华为od机试(2023a+b)真题目录 + 考点分类 + 在线oj入口

时间: 2023-07-28 19:03:16 浏览: 197
华为OD机试是华为公司的在线笔试平台,用于选拔人才。根据题库的不同版本,2023年A、B版本的真题目录大致如下: 考点分类: 1. 数据结构与算法:包括数组、链表、栈、队列、树、图、排序算法、查找算法等。 2. 编程语言:主要考察C++或Java语言的基础知识,包括语法、数据类型、运算符、流程控制等。 3. 计算机网络:主要考察网络基础知识,包括HTTP、TCP/IP协议、网络安全等。 4. 操作系统:主要考察操作系统的基础知识,包括进程管理、内存管理、文件系统等。 5. 数据库:主要考察数据库基础知识,包括SQL语句的编写、数据库设计等。 6. 算法设计与分析:主要考察算法的设计思路和复杂度分析能力。 7. 编程综合能力:主要考察应聘者的编程能力和解决问题的能力,题目可能是一些综合性的编程题目。 在线OJ入口: 华为OD机试一般提供在线提交代码的平台,应聘者需要在平台上注册账号,并按照要求进行代码的提交与运行。具体的OJ入口链接将根据考试安排提供给应聘者,一般将在笔试前一段时间内向应聘者发送相关信息。 在进行华为OD机试的过程中,应聘者可以根据真题目录中的考点分类进行有针对性的复习和准备,熟悉相关知识点,并通过刷题进行练习来提高自己的编程能力和解题能力。希望以上信息能对您有所帮助。
相关问题

华为交换机ssh配置实例

以下是华为交换机SSH配置实例步骤: 1. 首先确认你的交换机是否支持SSH,输入命令 display version 可以查看交换机的版本信息。 2. 确认交换机是否存在公钥和密钥,输入命令 display public-key local 和 display rsa local 查看本地公钥和密钥。 3. 配置SSH协议版本,输入命令 ssh version 2 设定SSH协议版本为2。 4. 配置用户认证方式,输入命令 aaa authentication login default local 表示使用本地用户认证。 5. 配置SSH用户,输入命令 user user_name ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAAAYQD1kz6+L5A3bMzVqJgj1vL5e5z0Q3c8qy9YmzL+2BzG8qA7R3CnKmQ5UyeR8z9Q6hCJ1DgD5wY0l3rOq3sW8Jb3AVZ0oJ2PSYJyN2PqQX2tM+Shw+K7V1BY7S2wU5WkN6jH7gjN4L4rNoeWXBQ3k3LQfVrZoL1jV3va8KltIvN4zgZOzVnXQ== user_email@domain.com,其中user_name为SSH用户名,AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAAAYQD1kz6+L5A3bMzVqJgj1vL5e5z0Q3c8qy9YmzL+2BzG8qA7R3CnKmQ5UyeR8z9Q6hCJ1DgD5wY0l3rOq3sW8Jb3AVZ0oJ2PSYJyN2PqQX2tM+Shw+K7V1BY7S2wU5WkN6jH7gjN4L4rNoeWXBQ3k3LQfVrZoL1jV3va8KltIvN4zgZOzVnXQ==为SSH用户的公钥。 6. 配置SSH服务,输入命令 ssh server enable 启用SSH服务。 7. 最后测试SSH登录,使用SSH客户端连接交换机,并输入SSH用户名和密码即可登录。 注意:在配置SSH协议版本时,如果你的交换机版本较低,则可能只支持SSH协议版本1,此时需要输入命令 ssh version 1 启用SSH协议版本1。但SSH协议版本1已经被证实存在安全漏洞,建议使用SSH协议版本2。

python 二分法货物分配

在Python中,二分法可以用于货物分配的问题。二分法是一种高效的搜索算法,可以将一个有序的列表或数组分成两部分,然后确定目标元素在哪一部分中,从而快速找到目标元素的位置。 在货物分配的情况下,可以将货物按照某种规则进行排序,比如按照重量、价值等。然后,使用二分法将货物分成两部分,再根据需要进行分配。例如,如果要将货物分配到不同的仓库中,可以根据仓库的容量进行二分法分配,确保每个仓库的容量尽可能均衡。 具体实现时,可以使用Python的内置函数或库来实现二分法。例如,可以使用`bisect`模块中的函数来进行二分查找和插入操作。这个模块提供了一些方便的函数,比如`bisect_left`用于查找目标元素的插入位置,`bisect_right`用于查找目标元素的右侧插入位置。 总之,Python的二分法可以用于货物分配问题,通过将货物按照某种规则排序,并使用二分法进行分配,可以高效地完成货物的分配任务。 #### 引用[.reference_title] - *1* [华为OD机试(2023A+B)真题目录 + 考点分类 + 在线OJ入口](https://blog.csdn.net/qfc_128220/article/details/127914382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [明翰全日制英国硕士词汇篇V1.3(持续更新)](https://blog.csdn.net/piantoutongyang/article/details/114382825)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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