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魔改工程师

获取大写字母瓷砖拼出独特图案数量 - 魔改工程师 日志文件异常检测 - 魔改工程师 **操作历史管理器的撤销/重做能力** - 魔改工程师 项目模块依赖构建顺序规划 - 魔改工程师 端口流量统计 - 魔改工程师 最大化游戏试玩资格分发 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – 特征融合 重参数化CSPELAN模块(Reparameterized CSPELAN Module)通过结构重参数化实现高效特征提取 YOLO26改进 – 特征融合 融合Hyper-YOLO混合聚合网络MANet(Mixed Aggregation Network)通过多路径设计实现高效特征学习与模型适应性提升 YOLO26改进 – 特征融合 RepGFPN重参数化特征金字塔网络 ,实现高效多尺度特征交互与融合 YOLO26改进 – 特征融合 EFC增强层间特征相关性,通过多尺度特征交互减少冗余信息丢失即插即用 - 魔改工程师 YOLO26改进 – 注意力机制 融合HCF-Net维度感知选择性整合模块DASI 增强小目标显著性 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 HaloNet 局部自注意力 (Local Self-Attention) 以分块交互策略实现高效全局上下文建模 YOLO26 改进 – 注意力机制 DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 TMLR 2025 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 CAFM (Convolutional Block Attention Module) 卷积块注意力模块:轻量级设计优化特征提取流程,提升小目标感知 YOLO26 改进 – 注意力机制 ACmix自注意力与卷积混合模型:轻量级设计融合双机制优势,实现高效特征提取与推理加速 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 2026最新YOLO26改进:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – SPPF模块 替代SPPF,FFocal Modulation焦点调制:即插即用轻量设计优化全局语义捕获 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – SPPF模块 发论文神器!LSKA注意力改进SPPF,增强多尺度特征提取能力,高效涨点!!! - 魔改工程师 YOLO26改进 – SPPF模块 SPPELAN 空间金字塔池化与增强局部注意力:替代SPPF增强多尺度上下文捕获,提升检测精度 YOLO26改进 – SPPF模块 AIFI基于注意力的尺度内特征交互:替代SPPF构建高效混合编码器,提升模型综合效能 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C3k2 C3k2融合LWGA轻量分组注意力(Light-Weight Grouped Attention):四路径并行架构破解通道冗余难题 AAAI 2026 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C3k2 C3k2 融合 LSConv (Large-Small Conv) 融合大核感知与小核聚合,提升小目标特征判别力 CVPR 2025 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C2PSA C2PSA融合Mona多认知视觉适配器:打破全参数微调的性能枷锁:即插即用的提点神器 CVPR 2025 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C2PSA C2PSA融合DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C2PSA C2PSA融合CPIASA跨范式交互与对齐自注意力机制 交互对齐机制,提升小目标与遮挡目标判别力 ACM MM2025 YOLO26 正式发布源代码!极致速度优化方案, 面向工业级落地的目标检测模型! - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 MCAttn 蒙特卡洛注意力:全局上下文与局部细节协同建模,破解微小目标特征表达难题 YOLO26 改进 – 注意力机制 轴向注意力Axial Attention(Axial Attention)优化高分辨率特征提取 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 二阶通道注意力SOCA 通过协方差建模与自适应重缩放实现判别性特征增强 YOLO26 改进 – 注意力机制 SCSA注意力通过双重注意力机制增强局部-全局特征交互 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 HaloNet 局部自注意力 (Local Self-Attention) 以分块交互策略实现高效全局上下文建模 YOLO26 改进 – 注意力机制 DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 TMLR 2025 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 CAFM (Convolutional Block Attention Module) 卷积块注意力模块:轻量级设计优化特征提取流程,提升小目标感知 YOLO26 改进 – 注意力机制 ACmix自注意力与卷积混合模型:轻量级设计融合双机制优势,实现高效特征提取与推理加速 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 2026最新YOLO26改进:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总 - 魔改工程师 失灵的键盘 - 魔改工程师 **返回所有加载的AGENTS.md文件ID列表** - 魔改工程师 **资源二分类隔离判定** - 魔改工程师 **统计盈利目标区间** - 魔改工程师 物流仓库货物调货优化 - 魔改工程师 寻找重复子数据 - 魔改工程师 匹配命令行前缀关键字 - 魔改工程师 **魔法阵的能量收集** - 魔改工程师 **链表数字游戏** - 魔改工程师 **企业内部部门的最大层级** - 魔改工程师 前言 YOLOv11 改进 – SPPF模块 替代SPP,FFocal Modulation焦点调制:即插即用轻量设计优化全局语义捕获 前言 - 魔改工程师 YOLOv11 改进 – SPPF模块 SPPELAN 空间金字塔池化与增强局部注意力:替代SPPF增强多尺度上下文捕获,提升检测精度 YOLOv11 改进 – SPPF模块 AIFI基于注意力的尺度内特征交互:替代SPPF构建高效混合编码器,提升模型综合效能 YOLOv11 改进 – Mamba 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-T 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测 YOLOv11 改进 – Mamba 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-L 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测 YOLOv11 改进 – Mamba 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-B 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLOv11 改进 – C2PSA C2PSA融合DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 YOLOv11 改进 – C2PSA C2PSA融合CPIASA跨范式交互与对齐自注意力机制(ACM MM2025) 交互对齐机制破解特征融合难题,提升小目标与遮挡目标判别力 麻将基本胡牌型判断 - 魔改工程师 IP地址分类识别 - 魔改工程师 **查找能被整除的最大整数** - 魔改工程师 数据包优先级窗口查找 - 魔改工程师 美观的灯笼 - 魔改工程师 配置操作失败数量统计 - 魔改工程师 计费时段计算 - 魔改工程师 计算数列位置N的值 - 魔改工程师
空间占用计算 - 魔改工程师
魔改工程师 · 2026-05-16 · via 魔改工程师

2026 华为OD机试真题 4月15日华为OD上机新系统考试真题 100 分题型

点击查看华为 OD 机试真题完整目录:2026最新华为OD机试新系统卷 + 双机位C卷 真题题库目录|全覆盖题库 + 逐点算法考点详解

题目描述

员工A 的磁盘空间经常被耗尽,他需要找到占用空间最大的目录或文件,然后决定如何清理文件释放空间。

给定某一目录,请编写程序帮助他统计该目录内一级子目录和文件的占用空间,并返回目标目录一级子项(文件或子目录)中占用空间最大的项。

规则说明

  1. 目录占用空间为其内部所有文件 Size 的总和,且目录本身 Size 为 0。
  2. 目录深度不高于 7 层,目录或文件名总长度不超过 128 字节。
  3. 当存在多个子项占用空间均为最大时,多个子项采用字符升序排列。
  4. 目标目录不在文件系统中时(输入路径前缀匹配不到任何路径),返回空列表。

输入描述

输入: 参数 1:要进行统计的目标目录。 参数 2:文件系统内的文件列表。 参数 3:文件 Size 列表,该列表中的数据和文件列表存在一一对应关系。

输出描述

输出: 目标目录一级子项(文件或子目录)中占用空间最大的项组成的列表。

示例1

输入

"/dir1/dir2-1", ["/dir0/dir1-1/file1-1", "/dir1/dir1-1/file1-1", "/dir1/dir2-1/file3-1", "/dir1/dir2-1/file3-2", "/dir1/dir2-1/dir3-1/file4-1"], [8192, 81920, 2048, 8192, 1024]

输出

["/dir1/dir2-1/file3-2"]

说明

/dir1/dir2-1 下共有三个一级子项 file3-1、file3-2、dir3-1,它们的占用空间统计如下:

  • file3-1:2048
  • file3-2:8192
  • dir3-1:1024,其内部所有文件的 Size 之和,由于内部只有一个文件 file4-1,因此和 file4-1 的 Size 一致。

其中 file3-2 占用的空间最大,因此返回 ["/dir1/dir2-1/file3-2"]。

示例2

输入

"/dir1", ["/dir0/dir2-1/file3-1", "/dir1/dir2-1/file3-1", "/dir1/dir2-1/file3-2", "/dir1/dir2-2/file3-3", "/dir1/file2-3"], [10240, 4096, 8192, 10240, 8192]

输出

["/dir1/dir2-1"]

说明

/dir1 下共有三个一级子项 dir2-1、dir2-2、file2-3,它们的占用空间如下:

解题思路

核心思想

这道题要求统计指定目标目录下一级子项(文件或子目录)的占用空间。

  1. 输入处理:输入包括目标目录路径 target、文件路径列表 files 和对应的文件大小列表 sizes
  2. 过滤路径:只有以 target + "/" 开头的路径才是该目标目录下的内容。
  3. 确定一级子项
    • 对于每个匹配的文件路径,去掉 target + "/" 前缀,剩余部分为 rest
    • 如果 rest 中不再包含斜杠 /,说明该项是目标目录下的一个文件。
    • 如果 rest 中包含斜杠 /,则 rest 中第一个斜杠之前的部分是目标目录下的一个子目录名。
    • 完整的一级子项路径为 target + "/" + (文件名或子目录名)
  4. 累加空间:使用哈希表(Map/Dictionary)统计每个一级子项的总大小。目录的大小是其内部所有文件大小的总和。
  5. 查找最大值:在统计结果中找到最大的占用空间值,并提取所有达到该最大值的子项路径。
  6. 排序输出:如果存在多个最大值项,按字符升序排列。

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(N \times L)$,其中 $N$ 是文件列表的长度,$L$ 是路径的最大长度。我们需要遍历每个文件路径并进行前缀匹配和字符串处理。
  • 空间复杂度:$O(N \times L)$,用于存储哈希表统计结果。