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做科研的周师兄
遥感数据集数据集分享性能优化数据分析大数据
时间分辨率：月空间分辨率：0.5°-1°共享方式：开放获取数据大小：20.45MB数据时间范围：2002-04-01—2023-02-28元数据更新时间：2023-11-23数据集摘要陆地储水（TWS）作为水循环的主要组成部分，对于水资源管理、灾害监测和农业生产等领域的应用具有重要意义。自2002年4月以来，重力恢复和气候实验卫星(GRACE)及其后续卫星（GRACE-FO）提供了月尺度TWS数据
- SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图
做科研的周师兄
遥感数据集数据集分享数据库数据分析
时间分辨率：年空间分辨率：<=1m共享方式：开放获取数据大小：146.42GB数据时间范围：2002-12-01—2021-12-01元数据更新时间：2023-09-25数据集摘要SinoLC-1：中国1米分辨率土地覆盖图为首个具有中国国家尺度覆盖，空间分辨率1米的土地覆盖专题图。针对大范围高分辨率土地覆盖制图中地物复杂多样、高精度训练样本缺乏、制图方法区域迁移性要求高等关键难题，中国地质大学（武
- 【乳腺超声、乳腺钼靶、宫颈癌、CT骨折】等项目数据调研，及相关参考内容整理汇总
钱多多先森
人工智能（AI）医学影像深度学习乳腺钼靶乳腺超声宫颈癌
文章目录一、乳腺超声内容整理1.1、数据集1.2、可以参考的论文1.3、可以参考的GitHub代码1.4、可以参考的博客1.5、简单任务需求二、宫颈癌风险智能诊断2.1、数据集2.2、KFB读取文件显示三、乳腺钼靶3.1、数据集3.2、拍摄方式：3.3、拍摄和观察视图3.4、DDSM标注文件解析四、CT骨折4.1、数据集五、总结本博客是一个笔记类的记录文档，主要是记录了在调研各个项目的过程中，遇到
- 老码农和你一起学AI：Python系列-Pandas大数据处理
chilavert318
熬之滴水穿石pandaspython
今天开始梳理一下pandas的大数据处理，在数据处理领域，Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时，直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时，分块处理（Out-of-Core）技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块，逐块加载并处理，最终整合结果，实现“用有限
- 一个例子带你入门机器学习
目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型（这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子，引导机器学习的流程，数据集为melb_data.csv，请在csdn的下载区自行下载，运行代码时需要将数据集下载在同个目录下）1.为建模选择数据数据集有太多的变量，多到难以理解，甚至无法很好地打印出来。如何将这海量的数据削减为能够理解的内容？我们将首先凭借直觉选择几个变量。后续将介绍
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1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
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hnjzsyjyj
信息学竞赛#算法数学基础欧拉函数
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/4330/learning/【问题描述】这是一道模板题。首先给出欧拉函数的定义：即φ(n)表示的是小于等于n的数中和n互质的数的个数。比如说φ(6)=2，当n是质数的时候，显然有φ(n)=n-1。【题目大意】给定n个正整数，请你求出每个数的欧拉函数。【输入格式】输入共两行。第一行输入一个整数表示n。第二行输入n个整数。【输
- lanqiaoOJ 2122：数位排序 ← 排序（自定义比较函数）
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/2122/learning/【题目描述】小蓝对一个数的数位之和很感兴趣，今天他要按照数位之和给数排序。当两个数各个数位之和不同时，将数位和较小的排在前面，当数位之和相等时，将数值小的排在前面。例如，2022排在409前面，因为2022的数位之和是6，小于409的数位之和13。又如，6排在2022前面，因为它们的数位之和相同
- lanqiaoOJ 2145：求阶乘 ← 二分法
hnjzsyjyj
信息学竞赛#分治算法与双指针算法二分法
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/2145/learning/【题目描述】满足N！的末尾恰好有K个0的最小的N是多少？如果这样的N不存在输出-1。【输入格式】一个整数K。【输出格式】一个整数代表答案。【输入样例】2【输出样例】10【评测用例规模与约定】对于30%的数据，1≤K≤10^6.对于100%的数据，1≤K≤10^18.【算法分析】●二分法的应用条件
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小蒋的学习笔记
python人工智能机器学习
目录datasets基本使用加载在线数据集加载数据集合集中的某一项任务按照数据集划分进行加载查看数据集数据集划分数据选取与过滤数据映射保存与加载加载本地数据集直接加载文件作为数据集加载文件夹内全部文件作为数据集通过预先加载的其他格式转换加载数据集通过自定义加载脚本加载数据集DatasetwithDataCollatordatasets基本使用fromdatasetsimport*加载在线数据集da
- 数字图像处理（三：图像如果当作矩阵，那加减乘除处理了矩阵，那图像咋变）：从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么
数字图像处理（三）一、（准备工作：咋玩，用什么玩具）图像以矩阵形式存储，那矩阵一变、图像立刻跟着变？1.Python+JupyterNotebook/Lab+库(NumPy,OpenCV,Matplotlib,scikit-image)2.MATLAB+ImageProcessingToolbox3.JavaScript+HTML5Canvas+浏览器4.专业的图像处理软件(带脚本/插件功能)二、
- Excel处理控件Aspose.Cells指南：使用 Python 删除 Excel 中的重复行
CodeCraft Studio
文档管理控件pythonexcel开发语言
在Excel中删除重复行对于维护干净、准确和一致的数据集至关重要。它可以确保一致性，并有助于防止分析或报告中出现错误。重复数据会导致错误的分析和糟糕的决策。因此，识别和消除重复数据的能力对于软件开发人员、数据分析师和Excel用户来说是一项宝贵的技能。在本篇博文中，我们将向您展示如何使用Python以编程方式删除Excel工作表中的重复行。Python库用于删除Excel中的重复行Aspose.C
- 大模型聊天模板
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- 如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？
Idividuals
深度学习神经网络机器学习pythonscikit-learn
不同优化器有不同的可调整参数，下面以常见的优化器为例，讲解如何调整其参数来优化神经网络性能：Adam优化器Adam优化器有几个关键参数：learning_rate（学习率）、beta_1、beta_2和epsilon。1.学习率(learning_rate)-作用：控制每次参数更新的步长。学习率过大，模型可能无法收敛，在最优解附近振荡甚至发散；学习率过小，训练速度会非常缓慢。-调整方法：通常初始值
- 人工智能入门指南：从基础概念到实际应用
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录1.**人工智能的基本概念**1.1什么是人工智能？1.2人工智能的分类2.**人工智能的核心技术**2.1机器学习（MachineLearning）2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习（DeepLearni
- 十种常用数据分析模型
耐思nice～
数据分析数据分析人工智能机器学习数学建模
1-线性回归（LinearRegression）场景：预测商品销售额优点：简单易用，结果易于解释缺点：假设线性关系，容易受到异常值影响概念：建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式：[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例：importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- Unet源码实现（pytorch）
wyn20001128
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U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社（Jack旭）
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机（KELM）算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要：本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机（KernelBasedExtremeLearningMachine，KELM）是基于极限
- 【Git】git lfs (Large File Storage)-管理大文件
晴雨日记
Gitgit
GitLFS(LargeFileStorage)是Git的一个扩展，用于高效管理大文件（如图像、音频、视频、数据集、二进制文件等）。它能解决传统Git在处理大文件时面临的核心问题：仓库体积急剧膨胀、克隆和拉取操作变得极其缓慢。传统Git处理大文件的痛点：仓库膨胀：每次修改大文件，即使只改了一点，Git也会存储整个文件的新副本。历史记录中积累多个版本会快速耗尽磁盘空间。克隆/拉取缓慢：克隆或拉取仓库
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Kafka集群架构与高可用方案设计的重要性在大数据和分布式系统的广阔领域中，Kafka已然成为了一个中流砥柱般的存在。它最初由LinkedIn开发，后捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目，凭借其卓越的高吞吐量、可扩展性以及持久性，被广泛应用于日志收集、实时数据处理、流计算、数据集成等诸多关键领域。在日志收集场景下，以大型互联网公司为例，每天都会产生海量的日志数据，如用户的访问记录、系统操作日
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大数据集成方案对比：KafkavsFlumevsSqoop关键词：大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要：在大数据生态中，数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具，从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异，结合实际项目经验总结选型策略，帮助开发者根据业
- Python批量爬取谷歌原图，2021年最新可用版
文章目录前言一、环境配置1.安装selenium2.使用正确的谷歌浏览器驱动二、使用步骤1.加载chromedriver.exe2.设置是否开启可视化界面3.输入关键词、下载图片数、图片保存路径三、爬取效果四、完整代码前言作为一名CVer，数据集获取少不了用到数据、图片爬虫技术，谷歌作为全球最大的数据搜索网站，如何从中快速获取大量有用图片数据尤为重要，但是技术更新，很多代码大多就会失效，爬与反爬永
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- 数据分析综合应用 30分钟精通计划
z日火
校招学习日记数据分析数据挖掘
数据分析综合应用30分钟精通计划（完整版含输出）⏰时间分配5分钟：数据加载与清洗基础10分钟：探索性数据分析(EDA)10分钟：数据分析实战案例5分钟：分析报告生成第一部分：数据加载与清洗基础(5分钟)1.模拟真实数据集importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings
- Python day15
@浙大疏锦行Pythonday15.内容：复习日本周主要的内容是一些常见的机器学习流程以及其中的部分内容标签编码以及连续特征的处理：归一化和正态化等。图像的绘制：热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法：网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理：过采样以及欠采样。
- 【OCR炼丹】解析HIT-OR3C数据集online部分Python版完整代码
最近开始炼手写体汉字识别方面的丹，网上找了下数据集，主要有：中科院自动化研究所开源的CASIA数据集（下载链接地址）哈工大开源的HIT-OR3C数据集（下载链接地址）这俩数据集的存储形式与之前接触过的一些共有数据集的保存形式有很大的区别，对于C、C++不是很熟用Python较多的我来说踩了不少的坑（还都是CSDN、知乎、Google都搜不到的巨坑），造福下后来人吧。首先，明确一点，由于博主此次研究
- 基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测
深度学习乐园
cnn人工智能神经网络
演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）模型、ResNet模型和MobileNet模型，实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为，包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片，并且针对每个行为标注了相应的标签（例如"正常驾驶"、"右手发短信"等）。MobileNetV2是Google于2018
- 数据科学简讯 2023-04-07
数科每日
image.png头条SegmentAnything图像分割的重大进步图像分割是提取图像中代表特定对象（例如人或桌子）的所有像素的过程。由于几个原因，这是一项艰巨的任务，通常它要么需要大量预定义对象的数据集，要么需要一些的初级监督数据。Meta的这个全新的、完全开源的模型感觉就像是功能上的飞跃。他们收集了大量数据集，简化了注释功能，并创建了一个可以在浏览器中实时运行的模型。并提供演示、代码和论文。
- 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
