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动态规划DP 数字三角形模型(模型分析+例题分析+C++代码实现)(数字三角形、摘花生、最低通行费用、方格取数、传纸条)

总体概览

在这里插入图片描述

数字三角形

原题链接

AcWing 898.数字三角形

题目描述

给定一个如下图所示的数字三角形,从顶部出发,在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的数字的和最大。

        73   88   1   02   7   4   4
4   5   2   6   5

输入格式
第一行包含整数 n,表示数字三角形的层数。
接下来 n行,每行包含若干整数,其中第 i 行表示数字三角形第 i 层包含的整数。

输出格式
输出一个整数,表示最大的路径数字和。

数据范围
1≤n≤500, −10000≤三角形中的整数≤10000

输入样例:

5
7
3 8
8 1 0 
2 7 4 4
4 5 2 6 5

输出样例:

30

题目分析

动态规划分析-闫式思考法

从集合角度来考虑DP问题,用 f[i,j]状态表示)来表示所有从 (1,1) 走到 (i,j) 的路线(集合),并记录更新所有路线中所经数字和的最大值(属性)。
i,j的划分如下图所示。
在这里插入图片描述
题目分析可知,只能向左下走或向右下走,则对于任一点 (i,j) 来说,上一个点只能来自左上或右上(状态划分)。据此进行状态计算
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
状态计算可知,f[i,j] 取为二者的最大值。

初始化问题

对于很多的边界问题,多初始化一些f值(-INF),避免边界问题。

完整代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=510;
const int INF=1e9;  //负无穷
int f[N][N];  //状态值
int a[N][N];  //三角形值
int main(){int n;cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=i;j++){cin>>a[i][j];}}//初始化for(int i=0;i<=n;i++){for(int j=0;j<=i+1;j++){f[i][j]=-INF;}}//起始点(1,1)不由左上、右上得到,而直接初始化为a[1][1]f[1][1]=a[1][1];//状态计算for(int i=2;i<=n;i++){for(int j=1;j<=i;j++){f[i][j]=max(f[i-1][j-1]+a[i][j],f[i-1][j]+a[i][j]);}}int res=-INF;//结果选取最后一行的最大值for(int i=1;i<=n;i++) res=max(res,f[n][i]);cout<<res<<endl;return 0;
}

摘花生

原题链接

AcWing 1015. 摘花生

题目描述

Hello Kitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。
她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图),从西北角进去,东南角出来
地里每个道路的交叉点上都有种着一株花生苗,上面有若干颗花生,经过一株花生苗就能摘走该它上面所有的花生。
Hello Kitty只能向东或向南走,不能向西或向北走。
问Hello Kitty最多能够摘到多少颗花生。
在这里插入图片描述
输入格式
第一行是一个整数T,代表一共有多少组数据。
接下来是T组数据。
每组数据的第一行是两个整数,分别代表花生苗的行数R和列数 C。
每组数据的接下来R行数据,从北向南依次描述每行花生苗的情况。每行数据有C个整数,按从西向东的顺序描述了该行每株花生苗上的花生数目M。

输出格式
对每组输入数据,输出一行,内容为Hello Kitty能摘到得最多的花生颗数。

题目分析

动态规划分析-闫式思考法

从集合角度来考虑DP问题,用 f[i,j]状态表示)来表示所有从 (1,1) 走到 (i,j) 的路线(集合),并记录更新所有路线中所经花生数量的最大值(属性)。
题目分析可知,只能向东或向南走即向左或向下走,则对于任一点 (i,j) 来说,上一个点只能来自左边或上边(状态划分)。据此进行状态计算
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
状态计算可知,f[i,j] 取为二者的最大值。

完整代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=110;
int w[N][N];  //存储花生数
int f[N][N];  //存储状态下的属性
int main(){int t;scanf("%d",&t);while(t--){int x,y;scanf("%d%d",&x,&y);  //行、列数for(int i=1;i<=x;i++){for(int j=1;j<=y;j++){scanf("%d",&w[i][j]);  //各格点花生数}}for(int i=1;i<=x;i++){for(int j=1;j<=y;j++){//状态计算:最后一步从左面来||最后一步上面来f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-1])+w[i][j];}}printf("%d\n",f[x][y]);  //最终结果为走到终点(x,y)的状态值}return 0;
}

最低通行费用

原题链接

AcWing 1018. 最低同行费用

题目描述

一个商人穿过一个 N×N的正方形的网格,去参加一个非常重要的商务活动。
他要从网格的左上角进,右下角出。每穿越中间 1个小方格,都要花费 1个单位时间。商人必须在 (2N−1)个单位时间穿越出去
而在经过中间的每个小方格时,都需要缴纳一定的费用。
这个商人期望在规定时间内用最少费用穿越出去。
请问至少需要多少费用?
注意:不能对角穿越各个小方格(即,只能向上下左右四个方向移动且不能离开网格)。

输入格式
第一行是一个整数,表示正方形的宽度 N。后面 N行,每行 N个不大于 100的正整数,为网格上每个小方格的费用。
输出格式
输出一个整数,表示至少需要的费用。

数据范围
1≤N≤100

输入样例:

5
1  4  6  8  10
2  5  7  15 17
6  8  9  18 20
10 11 12 19 21
20 23 25 29 33

输出样例:

109

样例解释
样例中,最小值为 109=1+2+5+7+9+12+19+21+33。

题目分析

“商人必须在 (2N−1)个单位时间穿越出去” 意味着不能走回头路
因此,该题转化为 “ 摘花生 ”

不同点在于,该题 “最低通行费” 所求为最小值(min),而 “摘花生” 所求为最大值(max)

全局变量的初值默认为0,最小值(min)在求解过程中可能涉及到初始化问题,因为0可以是最小值,而边界情况又是不合理的,需要我们多加处理。

数据的初始化处理

第一列 (i,1):
路径不可能来自第一列的左侧,f[i][0] 初始化为INF。
第一行(1,j):
路径不可能来自第一行的上侧,f[0][j] 初始化为INF。

同时,在状态计算的过程当中,路径一定过起点(1,1),因此,f[1][1]的状态值不由f[0][1]或者f[1][0]得到,而是直接赋值为 w[1][1]。

完整代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=110;
const int INF=2e9;
int n;
int w[N][N];  //费用
int f[N][N];  //状态表示
int main(){scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++){scanf("%d",&w[i][j]);}}//初始化处理for(int i=1;i<=n;i++){f[i][0]=INF;  //第一列的左侧f[0][i]=INF;  //第一行的上侧}//状态计算for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++){if(i==1&&j==1) f[1][1]=w[1][1];  //如果是起始点(1,1),则直接赋值w[1][1]else f[i][j]=min(f[i-1][j],f[i][j-1])+w[i][j];  //否则通过状态计算}}printf("%d",f[n][n]);  //右下角终点(n,n)的f状态值即为最终答案return 0;
}

方格取数

原题链接

AcWing 1027. 方格取数

题目描述

设有 N×N 的方格图,我们在其中的某些方格中填入正整数,而其它的方格中则放入数字0。
如下图所示:
2.gif
某人从图中的左上角 A 出发,可以向下行走,也可以向右行走,直到到达右下角的 B 点。
在走过的路上,他可以取走方格中的数(取走后的方格中将变为数字0)。
此人从 A 点到 B 点共走了两次,试找出两条这样的路径,使得取得的数字和为最大

输入格式
第一行为一个整数N,表示 N×N 的方格图。
接下来的每行有三个整数,第一个为行号数,第二个为列号数,第三个为在该行、该列上所放的数。
行和列编号从 1开始。
一行“0 0 0”表示结束。

输出格式
输出一个整数,表示两条路径上取得的最大的和。

数据范围
N≤10

输入样例:

8
2 3 13
2 6 6
3 5 7
4 4 14
5 2 21
5 6 4
6 3 15
7 2 14
0 0 0

输出样例:

67

题目分析

摘花生 类似,不同点在于该题方格取数要找出两条路径,使其和最大
回忆 摘花生 动态规划数字三角形模型思考。

摘花生(只走一次):
f [ i , j ] f[i,j] f[i,j] 表示左右从 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1) 走到 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的路径的最大值
f [ i , j ] = m a x ( f [ i − 1 , j ] + w [ i ] [ j ] , f [ i , j − 1 ] + w [ i , j ] ) f[i,j]=max(f[i-1,j]+w[i][j],f[i,j-1]+w[i,j]) f[i,j]=max(f[i1,j]+w[i][j],f[i,j1]+w[i,j])

方格取数(走两次):
利用摘花生的思想,同时维护两条路径,用 f [ i 1 , j 1 , i 2 , j 2 ] f[i1,j1,i2,j2] f[i1,j1,i2,j2] 表示所有从 ( 1 , 1 ) , ( 1 , 1 ) (1,1), (1,1) (1,1),(1,1) 分别走到 ( i 1 , j 1 ) , ( i 2 , j 2 ) (i1,j1), (i2,j2) (i1,j1),(i2,j2) 的路径的最大值。

同时,每走一格,要么是 i + 1 i+1 i+1,要么是 j + 1 j+1 j+1,并且由于是同时出发的两条路径,则一定满足** i 1 + j 1 = i 2 + j 2 i1+j1=i2+j2 i1+j1=i2+j2** 。据此,我们可以化简状态 f [ i 1 , j 1 , i 2 , j 2 ] f[i1,j1,i2,j2] f[i1,j1,i2,j2],令 k = i 1 + j 1 = i 2 + j 2 k=i1+j1=i2+j2 k=i1+j1=i2+j2 ,表示两条路径走到的格子的横纵坐标之和
f [ k , i 1 , i 2 ] f[k,i1,i2] f[k,i1,i2] 表示所有从 ( 1 , 1 ) , ( 1 , 1 ) (1,1), (1,1) (1,1),(1,1) 分别走到 ( i 1 , k − i 1 ) , ( i 2 , k − i 2 ) (i1,k-i1), (i2,k-i2) (i1,ki1),(i2,ki2) 的路径的最大值。

但需要注意的是,当两条路径走到同一个格子时,一个方格中的数字只能被取一次,则如何处理“同一个格子不能被重复选择”?
我们知道,只有在 i 1 + j 1 = i 2 + j 2 i1+j1=i2+j2 i1+j1=i2+j2 时,两条路径的格子才可能重合。即为在同一个 k k k 下,同时满足 i 1 = i 2 i1=i2 i1=i2 时,两条路径的格子重合。此时,该方格内的数字只被加一次

状态计算

t t t 表示下一步需要取的数字之和,
若两条路径不重合,则 t = w [ i 1 ] [ j 1 ] + w [ i 2 ] [ j 2 ] t=w[i1][j1]+w[i2][j2] t=w[i1][j1]+w[i2][j2]
若两条路径重合,则 t = w [ i 1 ] [ j 1 ] t=w[i1][j1] t=w[i1][j1](只用加一次)。

状态的转移计算示意图如下:
路径从左至右:则由 i − 1 i-1 i1 i i i,由 k − 1 k-1 k1 k k k
路径从上至下:则 i i i 不变,由 k − 1 k-1 k1 k k k
在这里插入图片描述

第一条路径:从左至右;第二条路径:从左至右:
f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] = m a x ( f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] , f [ k − 1 ] [ i 1 − 1 ] [ i 2 − 1 ] + t ) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2], f[k-1][i1-1][i2-1]+t) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2],f[k1][i11][i21]+t)
第一条路径:从左至右;第二条路径:从上至下:
f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] = m a x ( f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] , f [ k − 1 ] [ i 1 − 1 ] [ i 2 ] + t ) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2], f[k-1][i1-1][i2]+t) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2],f[k1][i11][i2]+t)
第一条路径:从上至下;第二条路径:从上至下:
f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] = m a x ( f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] , f [ k − 1 ] [ i 1 ] [ i 2 ] + t ) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2], f[k-1][i1][i2]+t) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2],f[k1][i1][i2]+t)
第一条路径:从上至下;第二条路径:从左至右:
f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] = m a x ( f [ k ] [ i 1 ] [ i 2 ] , f [ k − 1 ] [ i 1 ] [ i 2 − 1 ] + t ) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2], f[k-1][i1][i2-1]+t) f[k][i1][i2]=max(f[k][i1][i2],f[k1][i1][i21]+t)

完整代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=15;
int n;
int w[N][N];  //权重
int f[N*2][N][N];  //状态计算
int main(){scanf("%d",&n);int a,b,c;while(cin>>a>>b>>c,a||b||c) w[a][b]=c;for(int k=2;k<=n+n;k++){for(int i1=1;i1<=n;i1++){for(int i2=1;i2<=n;i2++){int j1=k-i1,j2=k-i2;if(j1>=1&&j1<=n&&j2>=1&&j2<=n){  //j符合条件int t=w[i1][j1];  //第一条路径if(i1!=i2) t+=w[i2][j2];  //如果第二条路径与第一条路径重合,则权重w[i][j]不能重复增加int &x=f[k][i1][i2];  //使用&简化代码x=max(x,f[k-1][i1-1][i2-1]+t);  //第一条路径:来自上方;第二条路径:来自上方x=max(x,f[k-1][i1-1][i2]+t);  //第一条路径:来自上方;第二条路径:来自左方x=max(x,f[k-1][i1][i2]+t);  //第一条路径:来自左方;第二条路径:来自左方x=max(x,f[k-1][i1][i2-1]+t);  //第一条路径:来自左方;第二条路径:来自上方}}}}printf("%d\n",f[n+n][n][n]);return 0;
}

传纸条

原题链接

AcWing 275. 传纸条

题目描述

小渊和小轩是好朋友也是同班同学,他们在一起总有谈不完的话题。

一次素质拓展活动中,班上同学安排坐成一个 m行 n 列的矩阵,而小渊和小轩被安排在矩阵对角线的两端,因此,他们就无法直接交谈了。

幸运的是,他们可以通过传纸条来进行交流。

纸条要经由许多同学传到对方手里,小渊坐在矩阵的左上角,坐标 (1,1),小轩坐在矩阵的右下角,坐标 (m,n)。

从小渊传到小轩的纸条只可以向下或者向右传递,从小轩传给小渊的纸条只可以向上或者向左传递

在活动进行中,小渊希望给小轩传递一张纸条,同时希望小轩给他回复。

班里每个同学都可以帮他们传递,但只会帮他们一次,也就是说如果此人在小渊递给小轩纸条的时候帮忙,那么在小轩递给小渊的时候就不会再帮忙,反之亦然。

还有一件事情需要注意,全班每个同学愿意帮忙的好感度有高有低(注意:小渊和小轩的好心程度没有定义,输入时用 0表示),可以用一个 0∼100的自然数来表示,数越大表示越好心。

小渊和小轩希望尽可能找好心程度高的同学来帮忙传纸条,即找到来回两条传递路径,使得这两条路径上同学的好心程度之和最大

现在,请你帮助小渊和小轩找到这样的两条路径。

输入格式
第一行有 2个用空格隔开的整数 m和 n,表示学生矩阵有 m行 n列。
接下来的 m行是一个 m×n的矩阵,矩阵中第 i行 j列的整数表示坐在第 i行 j列学生的好心程度,每行的 n个整数之间用空格隔开。

输出格式
输出一个整数,表示来回两条路上参与传递纸条的学生的好心程度之和的最大值。

数据范围
1≤n,m≤50

输入样例:

3 3
0 3 9
2 8 5
5 7 0

输出样例:

34

题目分析

方格取数 类似,只需将从右下角传递小纸条至左上角也理解为从左上角传递至右下角即可。用 f [ k , i 1 , i 2 ] f[k,i1,i2] f[k,i1,i2] 表示状态。
“只会帮他们一次”即为“同一个格子只会被选择一次”。

完整代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=55;
int n,m;
int w[N][N];
int f[N*2][N][N];
int main(){scanf("%d%d",&n,&m);for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=m;j++){scanf("%d",&w[i][j]);}}for(int k=2;k<=n+m;k++){for(int i1=max(1,k-m);i1<=min(k-1,n);i1++){for(int i2=max(1,k-m);i2<=min(k-1,n);i2++){int j1=k-i1,j2=k-i2;int t=w[i1][j1];if(i1!=i2) t+=w[i2][j2];int &x=f[k][i1][i2];x=max(x,f[k-1][i1-1][i2-1]+t);x=max(x,f[k-1][i1-1][i2]+t);x=max(x,f[k-1][i1][i2]+t);x=max(x,f[k-1][i1][i2-1]+t);}}}printf("%d",f[n+m][n][n]);return 0;
}

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课程简介 此系列课程大纲主要包含七个课时。主要使用到的开发工具有&#xff1a;SQLite studio 和 SCADA DIAView。详细的可成内容大概如下&#xff1a; 1、SQLite 可视化管理工具SQLite Studio &#xff1a;打开数据库和查询数据&#xff1b;查看视频 2、创建6个变量&#x…...

Elasticsearch+kibana安装(简单易上手)

下载ES( Download Elasticsearch | Elastic ) 将ES安装包解压缩 解压后目录如下: 修改ES服务端口&#xff08;可以不修改&#xff09; 启动ES 记住这些内容 验证ES是否启动成功 下载kibana( Download Kibana Free | Get Started Now | Elastic ) 解压后的kibana目…...

(CICD)自动化构建打包、部署(Jenkins + maven+ gitlab+tomcat)

一、平滑发布与灰度发布 **什么叫平滑&#xff1a;**在发布的过程中不影响用户的使用&#xff0c;系统不会因发布而暂停对外服务&#xff0c;不会造成用户短暂性无法访问&#xff1b; **什么叫灰度&#xff1a;**发布后让部分用户使用新版本&#xff0c;其它用户使用旧版本&am…...

Android源码阅读笔记(二)—— 启动模式

Android源码阅读笔记&#xff08;二&#xff09;—— 启动模式初章 1、为什么学习启动模式 Activity的启动模式其实是一个在面试中经常会被关注的问题&#xff0c;那么它的重要性体现在哪里&#xff1f; A&#xff1a;在多数的开发场景中&#xff0c;我们似乎也没有怎么关注过…...

AndroidCompose Navigation导航精通2-过渡动画与路由切换

目录 前言路由切换NavControllerBackStackEntry过渡动画过渡原理缩放动画渐隐动画滑动动画动画过渡实战前言 在当今的移动应用开发中,导航是用户与应用交互的核心环节。随着 Android Compose 的兴起,它为开发者提供了一种全新的、声明式的方式来构建用户界面,同时也带来了更…...

PCL ——LevenbergMarquardt非线性最小二乘法拟合圆柱(C++详细过程版)

目录 一、算法概述1、圆柱方程2、LM算法流程二、代码实现三、结果展示一、算法概述 目前求解非线性最小二乘问题常用算法有高斯-牛顿方法(Gauss-Newton algorithm,GN 算法)、列文伯格-马夸尔特方法(Levenberg-Marquardt algorithm,LM 算法)。本文采用 LM 算法进行圆柱拟合。 …...

GD32的GD库开发

所有的Cortex-M处理器都有相同的SysTick定时器&#xff0c;因为CMSIS-Core头文件中定义了一个名为SysTick的结构体。 这个定时器可以用作延时函数&#xff0c;不管是STM32的芯片还是GD32&#xff0c;AT32的芯片&#xff0c;delay函数都可以这么写&#xff0c;只要它是cortex-M…...

DeepSeek R1:推理模型新纪元与价格战

标题&#xff1a;DeepSeek R1&#xff1a;推理模型新纪元与价格战 文章信息摘要&#xff1a; DeepSeek R1的发布标志着推理模型研究的重要转折点&#xff0c;其采用四阶段强化学习训练方法&#xff0c;结合监督微调和拒绝采样&#xff0c;显著提升了模型的推理能力。这一进展不…...

一文简单回顾Java中的String、StringBuilder、StringBuffer

简单说下String、StringBuilder、StringBuffer的区别 String、StringBuffer、StringBuilder在Java中都是用于处理字符串的&#xff0c;它们之间的区别是String是不可变的&#xff0c;平常开发用的最多&#xff0c;当遇到大量字符串连接的时候&#xff0c;就用StringBuilder&am…...

机器学习:支持向量机

支持向量机&#xff08;Support Vector Machine&#xff09;是一种二类分类模型&#xff0c;其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的广义线性分类器&#xff0c;其学习策略便是间隔最大化&#xff0c;最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 假设两类数据可以被 H x : w T x…...

简单的停车场管理系统的C语言实现示例

以下是一个简单的停车场管理系统的C语言实现示例。该示例使用结构体来管理停车场的车位信息&#xff0c;并提供基本车辆进入、离开以及显示停车场状态功能。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>#define MAX_SLOTS 10 // 最大车位数…...

网络工程师 (3)指令系统基础

一、寻址方式 &#xff08;一&#xff09;指令寻址 顺序寻址&#xff1a;通过程序计数器&#xff08;PC&#xff09;加1&#xff0c;自动形成下一条指令的地址。这是计算机中最基本、最常用的寻址方式。 跳跃寻址&#xff1a;通过转移类指令直接或间接给出下一条指令的地址。跳…...

基于Python的智慧物业管理系统

【Python】基于Python的智慧物业管理系统&#xff08;完整系统源码开发笔记详细部署教程&#xff09;✅ 目录 一、项目背景二、研究目的三、项目意义四、项目功能五、项目创新点六、开发技术介绍七、项目界面展示&#xff08;部分展示&#xff0c;详细看视频&#xff09;八、项…...

使用 Vue 3 的 watchEffect 和 watch 进行响应式监视

Vue 3 的 Composition API 引入了 <script setup> 语法&#xff0c;这是一种更简洁、更直观的方式来编写组件逻辑。结合 watchEffect 和 watch&#xff0c;我们可以轻松地监视响应式数据的变化。本文将介绍如何使用 <script setup> 语法结合 watchEffect 和 watch&…...

环境变量

目录 一.概念介绍 1.1命令行参数 二.一个例子&#xff0c;一个环境变量 2.1查看环境变量 2.2如何理解环境变量呢&#xff1f;存储的角度 2.3环境变量最开始从哪里来的呢&#xff1f; 概括&#xff1a; 1. 环境变量的存储 2. 命令查找过程 3. 环境变量表和命令行参数…...

Scale AI 创始人兼 CEO采访

Scale AI 创始人兼 CEO 亚历山大王&#xff08;Alexander Wang&#xff09;首次亮相节目接受采访。他的公司专注于为人工智能工具提供准确标注的数据。早在 2022 年&#xff0c;王成为世界上最年轻的白手起家亿万富翁。 美国在全球人工智能竞赛中的地位&#xff0c;以及它与中…...

MongoDB中常用的几种高可用技术方案及优缺点

MongoDB 的高可用性方案主要依赖于其内置的 副本集 (Replica Set) 和 Sharding 机制。下面是一些常见的高可用性技术方案&#xff1a; 1. 副本集 (Replica Set) 副本集是 MongoDB 提供的主要高可用性解决方案&#xff0c;确保数据在多个节点之间的冗余存储和自动故障恢复。副…...

【Erdas实验教程】001:Erdas2022下载及安装教程

文章目录 一、Erdas2022安装教程1. 安装主程序2. 拷贝补丁3. 安装LicenseServer4. 运行软件 二、Erdas2022下载地址 一、Erdas2022安装教程 Erdas2022全新界面如下&#xff1a; 1. 安装主程序 下载安装包并解压&#xff0c;以管理员身份运行 “setup.exe” 或 “setup.vbs”&…...

Python3 【函数】水平考试:精选试题和答案

Python3 【函数】水平考试&#xff1a;精选试题和答案 Python 函数考试试卷及答案。共计30题&#xff0c;其中选择题15题、填空题10题、编程题5题&#xff0c;试卷满分为100分。 一、选择题&#xff08;每题 2 分&#xff0c;共 30 分&#xff09; 以下哪个关键字用于定义函数…...

stm8s单片机(三)时钟系统与时钟切换

一个单片机系统要正常运行应包括四个部分: 电源&#xff0c;晶振&#xff0c;复位电路&#xff0c;下载电路。 晶振就是时钟。 stm8有四种时钟源 HSE (High Speed External clock signal)HSE user-ext (High Speed External clock signal user external)HSI (High Speed Inter…...

ChatGPT高效处理图片技巧使用详解

ChatGPT&#xff0c;作为OpenAI开发的预训练语言模型&#xff0c;主要用于生成自然语言文本的任务。然而&#xff0c;通过一些技巧和策略&#xff0c;我们可以将ChatGPT与图像处理模型结合&#xff0c;实现一定程度上的图像优化和处理。本文将详细介绍如何使用ChatGPT高效处理图…...

图漾Halcon版本SDK使用教程【V1.1.0新版本】

文章目录 1.下载并安装 Halcon1.1 下载Halcon软件1.2 安装Halcon 2.下载Camport_Halcon_gentl SDK2.1 下载Camport_Halcon_gentl SDK2.2 Camport Halcon SDK介绍2.3 Halcon SDK环境配置与运行2.3.1 SDK环境配置2.3.2 获取相机支持的参数2.3.3 配置相机参数并运行相机 2.4 遍历H…...

C语言二级

//请编写函数fun()&#xff0c;该函数的功能是&#xff1a;计算并输出给定整数n的所有因 //子&#xff08;不包括1和自身&#xff09;之和。规定n的值不大于1000。例如&#xff0c;在主函数 //中从键盘给n输入的值为856&#xff0c;则输出为&#xff1a;sum 763。 //注意&…...

软工_软件工程

2025.01.24&#xff1a;软件工程导论学习笔记 第2节 软件工程 2.1 软件发展 - 四个阶段2.1.1 程序设计2.1.2 程序系统2.1.3 软件工程2.1.4 第四阶段 2.2 软件危机2.2.1 软件危机 - 定义2.2.2 软件危机 - 主要表现 2.1 软件发展 - 四个阶段 2.1.1 程序设计 软件生产个体化&…...

【creo】CREO配置快捷键方式和默认单位

了解CREO工作目录设置 设置快捷方式启动目录&#xff0c;就能自动加载其中的配置。 一、通过键盘快捷方式 保存配置 creo_parametric_customization.ui 文件&#xff1a; 二、通过映射键录制 通过这种方式可以监听鼠标的点击事件。使用键盘快捷方式无法找到需要的动作时候可…...

go理论知识——Go Channel 笔记 [特殊字符]

go理论知识——Go Channel 笔记 &#x1f4dd; 1. 基本概念 &#x1f9e0; 1.1 Channel 是什么&#xff1f; Channel 是 Go 语言中用于在不同 Goroutine 之间进行通信的机制。Channel 是类型安全的&#xff0c;意味着你只能发送和接收特定类型的数据。 1.2 Channel 的创建 …...

微信小程序压缩图片

由于wx.compressImage(Object object) iOS 仅支持压缩 JPG 格式图片。所以我们需要做一下特殊的处理&#xff1a; 1.获取文件&#xff0c;判断文件是否大于设定的大小 2.如果大于则使用canvas进行绘制&#xff0c;并生成新的图片路径 3.上传图片 async chooseImage() {let …...

第05章 11 动量剖面可视化代码一则

在计算流体力学&#xff08;CFD&#xff09;中&#xff0c;动量剖面&#xff08;Momentum Profiles&#xff09;通常用于描述流体在流动方向上的动量分布。在 VTK 中&#xff0c;可以通过读取速度场数据&#xff0c;并计算和展示动量剖面来可视化呈现速度场信息。 示例代码 以…...

Android Studio 新版本24.2.2 运行后自动切到 LogCat

最近更新了 Android studio 版本&#xff0c;发现有个问题&#xff1a; 每次 Run app 之后。都会自动切换到 run 标签。这让我非常不习惯。我个人习惯在app 运行后查看Logcat 最后靠 deepSeek 找到一种解决方案&#xff1a; Android Studio 中截图如下&#xff1a;...

使用EVE-NG-锐捷实现OSPF

一、OSPF基础知识 Open shortest Path First(OSPF)开放式最短路径优先协议 1.OSPF的关系状态 (1)邻居关系(TWO-WAY) 只发送hello包不发送LSA包(链路状态通告包) (2)邻接关系(FULL) OSPF设备与设备之间相互建立OSPF关系&#xff0c;初始为邻居关系(TWO-WAY)状态&#xff0…...

解决使用Selenium时ChromeDriver版本不匹配问题

在学习Python爬虫过程中如果使用Selenium的时候遇到报错如下session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 99… 这说明当前你的chrome驱动版本和浏览器版本不匹配。 例如 SessionNotCreatedException: Message: session not created: This…...