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無爲謂
人工智能运维面试
一、基础知识类1、请解释什么是运维?运维是指对企业的IT系统进行运行维护,包括硬件设备、软件系统、网络等的监控、管理、优化和故障处理,以确保系统的稳定、高效运行,满足业务需求。2、简述运维的主要职责有哪些?服务器的安装、配置、维护和监控。网络设备的管理和维护。数据库的管理和维护。应用系统的部署、升级和维护。故障处理和应急响应。性能优化和容量规划。安全管理和漏洞修复。3、什么是服务器?有哪些类型?服
- open-webui使用searXNG插件连接自定义的联网搜索服务程序
chinayeren
教程pythonaillamachatgpt
项目背景因为国内无法访问内置的一些免费搜索插件,安装完searXNG本地服务端后根据教程中连接始终无法连接,docker方案国内也无法使用的情况下,本地使用python写一个Flask服务程序使用爬虫技术提供联网搜索数据。下面是实现代码V1#!/usr/bin/python3#_*_coding:utf-8_*_##Copyright(C)2025-2025#@Title:这是一个模拟searXN
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数据集
2025-01-15,由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集,专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来,多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态理解方面取得了显著进展,能够基于图像或视频生成对话或描述。然而,对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务,现有
- PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架
数据集
2025年1月7号,由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM,一种基于可微调大型语言模型(LLM)的跨模态联合学习框架,用于解决视频程序规划任务。通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块,PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制,实现了对新步骤和任务的泛化能力。该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升,展现了其在弱监督学习中的有效性
- 【APM】Loki日志多行显示
运维归一
DevOpsAPMloki日志并行
上一篇文章我们搭建了Alertmanager和Loki,接下来我们来实现日志并行显示专栏:https://blog.csdn.net/zhanremo3062/category_12552674.html我们只需要修改Promtail服务的配置文件即可multiline:#RE2正则表达式,如果匹配将开始一个新的多行日志块#这个表达式必须被提供firstline:#解析的最大等待时间(Godura
- 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(四)
linux
一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法,他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库,下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
- 2025-GNU Noise and Vibration Analysis
后端
2025-GNU,Graduatedschool,AdvancedNoiseandVibrationAnalysis(ANVA)Exercise1–MatlabBeforeyougetstartedwiththeexercisesyoumustcompletethefollowingsetuptasks:•DownloadthebasicplateMatlabcodefromthecourseLM
- c# EasyModbus Modbus TCP 通讯
babala_s
c#服务器数据库
publicstaticModbusClientmodbusClient=null;publicMainViewModel(){modbusClient=newModbusClient("192.168.0.202",502);try{modbusClient.UnitIdentifier=1;//地址modbusClient.Baudrate=9600;modbusClient.Connecti
- 机器学习 [白板推导](三)[线性分类]
神齐的小马
机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类:输出结果只有0或1这种离散结果;感知机线性判别分析Fisher软分类:会输出0-1之间的值作为各个类别的概率;概率生成模型:高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯,主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型:逻辑回归,主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型:f(x
- Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台
数据集
2025-02-27,由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境,设计了更具挑战性和实用性的交互任务,目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。一、研究背景近年来,基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力,成为自然语言处理领域的研究热点。然而,随着研究的深入,人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性,而多智能体系统通过协作能够显
- C# 分部类 详解
千亦学不会编程
c#开发语言
从C#2.0起支持分部类。分部类:是一个类的多个部分,编译器可把它们合并成一个完整的类。分部类的目的:将一个类的定义划分到多个文件中。通过分部类,由工具处理的文件可独立于开发者手动编码的文件。1.1定义分部类使用class前的上下文关键字partial来声明分部类。例子:partialclassProgram{}1.2分部方法从C#3.0引入分部方法概念,对C#2.0的分部类进行了扩展。分部方法只
- GitLab使用教程(入门)
青妙山
版本控制GitLab
1、下载安装下载地址:https://git-scm.com/download/win2、配置信息1、查看git配置信息、用户名、邮箱gitconfig--listgitconfiguser.namegitconfiguser.email2、配置本地仓库的用户名和邮箱gitconfig--globaluser.name"YourName"gitconfig--globaluser.email"em
- MarkDown常用命令
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- 厘清把 github 当图床的思路
weixin_34335458
pythonjsongit
利用github和python3以及MWeb打造自己的博文图床这两天一直在纠结图床的问题,因为用自己的服务器来做图床这个事情我考虑再三,觉得比较不靠谱-_-|||,因为我的服务器只是一个小小的低配服务器,用来当自己的博客图床本来这个问题不大,但是我的博文基本都是在csdn上,流量还是颇为可观的。把自己的服务器给搞垮了,那可是吃不消的一件事情。虽然之前考虑过用github来做自己的图床,但是考虑两个
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1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址:UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖,如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要cuda12.1方可运行。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可去modelscope下载:整体大小约为60GB部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型,
- 算法-找到字符串中所有字母异位词
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力扣题目:438.找到字符串中所有字母异位词-力扣(LeetCode)题目描述:给定两个字符串s和p,找到s中所有p的异位词的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。示例1:输入:s="cbaebabacd",p="abc"输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是"cba",它是"abc"的异位词。起始索引等于6的子串是"bac",它是"abc"的异位词。示例2:输入:s="aba
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docker-compose部署qwen2-vl-7b模型准备工作docker-compose.yml遇到的报错在ONE-API设置测试脚本准备工作1、安装较新版本的docker-compose2、安装docker-nvidia3、下载qwen2-vl-7b的模型文件,参考:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct4、建议先仔细查
- CSS3学习教程,从入门到精通,CSS3 选择器权重问题语法知识点及案例代码(5)
知识分享小能手
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CSS3选择器权重问题语法知识点及案例代码一、选择器权重概述在CSS中,当多个选择器同时匹配同一个元素时,浏览器会根据选择器的权重来决定哪个样式生效。权重高的选择器的样式会覆盖权重低的选择器的样式。二、选择器权重计算规则1.内联样式(InlineStyles)内联样式直接写在HTML元素的style属性中,权重为1000。2.ID选择器(IDSelectors)ID选择器以#开头,权重为100。3
- CSS3学习教程,从入门到精通,CSS3 常用文本属性语法知识点及案例代码(6)
知识分享小能手
前端开发网页开发编程语言如门css3学习前端csshtml5javascriptweb开发
CSS3常用文本属性语法知识点及案例代码一、文本颜色(color)语法:color:;取值:颜色名称:例如red,blue,green等十六进制颜色值:例如#ff0000,#00ff00,#0000ff等RGB颜色值:例如rgb(255,0,0),rgb(0,255,0),rgb(0,0,255)等RGBA颜色值:例如rgba(255,0,0,0.5),rgba(0,255,0,0.5),rgba
- CSS3学习教程,从入门到精通, CSS3 样式引入语法知识点及案例代码(2)
知识分享小能手
前端开发网页开发编程语言如门css3学习前端html5html开发语言css
CSS3样式引入语法知识点及案例代码一、CSS3样式引入方式CSS3样式可以通过以下几种方式引入到HTML文档中:1.内联样式(InlineStyles)语法:直接在HTML元素的style属性中编写CSS代码。优点:优先级最高,方便调试。缺点:不利于维护和复用,代码冗余。案例:这是一个段落。2.内部样式表(InternalStyleSheet)语法:在HTML文档的标签内使用标签定义CSS样式。
- 如何从GitHub上克隆项目
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github
1.在本地新建一个文件夹作为本地仓库如demo2.进入demo文件夹右键选择gitbushhere3.进入下面的界面输入gitinit将本地仓库初始化4.使用gitcloneurl的格式将你需要的项目从GitHub上下载下来(url为为项目服务器地址或github地址)注:GitHub中的项目下载地址
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2025-02-07,由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集,该数据集包含1,000个精心挑选的问题,并配以推理轨迹和答案,为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。一、研究背景近年来,语言模型(LMs)在大规模预训练的基础上取得了显著进展,其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而,随着模型规模的不断扩大,训练成本也急剧上升。为了在有限的资源下进一步提升模型性能,研究者们开
- 存储器与内存的区别:深入理解二者差异在现代计算机系统中的应用
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计算机系统存储器内存计算机系统存储器与内存的区别
在计算机技术飞速发展的今天,存储器与内存作为计算机系统的重要组成部分,扮演着至关重要的角色。然而,很多人对存储器与内存的概念混淆不清,误以为它们是同一种东西。事实上,存储器与内存有着本质的区别。本文将详细阐述存储器与内存的差异,并探究它们在现代计算机系统中的应用。目录1、存储器与内存的定义及分类1.1、存储器1.2、内存2、存储器与内存的差异3、存储器与内存在现代计算机系统中的应用4、总结1、存储
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历经二十余年的发展,OSPO已然成为企业数字化转型的战略枢纽、产学研协同创新的关键桥梁、公共领域开放生态建设的核心引擎。作为这一进程的重要见证者和推动者,OSPOSummit也将在2025年6月12日迎来它的第三次进化。会议信息时间:2025年6月12日地点:北京议题征集,期待你的声音现在,我们面向全球开源社区决策者、企业技术管理者、学术机构研究者及一线开发者,发起议题征集!诚邀您分享OSPO如何
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以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
- Apache Doris 3.0.4 版本正式发布
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris3.0.4版本已于2025年02月28日正式发布。该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复,进一步加强系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。官网下载:https://doris.apache.org/downloadGitHub下载:https://github.com/apache/doris/releases/tag/3
- css填充容器背景色,一半一种颜色
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面试华为人工智能
一.岗位:AI软开二.时间线:投递08.09,机试08.28,测评08.29;面试均线上,一面09.12,二面09.27,三面09.29(本来是09.19线下二三面,但由于本人有事推迟)三.一面(50min)自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试:老鼠
- 【CSS】background-position属性详解
Peter-Lu
#CSScss前端node.jshtmljavascript
文章目录一、background-position属性概述1.属性介绍2.属性的取值3.属性的默认值二、background-position的基本用法1.使用关键字2.使用百分比3.使用像素值4.混合使用关键字与百分比/像素值三、background-position属性详解1.关键字定位2.百分比定位3.长度值定位四、background-position的实际应用场景1.背景图像居中显示2.
- 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
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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