性示例-AI云计算数值分析和代码验证

在偏微分方程的研究中，将其分为线性、半线性、拟线性和完全非线性至关重要，因为用于分析和求解它们（例如，解的存在性、唯一性、正则性、数值方法）的数学技术根据其线性性质而显著不同。

亚图跨际·2025-07-01 05:33

ffmpeg下载地址

✅解

珊珊而川·2025-06-30 23:28

贪心算法（集合覆盖问题）

虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解，如单源最短路经问题，最小生成树问题等。虽然在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，但其最终结果却是最优解

RonzL·2025-06-30 21:35

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

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(有时候会是最优解)

five-five·2025-06-30 20:02

算法-基础算法-枚举算法（Python）

文章目录前言解题思路题目1两数之和2计数质数前言枚举算法（EnumerationAlgorithm）：也称为穷举算法，指的是按照问题本身的性质，一一列举出该问题所有可能的解，并在逐一列举的过程中，将它们逐一与目标状态进行比较以得出满足问题要求的解

总裁余(余登武)·2025-06-30 14:47

DeepSeek：AI驱动的效率革命与实战案例解

在人工智能技术的浪潮中，DeepSeek作为一款专注实现AGI（通用人工智能）的先锋工具，正通过其强大的自然语言处理（NLP）与分布式计算能力，重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例，展现DeepSeek如何赋能个人与企业，开启职场效率革命。一、技术革新：DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型，通过构建复

weixin_45788582·2025-06-30 10:52

左神算法之有序二维矩阵中的目标值查找

有序二维矩阵中的目标值查找目录有序二维矩阵中的目标值查找1.题目描述2.问题解释3.解决思路方法一：逐行二分查找（适合行数较少的情况）方法二：利用行列有序特性（最优解）4.代码实现5.总结1.题目描述给定一个元素为非负整数的二维数组

岳轩子·2025-06-30 02:35

如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？

而现在，借助机器学习，你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么

cda2024·2025-06-30 00:55

Git工作流篇：宝子们的团队协作秘籍 [特殊字符]

别小看这个话题，选对了工作流，团队效率蹭蹭往上涨；选错了，天天解冲突到怀疑人生。今天就来给大家盘点几种主流工作流，保证让你找到最适合自己团队的那一款！目录导航工作流是个啥？

真实的菜·2025-06-29 22:08

Java 期末复习（四）

=newTextField(“关闭”);B.Lableb=newLable(“关闭”);C.Checkboxb=newCheckbox(“关闭”);D.Buttonb=newButton(“关闭”);解：

四谎真好看·2025-06-29 15:50

2024年03月CCF-GESP编程能力等级认证C++编程五级真题解析

一、单选题（每题2分，共30分）第1题唯一分解定理描述的内容是（）？

码农StayUp·2025-06-29 08:03

动态规划之01背包问题

动态规划算法动态规划算法介绍动态规划(DynamicProgramming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待解决问题分解成若干个子问题

蓝澈1121·2025-06-29 05:09

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