算法-每日一题（DAY13）两数之和 摘要： 题目要求在整数数组中找到两个数之和等于目标值的索引。暴力解法使用双重循环遍历所有可能组合，时间复杂度O(n²)。优化解法利用哈希表存储元素值及其索引，通过查找补数(target-nums[i])将时间复杂度降至O(n)。示例演示了哈希解法的工作流程：当nums=[2,7,11,15]，target=9时，补数7在字典中找到键2，返回索引[0,1]。两种解法均确保结果唯一，但哈希法以空间换时间更高效。

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百度深度学习面试：batch_size的选择问题 特性batch_size = 全数据集中等 batch_size (e.g., 32, 64, 256)梯度质量噪声大，方差高非常精确，方差低噪声适中，是真实梯度的良好估计训练稳定性非常不稳定非常稳定相对稳定收敛速度慢（步数多）快（步数少）但每步慢总计算时间最优泛化能力通常较好（噪声正则化）通常较差（陷尖锐最小点）最好（噪声与稳定性的平衡）硬件利用率极低（无法并行）高（但可能内存受限）极高（完美并行）内存需求很低极高可调节最佳实践从一个适中的值开始。

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Protues使用说明及Protues与Keil联合仿真实现点亮小灯和流水灯 本文系统介绍了Proteus仿真软件的使用方法，包括：1. 工程创建与界面操作，详细说明了元器件添加、终端模式、激励源模式等基本功能；2. 220V交流转5V直流稳压电路的仿真实现，分析原理图设计及示波器调试技巧；3. Proteus与Keil联合仿真应用，通过实例演示了点亮单个LED和实现流水灯效果的全过程。文章重点讲解了Keil程序编写、HEX文件生成、Proteus程序烧录等关键步骤，并提供了共阴极/共阳极两种接法的电路原理图和完整控制程序代码。

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深度学习之PyTorch和CUDA安装（傻瓜安装法） 多维数组：张量可以看作是一个n维数组，其中n可以是任意正整数。它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。数据类型统一：张量中的元素具有相同的数据类型，这有助于在GPU上进行高效的并行计算。支持GPU加速：PyTorch中的张量可以存储在CPU或GPU上，通过将张量转移到GPU上，可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习模型的训练和推理过程。

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LeetCode 42.接雨水 时，说明左边的高度是限制因素，此时左边最大高度决定了当前位置能接多少雨水，右边的情况同理，双指针总是移动高度较小的一边，因为积水高度由较矮的一边决定。上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。算法核心思想：对于每个位置，它能接的雨水量取决于它左右两边最高柱子中的较小值。第一步，从左向右扫描，计算每个位置。的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。第三步，计算每个位置的积水量，对于每个位置。

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【数据结构】从基础到实战：全面解析归并排序与计数排序 本文介绍了两种高效的排序算法：归并排序和计数排序。归并排序采用分治策略，通过递归将数组分解为有序子序列再两两合并，时间复杂度为O(nlogn)。文章通过高考排名案例生动讲解其原理，并提供了C语言实现代码和复杂度分析。计数排序则利用元素范围有限的特性，通过统计元素出现次数实现线性O(n)排序，适合特定数据场景。两种算法各具特点：归并排序通用稳定，计数排序在数据范围较小时效率更高。文章以通俗易懂的方式呈现算法核心思想，帮助读者理解不同排序方法的适用场景。

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【深度学习】蒙特卡罗方法：原理、应用与未来趋势 本文基于《深度学习》一书中的蒙特卡罗方法章节，系统介绍了蒙特卡罗方法在深度学习中的应用。文章首先阐述了蒙特卡罗方法的基本原理，包括随机采样、无偏估计和收敛性分析。随后重点讨论了三种关键技术：直接采样/拒绝采样、重要性采样和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC），详细说明了Metropolis-Hastings、Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo等算法的实现原理。最后探讨了这些方法在能量基模型等深度模型中的推断应用，为解决高维空间中的采样和期望估计问题提供了有效工具。全文通过理论分析和方法

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工业总线长线传输利器：SG-DPFiber-120 Profibus DP 光纤中继器，突破距离与干扰瓶颈 SG-DPFiber-120 中继器以 “长距离、多兼容、易部署” 的特点，成为 Profibus DP 总线长线传输的理想选择。无论是新建长距离工业网络，还是改造现有总线系统，它都能以高可靠性与灵活性，为您构建稳定的工业通信链路，助力实现跨区域设备互联与智能管控。，以光纤传输为核心，将 Profibus DP 信号转为光信号，实现最远 10 公里稳定传输，同时兼容 RS485、Modbus、MPI 等多协议，为工业设备互联提供抗干扰、高可靠的长线解决方案。

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力扣73:矩阵置零 这篇文章介绍了一个解决力扣73题"矩阵置零"的算法。题目要求在m×n矩阵中，若元素为0，则将其所在行和列全部置0，且必须使用原地算法。解决方案是：首先创建两个标记数组分别记录需要置零的行和列；然后遍历矩阵，遇到0元素时标记对应行和列；最后再次遍历矩阵，根据标记数组将对应行和列置0。这种方法时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(m+n)，满足原地算法的要求。文末提供了相应的C++代码实现。

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最短路径和关键路径的算法 本文介绍了两种求解最短路径的算法：迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。迪杰斯特拉算法通过比较顶点与起始点之间的权值，利用path数组反推最短路径。文中给出了C语言实现代码及运行结果，展示了从V0到其他顶点的最短路径。弗洛伊德算法则通过两个数组判断顶点间是否经过中间结点来求解最短路径，同样提供了实现代码和部分运行结果。两种算法都能有效解决最短路径问题，但实现方式不同，适用于不同场景。

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数据结构算法：顺序表 面对“需要n个动态数组”的场景，用vector的数组（如）替代静态二维数组，通过resize动态扩展容量，既满足“存/查数据”需求，又能高效利用内存。代码核心是用数组 + 动态数组（vector组合，适配题目“柜子数量多、每个柜子格子数动态变化”的需求，通过vector的resize灵活扩容存物品，直接下标访问实现查询，逻辑简洁且能满足题目操作要求。解法空间复杂度时间复杂度核心思路适用场景辅助数组（解法一）O(m + n)正向双指针，依赖辅助数组存储归并排序合并阶段（通用场景）

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基于深度学习的眼疾识别系统：从血细胞分类到病理性近视检测 训练集: 280张眼底图像非病理性近视: 133张 (47.5%)病理性近视: 147张 (52.5%)验证集: 60张眼底图像非病理性近视: 27张 (45.0%)病理性近视: 33张 (55.0%)测试集: 185张眼底图像数据集具有良好的类别平衡性，为模型训练提供了稳定的基础。本项目成功实现了从血细胞分类到眼疾识别的技术迁移，展现了深度学习在医疗图像分析领域的强大潜力。✅高准确率: 验证集准确率达96.67%✅完美AUC: AUC值达到1.0000✅稳定收敛。

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DCD坐标下降求解SVM线性软间隔 【代码】DCD坐标下降求解SVM线性软间隔。

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AI实现超级客户端打印 支持APP 网页 小程序 调用本地客户端打印 本文介绍了跨平台打印解决方案的核心思路和实现方案。主要采用本地客户端作为中间程序，通过WebSocket或自定义URL协议接收打印任务，调用系统接口完成打印。WebSocket方案兼容性好，适合企业级应用；自定义URL协议简单直接，但仅限PC端。文章还提供了数据格式建议和实战示例，包括Electron客户端开发、服务器端实现及交互流程。整个方案支持历史记录管理、任务重打、取消等功能，并包含完整的错误处理和用户界面交互逻辑。

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智慧矿山误报率↓83%！陌讯多模态融合算法在矿用设备监控的落地优化 本文针对智慧矿山视觉监控中的技术难点，提出陌讯视觉算法v3.2解决方案。该算法采用"环境感知-多模态融合-动态决策"架构，融合可见光、红外热成像和粉尘传感器数据，通过自适应权重机制实现鲁棒性检测。核心创新包括矿山场景定制化特征融合公式和边缘设备优化部署方案。实测显示，在RK3588设备上，相较YOLOv8-tiny，该算法mAP提升25.8%，推理延迟降低57.1%，功耗降低49.7%，粉尘环境下误报率控制在10%以内。文中详细介绍了山西某露天煤矿的成功部署案例，并提供了INT8量化等进

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力扣1005:k次取反后最大化的数组和 题目要求通过对数组元素取反k次，使得数组和最大化。关键思路是优先将负数变为正数，若k仍有剩余，则根据剩余次数的奇偶性决定是否对最小数取反。具体步骤：先排序数组，将负数逐个取正直到k耗尽或没有负数；若k仍有剩余且为奇数，则对当前最小数取反一次。最终返回数组和即可。代码通过两次排序和一次遍历实现，时间复杂度为O(n log n)。

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2025年8月新算法—云漂移优化算法（Cloud Drift Optimization Algorithm, CDO） 这项研究介绍了云漂移优化（数位长）算法，这是一种创新的自然启发的元启发式方法来解决复杂的优化问题。CDO模仿受大气力影响的云粒子的动态行为，在探索和利用之间取得了微妙的平衡。它具有自适应权重调整机制，可以改变云的实时漂移行为，从而在搜索空间中进行高效导航。使用基于云的漂移策略，数位长利用概率运动更有效地在优化环境中机动。该算法经过了各种既定的单峰和多模态基准函数的严格测试，与当代顶级优化技术相比，它展示了卓越的性能，具有更快的收敛速度、高鲁棒性和卓越的解算精度。

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贪吃蛇--C++实战项目（零基础） 贪吃蛇游戏框架├── 基础框架│ ├── 头文件引入│ ├── 常量和宏定义│ └── 窗口初始化│├── 数据结构系统│ ├── Pos结构体(位置和颜色)│ ├── Snake结构体(蛇的属性)│ ├── Food结构体(食物属性)│ └── DIR枚举(方向控制)│├── 初始化系统│ ├── 随机种子设置│ ├── 蛇属性初始化│ ├── 蛇身位置初始化│ └── 食物生成│。

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岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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10年编程工作,涉及到.Net,Java,Android,C,Python等,爱好算法,人工智能,大数据等领域, 虚心求教,一起进步,大学毕业参加工作,如今一晃10多年已过,时间飞逝....
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