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天天酷科研
聚类分析算法(CLA)python聚类机器学习DBSCAN
密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法,它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。本文中,演示如何使用密度聚类算法,具体是DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)来对一个实际的数据集进行聚类分析。一、基本介绍密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇,而低
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吃什么芹菜卷
机器学习机器学习算法人工智能
目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
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FL1623863129
ubuntuubuntulinux运维
split命令$split--helpUsage:split[OPTION]...[INPUT[PREFIX]]Outputfixed-sizepiecesofINPUTtoPREFIXaa,PREFIXab,...;defaultsizeis1000lines,anddefaultPREFIXis'x'.WithnoINPUT,orwhenINPUTis-,readstandardinput.M
- 【数论】矩阵快速幂
Texcavator
数论矩阵算法数据结构
参考:P3193[HNOI2008]GT考试题解放个板子structMartix{inta[30][30];//在这里修改矩阵的大小Martix(){memset(a,0,sizeof(a));}Martixoperator*(constMartix&B)const//乘法运算符重载{Martixres;for(inti=0;i>=1;a=a*a;}returnans;}
- 2024.2.7-8 寒假训练记录(21)
Texcavator
2024寒假训练记录算法
文章目录洛谷P3193[HNOI2008]GT考试ATCabc339ESmoothSubsequenceATCabc339FProductEquality洛谷P3193[HNOI2008]GT考试题目链接KMP+dp+矩阵快速幂还没有理解得很清楚,主要是对KMP理解还不够深刻#includeusingnamespacestd;#defineintlonglongusingi64=longlong;
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Unit1amorphousadjanamorphouscloudmassanamorphousmassofcellswithnoidentityatallanodyneadjEvenananodynediplomaticstatementlookshard.Statestypicallyliketosticktoanodynemessages,likesavingwildflowersorani
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Xing_ke309
图论算法数据结构
内容:,拆点,分层,传递,带限制的最小生成树[HNOI2015]菜肴制作题目链接题目大意有个限制,号菜肴在号前完成在满足限制的条件下,按照出菜(是为了满足的限制)解题思路由限制,可以考虑若直接正向,以为例,则会先出而反向,此时对于一路限制,最先出的最小的号题目有要求先满足较小号的限制所以将队列改为由大到小排序的堆,再倒序输出每次出堆的号排序的内容实际为正向限制路径上的最终菜肴有环则无解import
- DBSCAN原理
泠山
SLAM自动驾驶SLAM聚类
DBSCAN原理1.基本概念2.算法步骤Reference:20分钟学会DBSCANDBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。其英文全称是Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,意即:一种基于密度,对噪声鲁棒的空间聚类算法。直观效果上看,DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域,并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。DB
- 【Single Cell Genomics】Part1 单细胞基因组学
丸丸丸子w
生物信息生物信息深度学习单细胞组学
文章目录1SingleCellGenomics1.1Whysinglecells1.2传统singlecell分析1.3scRNA-seq2ScalingupscRNA-seqtechnology2.1分析单细胞技术进化2.2basicpipeline3BeyondRNA:scATAC-seq,Multi-Omics4Dealingwithnoiseanddoubletsinsingle-cell
- BZOJ-1191: [HNOI2006]超级英雄Hero(网络流)
AmadeusChan
题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1191明显是匹配,可以用网络流来写,对于每一个问题,连边,然后BFS找增广路,如果找不到就直接退出即可。代码:dbb44aed2e738bd40a77d148a38b87d6277ff971.jpg.png#include#include#include#includeusingnamespac
- 【机器学习】DBSCAN算法
zcongfly
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参考链接:https://blog.csdn.net/haveanybody/article/details/113092851https://www.jianshu.com/p/dd6ce77bfb8a1介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)算法是于1996年提出的一种简单的、有效的基于密度的聚类算法,该算法利
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题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1010方程:f(i)=min(cost(1,i),f(j-1)+cost(j,i))(cost(i,j)表示从i个玩具到j个连续放入的花费)然后推导出斜率:K(i,j)=(Y(i)-Y(j))/(X(i)-X(j))X(i)=s[i-1]+iY(i)=f[i-1]+X(i)^2当j>k且K(j,
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爱打网球的小哥哥一枚吖
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在基于密度的聚类算法中,如DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise),存在一些重要的概念,其中包括eps(ε)、minPts和核心点(corepoint):ε(eps):ε被用作一个距离阈值,用于确定一个样本与其他样本之间的邻域范围。在DBSCAN中,ε指定了一个样本的邻域半径,表示如果两个样本之间的距离小于或等于ε,
- 聚类算法DBSCAN笔记
Avasla
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内容简介DBSCAN的实例流程笔记。第一部分记录了算法的相关概念,第二部分用简单的例子说明如何用python实现DBSCAN算法。1.DBSCAN基本概念DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。1)DBS
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文章目录原题链接题目描述输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:题目分析示例代码原题链接99.激光炸弹题目难度:简单题目来源:《算法竞赛进阶指南》,HNOI2003题目描述地图上有N个目标,用整数Xi,YiX_{i},Y_{i}Xi,Yi表示目标在地图上的位置,每个目标都有一个价值WiW_iWi。注意:不同目标可能在同一位置。现在有一种新型的激光炸弹,可以摧毁一个包含R×RR\timesRR×
- 使用Python实现DBSCAN聚类算法及可视化
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Python聚类聚类算法python
目录实战过程数据准备DBSCAN模型聚类结果评估可视化展示运行结果总结DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,可以发现任意形状的簇,并且能够在噪声数据的情况下不受干扰地识别出核心对象。本篇文章将介绍如何使用Python实现DBSCAN聚类算法及可视化。DBSCAN(Density-Based
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目录一、引言1.什么是DBSCAN?2、所需库:3、所需数据:二、代码阶段1、读取数据2、提取特征3、训练DBSCAN模型(详见:算法,函数具体参数)4、取出标签5、给数据加入标签一列6、排序7、评估模型并输出8、运行结果:三、总结一、引言1.什么是DBSCAN?DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度
- 使用DBscan算法进行密度聚类分析
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聚类算法算法机器学习人工智能聚类算法
使用DBscan算法进行密度聚类分析使用DBscan算法进行密度聚类分析算法原理Python实现算法特点应用案例结论使用DBscan算法进行密度聚类分析DBscan(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于形状不规则、不要求聚类完全的情况。在本文中,我们将深入了解DBscan算法的原理、实现及其在数
- 2023-06-25
栎萍生物
珠丝毛蓝耳草(CYANOTISARACHNOIDEA)根提取物露水草(cyanotisarachnoideaC.B.Clarke)又名珍珠露水草,鸡冠参,知母,蛛丝毛蓝耳草,系鸭跖草科蓝耳草属多年生草本植物。此植物生长在海拔1000-3000m左右,我国主要分布在云、贵地区,喜欢温润雨水充沛的环境。露水草原料图(源于网络)蜕皮激素的发现与研究历程β蜕皮激素研究历程1.我国蜕皮激素的研究工作起始于1
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http://www.musicdsp.org/files/Audio-EQ-Cookbook.txthttps://arachnoid.com/BiQuadDesigner/index.htmlhttps://blog.csdn.net/hunterhuang2013/article/details/64443718CookbookformulaeforaudioEQbiquadfilterco
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启发式合并(dsu),树上启发式合并(dsuontree)总结算法内容前置知识:启发式合并(dsu)例题:[HNOI2009]梦幻布丁重点:树上启发式合并(dsuontree)例题#1TreeRequests#2BloodCousinsReturn#3Arpa’sletter-markedtreeandMehrdad’sDokhtar-koshpaths#4[NOIP2016提高组]天天爱跑步#5
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split命令用于将一个文件按照不同维度分割成多个Usage:split[OPTION]...[INPUT[PREFIX]]Outputfixed-sizepiecesofINPUTtoPREFIXaa,PREFIXab,...;defaultsizeis1000lines,anddefaultPREFIXis`x'.WithnoINPUT,orwhenINPUTis-,readstandardi
- 洛谷 P2280 [HNOI2003] 激光炸弹
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P2280[HNOI2003]激光炸弹-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)思路前缀和暴力枚举读入数据枚举每个以i,j为右下角长度为m的正方形#include#includeusingnamespacestd;constintN=5001;ints[5002][5002]={0};intmain(){intn,m;cin>>n>>m;for(inti=1;i>o>>j>>c;s[
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小小程序○
机器学习聚类人工智能算法数据挖掘
密度聚类和层次聚类密度聚类背景知识如果S中任两点的连线内的点都在集合S内,那么集合S称为凸集。反之,为非凸集。DBSCAN算法介绍与划分和层次聚类方法不同,DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声
- 【Lidar】Open3D点云DBSCAN聚类算法:基于密度的点云聚类(单木分割)附Python代码
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1DBSCAN算法介绍DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法,全称为“基于密度的带有噪声的空间聚类应用”,英文名称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise。DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的类别,并且对噪音数据具有较强的鲁棒性。其基本思想是,如果一个点在给定的邻域内有足够多的相邻点,那么该点就是一个核心点;如果一个点在给
- 我翻译的《道德经》第十二章(2)
秀妮_5519
图片发自App原文:五音令人耳聋。译文:嘈杂的音调,使人听觉失灵。解释:五音:指宫、商、角、徵、羽。这里指多种多样的音乐声。耳聋:比喻听觉不灵敏,分不清五音这里“耳聋”是指失去正常的判断力。心中欲望过多,会导致我们失去对事物基本的判断。我的翻译:Toomuchnoisemakesuslostrightsensesofjudgement.
- 洛谷P2624 [HNOI2008]明明的烦恼
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purfer序
题目描述题解来补一补purfer\text{purfer}purfer序。可以考虑每次选择编号最小的叶子,然后删掉并且在序列中新增加与它连边的节点。这样会得到一个长度为n−2n-2n−2的序列。考虑如何将一个n−2n-2n−2的序列变成一棵树。首先我们可以得到每个点的度为序列中出现次数+1+1+1,然后我们每次选择度数为111中编号最小的点与当前序列位置的节点相连,并且两个点的度都−1-1−1,这
- BZOJ-2729: [HNOI2012]排队(排列组合+高精度乘法)
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- BZOJ-1208: [HNOI2004]宠物收养所
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题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1208代码(STL):#include#includeusingnamespacestd;#defineinf0x7fffffffsetbst;intn,x,y,ans=0,st;intmain(){bst.insert(-inf),bst.insert(inf);cin>>n;while(n-
- 结合 DBSCAN 示例代码介绍 DBSCAN
Joy T
综述写作科研机器学习支持向量机算法机器学习
前文为JoyT的科研之旅第一周——科研工具学习及论文阅读收获-CSDN博客DBSCAN介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,它能够识别出任意形状的簇,并有效地处理噪声点。DBSCAN不需要事先指定聚类的数量,这是其与许多其他聚类算法(如K-means)的一个主要区别。DBSCAN基本原
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理