算法（leetcode实战）

动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）

通过保存和重用已经解决的子问题的解，来避免重复计算，从而大大提高了算法的效率。动态规划的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题，通过求解子问题，并将这些子问题的解保存起
佛渡红尘·2025-01-22 21:26

基于OpenCV的道路损伤识别

✨✨目录一、背景介绍二、算法原理（一）中值滤波（二）直方图均衡化（三）调节阈值（
Srlua小谢·2025-01-22 21:54

题目：解码方法（来自leetcode）动态规划----斐波那契模型

解码方法题目动态规划（5步走）状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划（5步走）状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点，下标为i的位置有两种方式：第一种就是单独解码，第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况：第一种是：当s[i]在[1，9]时可以单独解码，就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码，所以dp[i]=dp
清风逸梦·2025-01-22 21:23

python高级加密算法AES对信息进行加密和解密

AES（高级加密标准）是一种广泛使用的对称加密算法，它以字节为单位处理数据，将明文分组加密成密文。AES算法的核心在于一个轮函数，该函数会对数据执行多次变换，包括字节代换、行移位、列混合和轮密钥加。
Python数据分析与机器学习·2025-01-22 21:52

【大模型】ChatGPT 提示词优化进阶操作实战详解

保持提示词的相关性2.3.1什么是相关性2.3.2提示词相关性操作案例一2.3.2提示词相关性操作案例二三、ChatGPT提示词进阶及常用优化策略3.1提示词常用优化策略总结3.2ChatGPT提示词优化操作实战
小码农叔叔·2025-01-22 21:51

20 条实用的创业实战指南：初创项目如何提升竞争力？

作者：LmrankHan，AllianceDao核心贡献者编译：J1N，TechubNews我最近在SolanaBreakpoint上发表了主题演讲，目的是在有限的时间内为加密货币项目创始人提供尽可能多有价值的信息。我的演讲反响很好，所以我想花点时间详细整理阐述一下，让人们可以快速从中获得收益。从解决小问题开始从解决小问题或设计一个小的领域开始。而不是一开始就瞄准一个庞大的市场，创始人应该专注于解
·2025-01-22 20:41

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？
·2025-01-22 20:09

AI 基础设施的儿童保护：智能化儿童安全监护系统

本文将探讨该领域的典型问题/面试题库和算法编程题库，并给出详尽的答案解析说明和源代码实例。1.AI技术在儿童保护中的应用题目：请简要介绍AI技术在儿童保护中的几种应用。
AI天才研究院·2025-01-22 20:47

代码随想录算法训练营day28（0121）

1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单，其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联，只不过更加地简单这题的代码，思路很巧妙！题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices，其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买，然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1：输入：pr
Lazy.land·2025-01-22 19:43

leetcode136.寻找重复数

标签：计数排序给定一个包含n+1个整数的数组nums，其数字都在[1,n]范围内（包括1和n），可知至少存在一个重复的整数。假设nums只有一个重复的整数，返回这个重复的数。你设计的解决方案必须不修改数组nums且只用常量级O(1)的额外空间。示例1：输入：nums=[1,3,4,2,2]输出：2示例2：输入：nums=[3,1,3,4,2]输出：3示例3:输入：nums=[3,3,3,3,3]输
努力d小白·2025-01-22 19:43

Redis实战-初识Redis

命令3.1字符串3.2列表3.3集合3.4散列3.5有序集合3.6发布与订阅3.7其他命令3.7.1排序3.7.2过期时间如有侵权，请联系～如有错误，也欢迎批评指正～本篇文章大部分是来自学习《Redis实战
啥都想学的又啥都不会的研究生·2025-01-22 19:43

Python二叉树用法介绍

二叉树是一种非常重要的数据结构，它在计算机科学中得到了广泛应用，例如在搜索算法、图形渲染和游戏AI等领域。
很酷的站长·2025-01-22 19:13

[实战]Ubuntu使用工具和命令无法ssh,但使用另一台Ubuntu机器可以用命令ssh,非root用户。

现象新安装一台Ubuntu22.04服务器，各种远程工具都无法SSH，但使用公司的另一台Ubuntu22.04的机器可以正常SSH。并且我使用的是非root用户。百度、谷哥上能试的方案全试了一遍，使用命令ssh仍然提示permissiondeniedpleasetryagain。使用工具ssh提示还是Accessdenied。原因经过排查，发现新安装的服务器出现了IP冲突。重新换一个IP即可。我这
江湖一码农·2025-01-22 19:41

Python 最最最使用的动态规划入门教程 + 10道经典例题

不多废话，直接开讲动态规划三大步骤动态规划是一种将问题分解为若干个子问题，并存储这些子问题的解（通常使用数组或矩阵等数据结构），以便在后续计算中重复使用，从而避免了重复计算，提高了算法的效率。
我是阿核·2025-01-22 19:07

LeetCode100之搜索旋转排序数组(33)--Java

1.问题描述整数数组nums按升序排列，数组中的值互不相同。在传递给函数之前，nums在预先未知的某个下标k（0nums[nums.length-1]&&targetnums[nums.length-1]){left=mid+1;continue;}......}如果我们已经完全在我们确定的二分查找范围之内了，就按照正常的二分判断进行查找即可。while(leftnums[nums.length-
xiao--xin·2025-01-22 18:36

MarsCode算法题之简单四则运算解析器

1.问题描述小F面临一个编程挑战：实现一个基本的计算器来计算简单的字符串表达式的值。该字符串表达式有效，并可能包含数字（0-9）、运算符+、-及括号()。注意，字符串中不包含空格。除法运算应只保留整数结果。请实现一个解析器计算这些表达式的值，且不使用任何内置的eval函数。示例1输入：expression="1+1"输出：2示例2输入：expression="3+4*5/(3+2)"输出：7示例3
xiao--xin·2025-01-22 18:36

LeetCode100之找到字符串中所有字母异位词(438)--Java

1.问题描述给定两个字符串s和p，找到s中所有p的异位词的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。示例1输入:s="cbaebabacd",p="abc"输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是"cba",它是"abc"的异位词。起始索引等于6的子串是"bac",它是"abc"的异位词。示例2输入:s="abab",p="ab"输出:[0,1,2]解释:起始索引等于0的子串是"ab
xiao--xin·2025-01-22 18:36

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。
浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

华为OD机试E卷 --快递投放问题 --24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述有N个快递站点用字符串标识，某些站点之间有道路连接。
飞码创造者·2025-01-22 18:29

差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析

差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1
闲人编程·2025-01-22 17:57

pythonAI算法中使用ffmpeg推流记录

首先呢需求是这样的需要在远端播放检测的画面这个事情解决的思路1.用的网络摄像头，将摄像头的流推到rtmp1流地址2.项目中的输入流就是rtmp1的地址视频流3.开始对视频各种检测，检测后将帧的frame推到rtmp24.随便找个播放器去播放rtmp2的流期间遇到了一些问题就是推上去的流在远端播放就直接裂开了大概4秒一卡顿，后来发现是ffmpg-r参数默认值是25我的frame推上去的流fps才11
脱僵的的野码·2025-01-22 17:26

《C语言入门100例》(第2例) 给定 n，求 1 + 2 + 3 + ... + n 的和给定 n，求 1 + 2 + 3 + ... + n 的和

与理论计算不同，算法设计中要时刻注意数值计算溢出的情况，以计算n∗(n+1)/2n*(n+1)/2n∗(n+
leapold_Z·2025-01-22 17:54

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2025-01-22 17:23

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

为了解决这一问题，我们提出了一种推理时搜索算法，使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先（best-first）
feifeikon·2025-01-22 17:23

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢：复杂度：DeepFaceLab的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。
AlphaFinance·2025-01-22 17:23

Mybatis-Plus基本使用：从入门到精通

Mybatis-Plus基本使用：从入门到精通一、Mybatis-Plus简介1.1核心特点1.2快速启动二、基本使用详解示例一：CRUD操作示例二：条件查询示例三：分页查询示例四：自动填充示例五：代码生成器三、高级技巧与实战经验
DTcode7·2025-01-22 17:52

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
生信学习者1·2025-01-22 17:21

算法项目实时推流

1、搭建流媒体服务器下载mediamtx2、视频流直推ffmpeg-stream_loop-1-iDJI_20250109112715_0002_W.MP4-r30-c:vlibx264-presetultrafast-fflvrtmp://192.168.100.20:1935/live/test_chengdu13、硬件加速如果硬件支持，可以使用硬件加速编码器（如h264_nvenc、h264
zk_ken·2025-01-22 16:49

【Springboot】——响应与分层解耦架构

博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结
Y小夜·2025-01-22 16:49

华为OD机试E卷 --矩阵扩散--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述存在一个m×n的二维数组，其成员取值范围为0或1。
飞码创造者·2025-01-22 16:49

控制语句、方法、递归算法

一、控制语句把语句组合成能完成一定功能的小逻辑模块。它分为三类：顺序、选择和循环。1.“顺序结构”代表“先执行a，再执行b”的逻辑。2.“条件判断结构”代表“如果…，则…”的逻辑。3.“循环结构”代表“如果…，则重复执行…”的逻辑。很神奇的是，三种流程控制语句就能表示所有的事情！不信，你可以试试拆分你遇到的各种事情。实际上，任何软件和程序，小到一个练习，大到一个操作系统，本质上都是由“变量、选择语
盗格拉斯·2025-01-22 16:17

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。
·2025-01-22 16:34

AI系统架构原理与代码实战案例讲解

AI系统架构原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与早期发展人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代，图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。
AI天才研究院·2025-01-22 16:15

Node.js 模块化编程实践：管理大型项目和依赖

《Node.js模块化编程实践：管理大型项目和依赖》关键词：Node.js、模块化编程、大型项目、依赖管理、包管理工具、性能优化、测试与调试、实战项目摘要：本文将深入探讨Node.js模块化编程实践，从基础知识和模块化概述开始
AI天才研究院·2025-01-22 16:43

Leetcode 237. Delete Node in a Linked List-删除链表的指定节点，不给链表的头节点

Writeafunctiontodeleteanodeinasingly-linkedlist.Youwillnotbegivenaccesstotheheadofthelist,insteadyouwillbegivenaccesstothenodetobedeleteddirectly.Itisguaranteedthatthenodetobedeletedisnotatailnodeinth
二十六画生的博客·2025-01-22 16:42

算法-查找重复和缺失的数字

力扣题目：645.错误的集合-力扣（LeetCode）集合s包含从1到n的整数。
程序员南飞·2025-01-22 16:41

飞腾平台Ne10安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:28

飞腾平台VSIPL-FT安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:58

飞腾平台mlbench安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:57

飞腾平台FFmpeg安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:27

【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命：文本、图像与音频的深度交融

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-01-22 16:09

LeetCode 450 Delete Node in a BST（删除BST节点）

GivenarootnodereferenceofaBSTandakey,deletethenodewiththegivenkeyintheBST.Returntherootnodereference(possiblyupdated)oftheBST.Basically,thedeletioncanbedividedintotwostages:Searchforanodetoremove.Ifth
nudt_oys·2025-01-22 16:39

飞腾平台Arm ComputeLibrary编译安装指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:26

飞腾X100适配Ubuntu说明

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

飞腾X100适配OpenEuler说明

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

基于飞腾平台的Sqoop的安装配置

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

基于飞腾平台的Hive的安装配置

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:24

华为2024嵌入式研发面试题

01你认为最好的排序算法是什么？在实际的编程中，最好的排序算法要根据实际需求和数据规模来选择，因为每种排序算法都有其优势和劣势。
指尖动听知识库·2025-01-22 15:06

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学和文本处理的世界中，字符串匹配是一个非常普遍的问题。FuzzyWuzzy作为一个强大的Python库，通过模糊匹配技术解决了许多由于拼写错误、格式不一致引起的问题。本文将详细介绍FuzzyWuzzy，从基本概念到高级应用，帮助你掌握这一工具。目录FuzzyWuzzy简介安装与快速开始基础用法3.1简单比例匹配3.2部分匹配3.3比例匹配集高级用法4.1令牌排序匹配4.2令牌集合匹配实际应
kdayjj966·2025-01-22 15:05

C++线程库std::thread和std::async的用法详解

线程同步四、std::async与std::future4.1创建异步任务4.2使用std::launch控制执行策略4.3std::future与std::promise4.4异步任务的取消与超时五、实战案例
大王算法·2025-01-22 15:04
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