算法

前端小白在前进

⭐力扣刷题：螺旋矩阵题目：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。

老赵聊算法、大模型备案

北京市生成式人工智能服务已备案信息公告（2025年12月11日）根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，截至2025年12月11日，我市新增18款已完成备案的生成式人工智能服务，累计已完成201款生成式人工智能服务备案。

C.滑动窗口-求子数组个数-越长越合法——2799. 统计完全子数组的数目击败56.50%时间复杂度O(N)跟模板题大差不差👇C.滑动窗口-求子数组个数-越长越合法——1358. 包含所有三种字符的子字符串数目（模板）

红黑树原理前置理解—— 2-3 树节点用矩形表示普通的一棵树，，1个节点有2条边，每个节点只有1个元素；2-3 树，两种情况，情况一与普通树一样，情况二1个节点有2个元素3条边；

力扣打卡每日一题————除自身外所有元素的乘积给定一个整数数组 nums，返回一个数组 answer，其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外所有元素的乘积。

算法基础—搜索（2）【记忆化搜索+BFS+01BFS+Floodfill]题⽬来源：洛⾕题⽬链接：P10483 ⼩猫爬⼭难度系数： ★★题目描述Freda 和 rainbow 饲养了 N(N≤18) 只小猫，这天，小猫们要去爬山。经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了

Xilinx FPGA使用 FIR IP 核做匹配滤波时如何减少DSP使用量在 Xilinx FPGA 中使用 FIR IP 核做 LFM 匹配滤波（Matched Filter）时，FIR 阶数往往非常高（几百到几千 taps），直接实现会占用大量 DSP48 乘法器。为了降低 FIR 使用的乘法器数量，可以从结构、系数、采样率、算法四个方面入手。

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逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，尤其擅长处理二分类问题。尽管名字中带有"回归"，但它实际上是一种分类算法。逻辑回归通过Sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，从而得到样本属于某一类别的概率。

软件算法开发

基于ACO蚁群优化算法的多车辆含时间窗VRPTW问题求解matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序带时间窗的多车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是 VRP的重要扩展，其要求配送车辆在客户指定的时间窗内完成服务，同时需满足车辆容量、行驶成本等约束条件。蚁群优化算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式智能优化算法，具有分布式计算、正反馈机制和较强鲁棒性等特点，非常适合求解VRPTW这类NP-hard组合优化问题。

【软考磁盘磁道访问时间】总容量等相关案例题型磁盘访问时间 = 寻道时间 + 旋转延迟时间 + 数据传输时间题目：某磁盘有100个磁道，磁头每移动1个磁道需6ms。逻辑相邻数据块平均磁道距离为10，每块旋转延迟100ms，传输时间20ms。求读取100块的总时间。

理解FSRS算法：一个现代间隔重复调度器的技术解析间隔重复（Spaced Repetition）作为提升长期记忆效率的有效方法，已经在语言学习、医学教育等专业领域得到广泛应用。Anki作为该领域最流行的开源软件，其内置的SM2算法在过去十多年间服务了数百万学习者。然而，随着认知科学研究的深入和计算能力的提升，传统算法的局限性也逐渐显现。2022年，一个名为FSRS（Free Spaced Repetition Scheduler）的开源项目开始进入Anki社区视野，它试图通过更精细的数学模型来优化复习调度策略。本文将从技术角度客观分析FSRS算法的设计原

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计算机基础10大高频考题解析第 1 题题目：以下不属于面向对象程序设计语言的是（）。A. C++B. PythonC. JavaD. C

区间不同数的个数-树状数组/线段树/莫队/主席树本问题将使用如下数据结构树状数组维护当前数组出现的位置信息, 具体的来说因为 j j j指针只会走一次, 算法时间复杂度 O ( m log ⁡ n ) O(m \log n) O(mlogn)

Day37：动态规划part10（300.最长递增子序列、674.最长连续递增序列、718.最长重复子数组）题目链接：https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/

Embedding 模型word2vec/glove/fasttext/elmo/doc2vec/infersent学习总结ELMO(Embedding from Language Model)，通过无监督预训练多层双向LSTM模型来学习带上下文信息的（Contextualized）单词表示。一种动态的，语境化的词向量表示方法，可以根据上下文语境来生成相应词的向量表示。

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C.滑动窗口-求子数组个数-越长越合法——3325. 字符至少出现 K 次的子字符串 I跟模板题基本一样👇C.滑动窗口-求子数组个数-越长越合法——1358. 包含所有三种字符的子字符串数目（模板）

leetcode 36063606: 优惠券校验器当 ch 满足('A'<=ch<='Z') || ('a'<=ch<='z') || ('0'<=ch<='9')时返回真，否则返回假