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华为OD机试2025B卷真题题库目录｜机考题库 + 算法考点详解（Python/JS/C/C++）

专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。

·2025-07-22 09:59

·2025-07-22 09:58

Python Preview 项目教程

PythonPreview项目教程1.项目的目录结构及介绍python-preview/├──images/├──.eslintrc.json├──.gitignore├──.vscodeignore├

·2025-07-22 09:28

Python Preview 插件使用教程

PythonPreview插件使用教程1.项目介绍PythonPreview是一个适用于VisualStudioCode(VSCode)的扩展插件，旨在为Python代码提供调试预览支持。

汤涌双·2025-07-22 09:28

基于Python+Vue的个性化教学可视化系统设计与实现django

文章目录前言系统实现效果前台用户功能模块后台管理功能模块Python技术介绍Django框架介绍预期达到的目标设计思路详细视频演示技术路线解决的思路性能/安全/负载方面可行性分析论证为什么选择我们

源码哆哆*V+ymhydo·2025-07-22 08:55

每日面试题08:wait()和sleep()的区别

本文将从底层机制、调用条件、锁行为、异常处理等维度深入解析两者的差异，并结合实际场景说明如何选择使用。

·2025-07-22 08:55

网络大提速，RDMA，IB，iWrap

当节点0向节点1发送数据时，其整个数据处理的流程如下图所示，可以看到其过程还是比较复杂的。在节点0，应用程序首

数据存储张·2025-07-22 08:54

《亿级流量系统架构设计与实战》通用高并发架构设计读场景

我们可以把数据库按照读/写请求分成专门负责处理写请求的数据库（写库）和专门负责处理读请求的数据库（读库），让所有的写请求都落到写库，写库将写请求处理后的最新数据同步到读库，所有的读请求都从读库中读取数据

Momentary_SixthSense·2025-07-22 08:54

《亿级流量系统架构设计与实战》MySQL高可用架构

在正常情况下，只有Master处理写数据请求，同时Master与Slave通过主从复制技术保持数据一致。当Master发生故障宕机时，某个Slave会被提升为Master继续对外提供服务。

Momentary_SixthSense·2025-07-22 08:23

Prompts

在SpringAI中与AI模型交互的最低级别，处理SpringAI中的提示与管理SpringMVC中的“视图”有些相似。这涉及为动态内容创建带有占位符的广泛文本。

·2025-07-22 08:52

【python+SQLAlchemy】

需要先安装pymysql模块，以便能够在SQLAlchemy中使用MySQL数据库。使用以下命令进行安装：pipinstallSQLAlchemypipinstallpymysql目前SQLAlchemy版本是2.0.0以上了以下是基本写法以便快速学习fromsqlalchemyimportcreate_engine,Column,Integer,Stringfromsqlalchemy.ormi

ryanling河·2025-07-22 08:22

python sqlalchemy连接oracle_Python SQLalchemy 基础操作之数据库增删改查

SQLAlchemy是Python社区最知名的ORM工具之一，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型。SQLAlchemy优点：简洁易读：将数据

weixin_39970994·2025-07-22 08:21

Hadoop与图像识别与处理

Hadoop与图像识别与处理作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代，数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战

AI天才研究院·2025-07-22 08:21

Uniapp微信小程序开发：后端服务器搭建指南（语言选择+部署方案）

目录前言：Uniapp+微信小程序的架构模式️后端服务器的作用后端语言选择（Node.js/Java/Python/PHP/Go）☁️服务器部署方案（云服务器vsServerless）实战：如何连接Uniapp

·2025-07-22 08:20

华为OD机试 2025 B卷 - 最大括号深度 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)

最大括号深度华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录｜机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷100分题型题目描述现有一字符串仅由‘(‘，’)’，’{‘，’}’，’[‘，’]’六种括号组成。若字符串满足以下条件之一，则为无效字符串：任一类型的左右括号数量不相等；存在未按正确顺序（先左后右）闭合的括号。输出括号的最大嵌套深度，若字符串无效则输出0。0≤字符串长度≤10

无限码力·2025-07-22 08:20

Python Matplotlib中的fontdict参数说明

文章目录1fontdict参数的常用属性1.1使用示例1.2其他注意事项1.3结合其他参数各位老板好,在Python的Matplotlib库中，fontdict参数用于定义文本属性的字典。

@MMiL·2025-07-22 07:48

PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现

PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3

盼小辉丶·2025-07-22 07:17

基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB

·2025-07-22 07:45

吴恩达机器学习cs229-学习笔记-更新中

吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组

是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

动态分析软件：LS-DYNA_（16）.LS-DYNA在爆炸与冲击分析中的应用

本节将详细介绍如何使用LS-DYNA进行爆炸与冲击分析，包括模型的建立、加载条件的设置、材料模型的选择以及结果的后处理。模型建立几何模型在LS-DYNA中，几何模型的建立是仿真的第一步。可以使用多种

kkchenjj·2025-07-22 07:14

Python模块的动态加载机制

Python在运行环境初始化中，就将sysmodule加载到了内存中，实际上，Python是将一大批的module加载到了内存中。

weixin_30632089·2025-07-22 07:44

Python标准模块--importlib

1模块简介Python提供了importlib包作为标准库的一部分。目的就是提供Python中import语句的实现（以及__import__函数）。

·2025-07-22 07:44

综合智能监测系统设计：有害气体实时检测与管理

该系统涵盖硬件构建、软件开发和数据处理等环节，并提供高效准确的监测能力。系统集成了无线通信模块进行数据传输，具备数据预处理和分析能力，能够进行阈值设定与预警响应。用户界面友好，系统具有良好的集成性、

黑泡尖子·2025-07-22 07:14

五级电子病历系统专业截图与标注工具

这款“五级电子病历指定截图工具”是为五级电子病历系统专门设计的专业辅助工具，提供高效的信息获取和处理功能。

·2025-07-22 07:13

从“一人干多活”到“团队协作”：RTOS多任务调度，居然藏着这么多小聪明！

嵌入式系统处理任务时，也曾面临同样的“窘境”——裸机系统就像一个人包揽所有活，只能按顺序挨个做；而RTOS（实时操作系统）则像雇了个“智能调度员”，能让多个任务“轮流上岗”，甚至“紧急任务插队”，效率直接翻倍

·2025-07-22 07:43

python学习打卡：DAY 18 推断聚类后簇的类型

@浙大疏锦行聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升。在聚类分析中，推断簇的类型是理解数据内在结构和业务意义的关键步骤。以下是系统化的推断方法及常见簇类型的总结：一、簇的基本类型明显分离的簇特征：不同簇中任意两

西西西仓鼠·2025-07-22 07:43

基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色，例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程，而深度学习则能够自动从数据中学习到特征，极大地提高了识别精度和速度。

YOLO实战营·2025-07-22 06:42

python 协程进阶

python协程实现python协程进阶python生成器的作用协程在多个模型流式输出中的使用实例文章目录1.协程基础1.1.协程名词解释1.2.基本工作流程1.3.async协程执行1.3.1.协程顺序执行

cliffordl·2025-07-22 06:12

python 基于 httpx 的流式请求

文章目录1.环境介绍2.同步客户端2.1.面向过程2.1.1.流式输出2.1.2.非流式输出2.2.面向对象3.异步客户端3.1.面向过程3.2.面向对象3.3.Attemptedtocallasynciteratoronanasyncstream.参考：https://www.jb51.net/article/262636.htm次要参考：https://blog.csdn.net/gitblo

·2025-07-22 06:12

曾笑万场离分完结+番外(季如葵东方重楼）小说全文季如葵东方重楼读无弹窗结局_（季如葵东方重楼）曾笑万场离分完结

系统机械的开口：【371号宿主申请脱离世界，系统处理中……】三分钟后。金色的

好书慢看·2025-07-22 06:10

Python实现动态加载模块的方法

在Python中，动态加载模块是一种常见的技术，它允许我们在运行时根据需要加载和使用模块，而不是在程序启动时就将所有模块都导入。这种方式可以提高程序的灵活性和性能。

后端架构魔法构筑者·2025-07-22 06:11

从零开始：搭建你的人工智能开发环境

本文将从零开始，逐步指导你如何搭建一个完整的人工智能开发环境，包括操作系统选择、Python安装、常用库的配置以及开发工具的选择。

人工智能教程·2025-07-22 06:41

Python打卡Day11 常见的调参方式

核心知识：1.模型=算法+实例化设置的外参（超参数）+训练得到的内参2.只要调参就需要考2次所以如果不做交叉验证，就需要划分验证集和测试集，但是很多调参方法中都默认有交叉验证，所以实际中可以省去划分验证集和测试集的步骤基线模型（基准模型）:首先运行一个使用默认参数的模型，记录其性能作为比较的基准。超参数调整数据1.网格搜索(GridSearchCV):-需要定义参数的网格（param_grid），

·2025-07-22 06:41

Python爬虫实战：深入无限滚动页面抓取原理与Playwright实现

一、前言：无限滚动页面的挑战在现代Web开发中，「无限滚动（InfiniteScrolling）」早已取代了传统的分页模式。以微博热搜流、知乎首页、抖音推荐页为例，用户向下滚动时会自动加载更多内容，这种体验虽提升了交互性，却让传统爬虫面临巨大挑战：页面初始只加载一部分内容剩余内容由JavaScript在滚动事件中动态加载requests类爬虫无法感知页面行为为什么传统爬虫抓不到数据？因为页面数据不

Python爬虫项目·2025-07-22 06:10

autodl云计算平台使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面

1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择：PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4，但版本过高疑似会使ollama不使用

42fourtytoo·2025-07-22 06:10

YOLO V8+Python训练手写数字识别

以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明，从数据集整理到模型训练，全部适配YOLOv8流程。

yuanpan·2025-07-22 06:40

python学智能算法（二十七）|SVM-拉格朗日函数求解上

【1】引言前序学习进程中，我们已经掌握了支持向量机算法中，为寻找最佳分割超平面，如何用向量表达超平面方程，如何为超平面方程建立拉格朗日函数。本篇文章的学习目标是：求解SVM拉格朗日函数。【2】求解方法【2.1】待求解函数支持量机算法的拉格朗日函数为：L(w,b,α)=12∥w∥2−∑i=1mαi[yi(w⋅xi+b−1)]L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}{\left\|w\rig

西猫雷婶·2025-07-22 06:40

Python importlib 动态加载

文章目录1.importlib库概述2.导入模块（import_module()）2.1.导入已安装的模块2.2.导入子模块2.3通过字符串变量导入模块3.重新加载模块（reload()）4.检查模块是否存在（find_spec()）5.获取模块路径（find_spec().origin）6.加载.py文件为模块（spec_from_file_location()）7.读取模块资源（importl

cliffordl·2025-07-22 06:10

Python爬虫实战：研究Korean库相关技术

然而，韩语独特的黏着语特性（如助词体系、词尾变化）给信息处理带来挑战。传统爬虫缺乏对韩语语言特点的针对性处理，本研究旨在开发一套完整的韩语网页内容分析系统，填补这一技术空白。

ylfhpy·2025-07-22 06:40

Python爬虫实战：研究Genius库相关技术

1.引言在当今数字化时代，音乐数据的分析与挖掘成为了音乐学、计算机科学等领域的研究热点。歌词作为音乐的重要组成部分，蕴含着丰富的情感、文化和社会信息。通过对歌词数据的分析，可以揭示音乐风格的演变、流行趋势的变化以及社会情绪的波动等。Genius是一个专注于歌词解析与音乐知识分享的平台，拥有大量的歌词文本以及用户对歌词的注释和解读。Genius提供了API接口，允许开发者获取歌曲、艺术家和歌词等信息

ylfhpy·2025-07-22 06:10

【Python】通过注释插桩替换代码实现开源自动化

需求提出在特定的标签注释后写上开源后的代码实现开源替换答疑解惑调用如下的代码即可实现defreplace_java_code_in_one_line_by_tag(patch_file_path,update_java_code_line_tag):"""本方法对包含update_java_code_line_tag的之前本行内所有内容进行删除操作;适用于对java文件的代码替换，即在包含upda

ChrisEighteen18·2025-07-22 06:09

python量化实战_Python与量化投资从基础到实战.pdf

页数：408原书定价:99.00开本:16开主题词:软件工具-程序设计-应用-投资中图法分类号:F830.59-39(经济->财政、金融->金融、银行->金融、银行理论)内容提要:本书主要讲解如何利用Python

weixin_39841709·2025-07-22 06:09

FastAPI 基础

BackgroundTasks背景任务功能概述常用功能块高阶使用功能块三、UploadFile文件上传功能概述常用功能块高阶使用功能块四、HTTPException和WebSocketException异常处理功能概述常用功能块高阶使用功能块五

·2025-07-22 06:36

【Grafana】Prometheus指标可视化Grafana，手把手教你如何自定义图形

《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，Prometheu

景天科技苑·2025-07-22 06:35

心情压抑的一天z

或许是又到了月初，又要写月报表，又要清理好手头上的工作，以腾出时间完成月报表，又或许是上星期积累了一些单据，要这个星期清理，且单据中有自己讨厌的一家医院的单据和另外一家从未做过的私人医院单据，这两份单据都不好处理

风铃_12bf·2025-07-22 06:34

Lightroom Classic 教程，如何在 Lightroom 中增强照片的孤立区域？

欢迎观看LightroomClassic中文版教程，小编带大家学习LightroomClassic的基本工具和使用技巧，了解如何在Lightroom中增强照片的孤立区域，对照片的一部分进行处理以完善它。

Mac123123·2025-07-22 06:02

Synfuture阳途·2025-07-22 06:04

Python量化实战：基于索提诺比率的价值投资策略回测

Python量化实战：基于索提诺比率的价值投资策略回测关键词：Python量化分析、索提诺比率、价值投资策略、回测框架、风险调整收益、下行风险、量化实战摘要：本文深入探讨如何利用Python构建基于索提诺比率

量化价值投资入门到精通·2025-07-22 05:03

Docker HAproxy 配置 & rsyslog 日志处理

环境CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)HAProxyversion2.3.6-7851701,released2021/03/03IP:192.168.0.1Docker安装Docker安装建立haproxy配置文件#新建目录mkdir-p/etc/haproxy#备份配置文件cp/etc/haproxy/haproxy.cfg/etc/haproxy/haproxy

·2025-07-22 05:32

Python+Allpairspy实战：高效正交法测试用例设计全攻略

引言：正交法的核心价值正交实验法是一种通过科学筛选参数组合来优化测试用例设计的技术。其核心思想是从所有可能的参数组合中，选择最具代表性的N个组合进行测试，既能显著减少用例数量（通常可减少30%-70%），又能保证覆盖关键场景。例如：传统全组合测试：3因素×3水平=27种组合正交法优化后：仅需4-9种组合即可覆盖核心场景1、Allpairspy库安装与基础使用1.1、安装命令pipinstallal

聪明的一休哥哥·2025-07-22 05:02

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