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摘要本文深入剖析动态规划算法在求解背包问题中的应用,详细阐述动态规划算法的基本原理、核心要素与解题步骤。通过对0-1背包问题和完全背包问题的具体分析,展示动态规划算法在解决背包问题上的高效性与独特优势。同时,结合实际案例进行算法实现与结果分析,并探讨算法的优化策略与拓展应用,旨在帮助读者全面掌握动态规划算法求解背包问题的方法与技巧。一、引言背包问题作为组合优化领域的经典问题,在资源分配、投资决策、
- (LeetCode 热题 100) 74. 搜索二维矩阵(二分查找)
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题目:74.搜索二维矩阵方法一:数组按行拼接为一个不下降的一维数组。采用二分查找,时间复杂度0(lognm)。C++版本:classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size();intl=0,r=n*m-1;while(ltarget){r=mid-1
- Leetcode 剑指 Offer II 032. 有效的变位词
我不是程序员~~~~
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给定两个字符串s和t,编写一个函数来判断它们是不是一组变位词(字母异位词)。注意:若s和t中每个字符出现的次数都相同且字符顺序不完全相同,则称s和t互为变位词(字母异位词)。示例1:输入:s="anagram",t="nagaram"输出:true示例2:输入:
- LeetCode146.LRU 缓存(哈希表+双向链表)
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缓存散列表链表
请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类:LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在,则变更其数据值value;如果不存在,则向缓存中插入该组k
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
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大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 二分查找算法在有序数组中的解题分析与优化
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摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用,详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度,通过实际案例展示其解题过程,并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略,旨在帮助读者全面掌握二分查找算法,提升解决相关问题的能力。一、引言在计算机科学领域,查找算法是解决众多问题的基础。二分查找算法作为一种高效的查找方法,在有序数组的查找场景中具有显著优势。随着数据规模的不断增大,二分查找算法相较于其他查找
- (LeetCode 每日一题) 2680. 最大或值(前缀和、位运算)
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题目:2680.最大或值思路:在多个数上乘2,不如都在一个数上乘。这样只需要枚举每一个数乘k次2,也就是位运算移位k次。通过前缀和可以预处理出左右俩边的或值,实际上只需要预处理出一边的,另外一边在遍历时可得出。时间复杂度0(n)classSolution{public:longlongmaximumOr(vector&nums,intk){intn=nums.size();vectorv(n);f
- 图论:以二维数组表示的连通图/树应如何表示?leetcode1042.不邻接种花
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1042.不邻接植花-力扣(LeetCode)容器在这道题中输入类似[[1,2],[3,4]],这意味着花园1连通了花园2,花园3连通了花园4。那么该怎么根据这个输入,获取一个方便后面算法的表示呢?我们通常管这种存放邻居的数据格式叫做:邻接表通常我的思路是使用下列容器作为邻接表:哈希表,key就是花园i,value是与花园i接壤的其他所有花园。二维数组,第i个数组中的元素是与花园i接壤的其他所有花
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文章目录题目链接题目解读完整代码参考题目链接题目解读题目描述输入两个正整数a,b,输出a+b的值。输入格式两行,第一行a,第二行b。a和b的长度均小于1000位。输出格式一行,a+b的值。完整代码#includeusingnamespacestd;vectoradd(vectora,vectorb){vectorres;intt=0;intsize=max(a.size(),b.size());f
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- CSP-J备考冲刺必刷题(C++) | AcWing 11 背包问题求方案数
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- 数组模拟邻接表 #图论
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文章目录为什么要用数组来模拟邻接表存储思路遍历思路树是特殊的图,因此邻接表可以存储图和树两种数据结构。为什么要用数组来模拟邻接表在算法设计当中,利用数组来代替结构体模拟各种数据结构会更加简单。存储思路给定如下数据,我们可以构造如下的一个邻接表请看代码/**idx:索引,代表数组哪个位置,是否连续不重要,因为我们的存储是链式的。h[idx]:顶点表,下标idx代表是哪个顶点,初始值全部为-1,代表没
- LeetCode 热题 100_跳跃游戏 II(79_45_中等_C++)(贪心算法)
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LeetCode热题100_跳跃游戏II(79_45)题目描述:输入输出样例:题解:解题思路:思路一(贪心选择):代码实现代码实现(思路一(贪心算法)):以思路一为例进行调试题目描述:给定一个长度为n的0索引整数数组nums。初始位置为nums[0]。每个元素nums[i]表示从索引i向后跳转的最大长度。换句话说,如果你在nums[i]处,你可以跳转到任意nums[i+j]处:0&nums){in
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一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
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- OpenCV图像拼接(1)自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况,比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵(HomographyMatrices)中
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【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
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【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
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专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
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目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI界面模块四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM加解密公式4.2密码强度评分算法4.3合规性检测算法4.4统计与报告生成五、异步任务调度与GPU加速设计六、GUI界面设计与功能模块七
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重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
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粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- 算法分析——动态规划
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ProblemP08.[算法课动态规划]背包问题一个背包有一定的承重c,有N件物品。设数组下标从11开始。每件物品都有自己的价值,记录在数组V中,也都有自己的重量,记录在数组W中,每件物品只能选择要装入还是不装入背包,要求在不超过背包承重的前提下,选出的物品总价值最大。输出能装入背包的物品的最大总价值。输入输入一行两个整数物品数量N(1≤N≤500)承重c(1≤c≤500)。接下来输入一行N个整数
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ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 认识软件测试中的黑天鹅
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1、软件测试中的“黑天鹅”几年前,我带领的一个测试小组遗漏了一个严重的bug到网上,当用户反馈这个bug后,我们对它进行了深入的分析和重现,最终所有人一致认为,这个bug能够发生实在是机缘巧合,因为它需要多个条件同时发生才有可能触发,比如“XX算法开关必须打开、XX算法开关又必须关闭、XX参数必须取某个特定值、用户的使用环境必须是XX个场景、硬件必须是使用XX接口板、软件必须是XX版本、XX的带宽
- 写leetcode常用的库函数和常量
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在Go中刷LeetCode,以下是一些常用的标准库函数和数据类型的最大值、最小值:✅常用标准库函数数学与排序math包math.Max(x,y):返回两个float64类型数中的较大值。math.Min(x,y):返回两个float64类型数中的较小值。math.Abs(x):取绝对值。math.Pow(x,y):计算x^y。math.Sqrt(x):计算平方根。sort包sort.Ints(sl
- 北斗导航|接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势
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接收机自主完好性监测(RAIM)算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术,其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。以下基于现有研究成果及行业动态进行总结:一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。早期研究聚焦单星故障场景,主要方法包括:残差分析法:通过比较观测残差与阈值判断故障,如最小二乘残差和法、奇偶矢量法等。距离比较法:基于
- ALO蚁狮优化算法:从背景到实战的全面解析
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目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- 二叉树的三种遍历【树的遍历】(C++实现)Binary Tree Traversal
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图论入门【数据结构基础】:什么是树?如何表示树?之前我们有分别讲解二叉树的三种遍历的相关代码实现:⭐算法OJ⭐二叉树的前序遍历【树的遍历】(C++实现)BinaryTreePreorderTraversal⭐算法OJ⭐二叉树的中序遍历【树的遍历】(C++实现)BinaryTreeInorderTraversal⭐算法OJ⭐二叉树的后序遍历【树的遍历】(C++实现)BinaryTreePostord
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s