C++标准库学习第67页

华为OD机试真题 - 精准核酸检测 - 深度优先搜索DFS（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。

哪吒·2025-03-08 05:27

华为OD机试 - 最优策略组合下的总的系统消耗资源数（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。

哪吒·2025-03-08 05:26

华为OD机试 - 信道分配 - 贪心算法（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

一、题目描述算法工程师Q小明面对着这样一个问题，需要将通信用的信道分配给尽量多的用户：信道的条件及分配规则如下：所有信道都有属性"阶"。阶为r的信道的容量为2^r比特；所有用户需要传输的数据量都一样：D比特；一个用户可以分配多个信道，但每个信道只能分配给一个用户；当且仅当分配给一个用户的所有信道的容量和>=D，用户才能传输数据；给出一组信道资源，最多可以为多少用户传输数据？二、输入描述第一行，一个

哪吒·2025-03-08 05:56

C++：虚函数

在面向对象编程中，虚函数和纯虚函数是实现多态性的重要概念，它们在C++、Java等编程语言中有着广泛的应用，下面以C++为例详细介绍这两个概念。

在地球表面艰难爬行·2025-03-08 04:55

【精辟】venv和Anaconda的区别?

venv和Anaconda是两种不同的工具，用于管理Python环境和包依赖，它们之间有以下区别：来源和适用性：venv：venv是Python的标准库中提供的模块，从Python3.3版本开始引入。

王摇摆·2025-03-08 04:22

开源游戏服务器框架NFShmServer 简介(一)

NFShmServer是一个使用C++开发的轻量级,敏捷型,弹性的,分布式的共享内存（C++热更）/多进程lua(lua热更)的插件开发框架,让你更快更简单的开发服务端应用.部分思路来自UE4和Ogre

gaoyi445·2025-03-08 04:48

C++类的成员变量初始化

在C++中，类的成员变量可以在声明时进行初始化，也可以在构造函数中进行初始化。它们之间有一些区别：声明初始化：成员变量的声明初始化是在类的声明中为成员变量提供默认值。

张芬奇·2025-03-08 03:06

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

跨领域算法安全优化与实践路径

本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:01

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract

IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。

kakaZhui·2025-03-08 02:53

FineBI 学习记录day1

协作功能可以实现：创建者可以将分析主题、文件夹分享给其他设计用户进行协作，被协作的用户能查看或者使用相关分析主题的内容；实现分析主题的协同编辑。PS：不是分析主题的创建者或者该分析主题父级资源创建者，不能将分析主题协作给其他人，只能查看分析主题的协作情况。实现步骤：①由管理员分配权限：权限管理——全局设置（开启资源协作）——普通权限配置——分配给部门或用户相应资源协作权限https://help.

foolisk·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

rabbitmq 学习之 mirror queue cluster 搭建（26）

官网:https://www.rabbitmq.com/ha.html高可用（镜像）队列默认情况下，queues存放在RabbitMQ集群的单个节点之上。exchanges和bindings恰恰相反，在集群中的所有节点中都有存档。queues可以配置镜像以此可以在多个节点中有备份。每个镜像队列包含一个master节点和一个或者多个slave节点。如果master节点由于某种原因失效，那么“资历最老

xiaoliuliu2050·2025-03-08 02:15

多线程-CompletableFuture

使用案例简单使用几个入门案例，学习如何使用CompletableFuture提交异步任务并行接收

侧耳倾听111·2025-03-08 01:11

深入解析 JVM —— 从基础概念到实战调优的全链路学习指南

文章目录一、为什么要学习JVM？

总是学不会.·2025-03-08 01:09

2024华为OD机试真题-优秀学员统计(C++)-E卷A卷-100分

2024剑指offer·2025-03-08 01:08

2024华为OD机试真题-磁盘容量排序算法(C++/Java/Python)-E卷B卷-100分

2024华为OD机试题库-(E卷+C卷+D卷)-(JAVA、Python、C++)目录题目描述输入描述输出描述用例1用例2考点题目解析代码c++javapython题目描述磁盘的容量单位常用的有M，G，

2024剑指offer·2025-03-08 01:08

2024华为OD机试真题-抢7游戏-(C++/Python)-C卷D卷-200分

【华为OD机试】-(C卷+D卷)-2024最新真题目录目录题目描述输入描述输出描述用例1考点解题思路代码c++python题目描述A、B两个人玩抢7游戏，游戏规则为：A先报一个起始数字X（10≤起始数字≤10000），B报下一个数字Y（X-Y<3），A再报一个数字Z（Y-Z<3），以此类推，直到其中一个抢到7，抢到7即为胜者；在B赢得比赛的情况下，一共有多少种组合？输入描述起始数字M10≤M≤10

2024剑指offer·2025-03-08 01:07

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

【GMT-学习4】比例尺背景透明度设置

比例尺背景透明度设置通过修改-F+gwhite参数为-F+gwhite@50，可以将地图的白色填充设置为50%的透明度。可以根据需要调整透明度值（例如@30表示30%透明度，@80表示80%透明度）。

科熊小猪·2025-03-08 00:58

【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

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

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

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