目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、7日集训第5期五、精心挑选21道高频100分经典题目，作为入门。第1天、逻辑分析第2天、双指针第3天、滑动窗口第4天、贪心算法第5天、二分查找第6天、分治递归第7天、搜索算法六、集训总结大家好，我是哪吒。最近一直在刷华为OD机试的算法题，坚持一天三道题的节奏，已经三个多月了，刷了300多道题。最近还组织了“【陪伴学习】华为OD刷题交流群”，目前有207人在群。希望用我自己疯狂刷题的劲头，感染大家，让大家爱上刷题，顺利通过华为OD机试，掌握更多优秀的算法。为了更高效、更有乐趣的刷题，学习，即日起开展“华为OD七日集训”。一、适合人群参加华为OD机试

众所周知，生产制造型企业中的库存存货种类往往很多，动辄几百种，甚至成千上万种。如果管理者找不到操作重点，必定会累得直不起腰，且容易出现管理混乱而造成一定损失。如果我们将工作分清主次，抓住主要的管理对象，例如，如果我们将ABC分类法则运用在库存管理中，就可以大大提高工作效率和效益。ABC库存分类管理法，是经过企业研究分析后，将“关键的少数”找出来，重点管理，关键的少数就是A类，剩下的是“一般的大多数”，分为B类、C类。企业把主要精力放在A类产品上，能够得到事半功倍的效果。ABC库存管理法，简单来讲，就是将库存根据数量和价值，分为A、B、C三类。目的是根据物品的重要性，采取不同程度的库存控制手段。

终于忙完初稿，开心地写一篇博客。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文详细介绍如何将Cape沙箱分析结果Report报告的API序列批量提取，主要是提取Json文件的内容并存储至指定位置。这篇文章将讲解如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。基础性文章，希望对您有帮助，如

前言💓作者简介：加油，旭杏，目前大二，正在学习C++，数据结构等👀💓作者主页：加油，旭杏的主页👀⏩本文收录在：再识C进阶的专栏👀🚚代码仓库：旭日东升1👀🌹欢迎大家点赞👍收藏⭐加关注哦！💖学习目标：       在上一篇博客中，我们学习了字符串函数，字符串是由字符构成的，那么这篇博客将会为大家讲解字符分类函数，字符转换函数以及内存函数，那么字符就又有了一片新天地。这篇博客还是会很简单的，废话不多说，我们来开始写博客。学习内容：通过上面的学习目标，我们可以列出要学习的内容：字符分类函数字符转换函数内存函数 一、字符分类函数先来看一下全部字符分类函数的大纲，总共有12个，请看下面表格：函数如果他的参

博主介绍：《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等在文章末尾可以获取联系方式目的：本课题主要目标是设计并能够实现一个基于微信小程序在线电子书阅读系统，前台用户使用小程序，后台管理使用基PHP+MySql的B/S架构；通过后台录入电子书信息、书目录信息，用户通过小程序登录，查看图书列表、查看图书信息、查看图书目录、阅读。意义：微信小程序在线电子书阅读系统是计算机技术与图书相结合的产物，

内容、数据集来源:基于飞桨的农作物病害智能识别系统-飞桨AIStudio项目背景         联合国粮食及农业组织的一份报告表明，每年农业生产的自然损失中有三分之一以上是由农业病虫害造成的，使这些成为当前影响农业生产和农业生产的最重要因素。需要考虑的农业病虫害众多，依赖于实验室观察和实验的传统方法很容易导致错误的诊断。除此之外，缺乏专业的农业技术人员往往难以及时发现病虫害以采取适当的补救措施。为了克服这些问题，许多研究人员转向使用机器学习方法和计算机视觉技术来识别农业病虫害。这首先涉及分析和处理与植物病虫害相关的图像数据。在此之后，建立机器学习模型以获得与不同图像特征相关的不同层次。最后，

随机森林（RandomForest）是一种经典的机器学习算法，是数据科学家中最受欢迎和常用的算法之一，最早由LeoBreiman和AdeleCutler于2001年提出。它是基于集成学习（EnsembleLearning）的一种方法，通过组合多个决策树来进行预测和分类，在回归问题中则取平均值。其最重要的特点之一是能够处理包含连续变量和分类变量的数据集。在本文中，我们将详细了解随机森林的工作原理，介绍其在R中的实现及其优缺点。1.算法基本原理1）随机抽样：在随机森林中，每个决策树的训练样本都是通过随机抽样得到的。随机抽样是指从原始训练集中有放回地抽取一部分样本，构成一个新的训练集。这样做的目的是

文章目录按测试对象分界面测试可靠性测试容错性测试文档测试兼容性测试易用性测试安装卸载测试安全测试性能测试内存泄露测试弱网测试按代码的查看情况黑盒测试白盒测试灰盒测试按开发阶段单元测试集成测试系统测试回归测试冒烟测试验收测试测试的大致分类：下面就一些比较重要的测试进行介绍：按测试对象分界面测试即UI测试，根据产品设计稿对产品界面展示的所有内容进行测试；测试界面内容显示的完整性、一致性、正确性、友好性；像界面文字有无被遮挡，界面显示与设计稿是否符合，展示界面有无错别字，用户是否可以自主调整界面设置等；测试界面布局是否合理；像不同区域版块字体的设计，背景或图片的展示是否符合需求等；测试界面上的控件操

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目录一：OpenCV级联分类器概念二：OpenCV级联分类器操作步骤三：样本采集工作原理分析一四：样本采集工作原理分析二五：创建自己的级联分类器5.1创建自己的级联分类器第一步5.2创建自己的级联分类器第二步5.3创建自己的级联分类器第三步5.4创建自己的级联分类器第四步5.5创建自己的级联分类器第五步一：OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法：识别原理就是基于前后两帧图像之间的差异进行对比，获取图像画面中正在运动的物体从而达到目标检测，缺点是画面中所有运动中物体都能识别，例如需要是被的是车辆运动，但是画面中风吹动树叶飘动也会被计算在甄别范围内，这就