PTA 乙级 1012 数字分类 (20分)（测试点7无法通过）
很奇怪啊，测试点7一直无法通过 测试点8若无法通过，原因可能是没有考虑A2可能为0情况(进行过A2的计算，但和初始化0重复)，利用标志位进行解决 1 #include<iostream>
2 #include<vector>
3 #include<cmath>
4 #include<iomanip>
5
6 using namespace std;
7
8 int main() {
9 /*正整数个数*/
10 int n = 0;
11 /*A1
对Django的Delete请求被重定向到GET请求
前言：在做项目时，使用postman测试接口，url少了一个/，执行的是Delete请求，收到的却是GET请求的结果，加上/会正常响应。BUG很简单解决了，但是比较好奇为什么会被重定向。 控制台显示 INFO basehttp 124 "DELETE /essential/voltage HTTP/1.1" 301 0
INFO basehttp 124 "GET /essential/voltage/ HTTP/1.1" 200 237
可以看到请求自动进行了重定向。一开始以为是路由的问题
centos8网络配置问题
由于RHEL8与centos8基本一样，所以以下方法同样适用于RHEL8 在centos8上进行网络配置时，出现以下问题： 意思是无法找到network.service 出现错误的原因是centos8系统中默认是没有network.service，在centos8中系统使用NetworkManager接管网络， 顾名思义，nmcli就是NetworkManager的cli(命令行)，因此在centos8中使用nmcli来管理网络。当然你也可以下回 network.service服务 以下使用的
python爬虫前（原理+抓包）
基本原理 爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序，其主要有如下三个步骤： 获取网页：爬虫首先要做的工作就是获取网页，这里就是获取网页的源代码。源代码里包含了网页的部分有用信息，所以只要把源代码获取下来，就可以从中提取想要的信息了。爬虫首先向网站的服务器发送一个请求，返回的响应体便是网页源代码。Python中提供了许多库（如urllib、requests）来帮助我们实现这个操作，我们可以用这些库来帮助我们实现HTTP请求操作，
git clone出现curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining的解决方法
缓存区溢出 curl的postBuffer的默认值太小 修改postBuffer的值 git config --global http.postBuffer 1083749826 命令查看postBuffer 是否配置成功 git config --list
《TF-Replicator, GPipe, Mesh-Tensorflow 三个库对比》
TF-Replicator, GPipe, Mesh-Tensorflow 三个库对比 使用场景 从使用场景来看， TF-Replicator 主要侧重于 data parallelism 的库。虽然也能支持 model parallelism，是基于 parameter server 实现的，用的人不多。 这点跟 TF 的 Distribution Strategies 是一样的，但是 tf-replicator 又略有不同： TF-Replicator 屏蔽 CPU, GPU, TPU 的
多个开发环境配置，测试版、生产版本等，具体看项目
cnpm install --save-dev cross-env outputDir: process.env.NODE_ENV === 'demo' ? "dist-demo" : process.env.NODE_ENV === 'production' ? "dist-dev" : "dist", "scripts": { "start": "vue-cli-service serve", "serve": "vue-cli-service serve", "build-dev": "
《TF-Replicator：研究人员的分布式机器学习》
TF-Replicator：研究人员的分布式机器学习 - 人工智能教育在 DeepMind，研究平台团队构建基础架构以增强和加速我们的 AI 研究。 在 DeepMind，研究平台团队构建基础架构以增强和加速我们的 AI 研究。今天，我们很高兴分享我们如何开发 TF-Replicator，这是一个软件库，可帮助研究人员以最小的努力和以前没有分布式系统的经验，在 GPU 和云 TPU 上部署他们的 TensorFlow 模型。 TF-Replicator 的编程模型现已作为 TensorFl
awk中执行Linux命令的两种方式
在使用awk处理内容时，有时会按行执行Linux命令，下面介绍两种执行Linux命令方式。 方式一 用system()： [root@localhost shell_script]# awk 'BEGIN {system("pwd")}'
/root/shell_script
[root@localhost shell_script]#
test.log文件： [root@localhost shell_script]# cat test.log
pwd
ls
which sh
[root
02 . Shell变量和逻辑判断及循环使用
Shell变量 系统变量 在命令行提示符直接执行 env、set 查看系统或环境变量。env 显示用户环境变量，set 显示 Shell预先定义好的变量以及用户变量。可以通过 export 导出成用户变量。 一些写Shell脚本时常用的系统变量 $SHELL 默认 Shell
$HOME 当前用户家目录
$IFS 内部字段分隔符
$LANG 默认语言
$PATH 默认可执行程序路径
$PWD 当前目录
$UID 当前用户 ID
$USER 当前用户
$HISTSIZE 历史命
【Spring注解驱动开发】BeanPostProcessor在Spring底层是如何使用的？看完这篇我懂了！！
写在前面 在《【String注解驱动开发】面试官再问你BeanPostProcessor的执行流程，就把这篇文章甩给他！》一文中，我们详细的介绍了BeanPostProcessor的执行流程。那么，BeanPostProcessor在Spring底层是如何使用的？今天，我们就一起来探讨下Spring的源码，一探BeanPostProcessor在Spring底层的使用情况。 项目工程源码已经提交到GitHub：https://github.com/sunshinelyz/spring-anno
Mybatis--001
先了解一下软件开发常用结构 当然我们常用的是：三层架构 三层指的是： 界面层（表示层，视图层） 主要功能是接受用户的数据，显示请求的处理结果。使用 web 页面和 用户交互，手机 app 也就是表示层的，用户在 app 中操作，业务逻辑在服务器端处理。 业务逻辑层 接收表示传递过来的数据，检查数据，计算业务逻辑，调用数据访问层获取数据。 数据访问层 与数据库打交道。主要实现对数据的增、删、改、查。将存储在数据库中的数据提交 给业务层，同时将业务层处理的数据保存到数据库. 三层分别对应有相应的框
Hive(八)【行转列、列转行】
目录 一.行转列 相关函数 concat concat_ws collect_set collect_list 需求 需求分析 数据准备 写SQL 二.列转行 相关函数 split explode lateral view 需求 需求分析 数据准备 写SQL 一.行转列 相关函数 concat CONCAT(string A/col, string B/col…)：对字符串按次序进行拼接 返回类 concat_ws concat_ws(string SEP, string A, string
【python】模块初识之time模块
模块导入： 1、将整个模块导入，例如：import time，在引用时格式为：time.sleep(1)。 2、将整个模块中全部函数导入，例如：from time import *，在引用时格式为：sleep(1)。 3、将模块中特定函数导入，例如：from time import sleep，在引用时格式为：sleep(1)。 4、将模块换个别名，例如：import time as abc，在引用时格式为：abc.sleep(1)。 time 时间模块 1、时间戳时间 #格林威治时间,flo
国产数据库操作系统强强联合，巨杉与银河麒麟完成兼容认证
近日，SequoiaDB巨杉数据库与麒麟软件完成技术兼容和认证工作，喜获麒麟软件NeoCertify认证。经双方共同严格测试，SequoiaDB 巨杉数据库V3.4与银河麒麟高级服务器操作系统（飞腾版）V10，能够达到通用兼容性要求及性能、可靠性要求，满足用户的关键性应用需求，为用户应用提供全面保障。 数据库和操作系统作为基础软件，在整体应用架构中占据重要的位置，承载着企业核心数据资产，体现企业的核心竞争力。而随着国家对重点行业“安全可控信息技术”的要求不断深化，也越来越强调基于国产生态环境下
《Skyline 监控系统工作原理分析》
Skyline 监控系统工作原理分析 Skyline 是一个实时的异常监测系统，它被动地接收 metrics 数据，并使用一系列算法自动地判断 metrics 是否异常，此外，用户可以很容易地根据自己应用数据的特点，提供自己的异常检测算法。 概述 Skyline 是一个实时的异常监测系统，它被动地接收 metrics 数据，并使用一系列算法自动地判断 metrics 是否异常，此外，用户可以很容易地根据自己应用数据的特点，提供自己的异常检测算法。Skyline 还提供了一个 web Ui 接口
linux下操作命令
Linux的命令有几百个，对程序员来说，常用的并不多，考虑各位是初学者，先学习本章节前15个命令就可以了，其它的命令以后用到的时候再学习。 1、开机 物理机服务器，按下电源开关，就像windows开机一样。 在VMware中点击“开启此虚拟机”。 2、登录 启动完成后，输入用户名和密码，一般情况下，不要用root用户登录，因为如果产生了误操作，后果相当严重。 3、切换用户 su – root 按提示输入密码后切换到root用户。 从root用户切换到其它任意用户不需要输入密码，从普通用户切换到
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