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华为机试 HJ35 蛇形矩阵

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【新】(2023Q2模拟题JAVA)华为OD机试 - 相同字符连续出现的最大次数

最近更新的博客华为od2023|什么是华为od,od薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为od机试,独家整理已参加机试人员的实战技巧本篇题解:相同字符连续出现的最大次数题目输入一串字符串字符串长度不超过100查找字符串中相同字符连续出现的最大次数输入输入只有一行,包含一个长度不超过100的字符串输出描述输出只有一行,输出相同字符串连续出现的最大次数示例一输入

php - 从输入日期开始输出接下来的 35 天

我正在尝试打印特定日期的future35天。这是我的功能:$randomdate='01-01-2015';$a=0;while($a但这只打印30天。如果月份发生变化,它不会递增到下一个日期。我哪里出错了? 最佳答案 你可以这样做在这里查看:https://eval.in/539120 关于php-从输入日期开始输出接下来的35天,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/

【LeetCode】螺旋矩阵&&旋转图像

​🌠作者:@阿亮joy.🎆专栏:《阿亮爱刷题》🎇座右铭:每个优秀的人都有一段沉默的时光,那段时光是付出了很多努力却得不到结果的日子,我们把它叫做扎根目录👉螺旋矩阵👈👉螺旋矩阵II👈👉旋转图像👈👉总结👈👉螺旋矩阵👈给你一个m行n列的矩阵matrix,请按照顺时针螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。示例1:输入:matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2:输入:matrix=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出:[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]提示:m==matrix.l

华为OD机试模拟题 用 C++ 实现 - 最左侧冗余覆盖子串(2023.Q1)

最近更新的博客【华为OD机试模拟题】用C++实现-最多获得的短信条数(2023.Q1))文章目录最近更新的博客使用说明最左侧冗余覆盖子串题目输入输出示例一输入输出说明示例二输入输出说明Code使用说明参加华为od机试,一定要注意不要完全背诵代码,需要理解

华为交换机常用的查询命令(自己学习时统计的)

display简写disdislogbuffer查询交换机日志disarp|include10.0.0.1查询该网段已使用的ipdisarp|include0/0/1查询该端口下的ipdisclock查询时间displayversion查设备信息,具体型号*displayiprouting-table查询路由表displayipinterfacebrief查看接口与ip相关信息*displayinterfacebrief查看接口状态*disippool查询ip地址池diselable查询设备序列号displaypowermanagepower-information查看POE供电display

华为HCIA最新题库H12-811(151-200)

151、STP协议中端口处于哪个工作状态时可以不经过其它状态转为Forwarding状态?( )A、BIockingB、LearningC、ListeningD、Disabled试题答案:[['B']]试题解析:在Learning状态下经过一段时间的延迟,将自动进入Forwarding状态,本题选B152、某交换机收到一个带有VLAN标签的单播数据帧、但发现在其MAC地址表中查询不到该数据帧的目的MAC地址,则交换机对该数据帧的处理行为是?( )A、交换机会向属于该数据帧所在VLAN中的所有端口(除接收端口)广播此数据帧B、交换机会向所有端口广播该数据帧C、交换机会丢弃此数据帧D、交换机会向所

【MATLAB】matlab曲线拟合与矩阵计算技巧

目录1.曲线拟合定义2.数据预处理3.数据拟合4.数据拟合matlab编程例子5.数据拟合函数表6.matlab中常用插值方法7.矩阵的特征值分解1.曲线拟合定义    在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而实际去只能通过观测得到一些离散的数据点。针对这些分散的数据点,运用某种你和方法生成一条连续的曲线,这个过程称为曲线拟合。曲线拟合可分为:  (1)参数拟合  ----最小二乘法  (2)非参数拟合----插值法2.数据预处理    在曲线拟合之前必须对数据进行预处理,去除界外值、不定值和重复值,以减少人为误差,提高拟合的精度。数据预处理包括:(1)数据输入与

图像处理合集:图像基础操作(图像翻转、图像锐化、图像平滑等)、图像阈值分割(边缘检测、迭代法、OSTU、区域增长法等)、图像特征提取(图像分割、灰度共生矩阵、PCA图像压缩)

文章目录说明一、图像锐化或增强相关1.图像点处理1.1图像翻转1.2幂运算和对数运算2.直方图处理3.图像平滑4.图像锐化5.图像增强二、图像阈值分割1.边缘检测2.阈值分割2.1迭代法2.2OSTU法2.3利用边缘改进阈值进行分割2.4基于局部图像特征的可变阈值分割2.5基于区域增长的分割三、特征提取1.对图像进行分割,提取下列特征1.1提取目标边界1.2计算目标的质心、长轴、短轴等参数1.3计算边界线段的n阶统计矩;2、计算目标的区域描绘子。2.1简单描绘子,如周长、面积、均值、最大最小值等;2.2基于灰度直方图的统计矩的描绘子;2.3基于灰度共生矩阵的纹理特征描述子;2.4图像的7个不变

javascript - Laravel 和变量命名约定(蛇形 + 驼形)

我们遵循将模型属性命名为snake_case_variables的Laravel标准。尽管Laravel只是我们系统中与Javascript前端和许多其他应用程序对话的API层。我们API的所有使用者都非常喜欢驼峰式变量(例如javascript/React)。我们发现很难更改核心模型属性,例如created_at,updated_at,confirmation_password,modelrelationsetcintosnakecase.我们玩弄并实现了转换层来改变进出的“外壳”,尽管这只是增加了维护和开发人员要记住的另一件事......我们如何轻松地将所有模型属性、关系和一般的L