作业二（文法与语言）
1.文法G(Z):Z->aZb|ab定义的是什么样的语言？ 2.写出教材22页例2.2中标识符的文法四元组形式。 3.写出下列表达式的最左推导、最右推导和语法树。 G(E): E=> E + T | T T=>T * F | F F=>（E）| i i*i+i i+i*i i+(i+i) 注意观察最左和最右推导过程的不同，以及语法树的异同。 1、G(Z):Z->aZb|ab Z->aZb->aaZbb->aaaZbbb->aaaabbbb 即文法G(Z)描述了G（Z）=a**nb**n 2、G
JavaScript里处理数组的一些常用方法
1.toString() 把数组转换为数组值（逗号分隔）的字符串。 let arr2 = ['zhao','qian','sun','li'];
console.log(arr2.toString()); //zhao,qian,sun,li 2.join() 方法也可将所有数组元素结合为一个字符串。 元素是通过指定的分隔符进行分隔的。 默认为‘，‘ let arr2 = ['zhao','qian','sun','li'];
console.log(arr2.join()); //zha
基于 KubeSphere CI/CD 将 Spring Boot 项目发布至 Kubernetes 基于 KubeSphere CI/CD 将 Spring Boot 项目发布至 Kubernetes
基于 KubeSphere CI/CD 将 Spring Boot 项目发布至 Kubernetes 本示例基于开源的 KubeSphere 容器平台 演示如何通过 GitHub 仓库中的 Jenkinsfile 来创建流水线，流水线共包括 8 个阶段，最终将一个 Hello World 页面部署到 Kubernetes 集群中的不同 namespace。 流水线概览 下面的流程图简单说明了流水线完整的工作过程： 流程说明： 阶段一. Checkout SCM: 拉取 GitHub 仓库代码
PV、TPS、QPS是怎么计算出来的？（转载的）
QPS = req/sec = 请求数/秒 【QPS计算PV和机器的方式】 QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1：每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) 【峰值QPS和机器计算公式】 原理：每天80%
「与」存储后要怎么查询
背景 上一篇文章是关于「与运算存储一对多关系」，通过数据库的与运算可以查询出掌握了某个编程语言的猿。如何查询某猿掌握了哪几种语言呢？ 方法一 1.查询出猿A存储的编程语言的值(194) 2.查询出所有编程语言2^数值和语言名对应的数组 ($languages=[[1=>'Java'),[2=>'C'],[3=>'C++']....]) 3.通过循环、与运算筛选出猿A掌握的编程语言 foreach($languages as $languageId => $languageName ){
2019.09.12学习整理
2019.09.12学习整理 孤儿进程 # 孤儿进程（无害） *
# 一个父进程退出，而它的一个或多个子进程还在运行，那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养，并由init进程对它们完成状态收集工作。
'''
情况1 无害
父进等着子进程都死，回收僵尸进程。
情况2 无害
父进程死了，子进程活着，都要被init进程接管并且回收。
情况3
父进程一直不死，造成了大量僵尸进程。占用了大量的pid号 Procces的join用法 方式一 from mult
hbase读取快照数据-lzo压缩遇到的问题
1.读取hbase快照数据时报UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path错： 2019-09-04 17:36:07,441 ERROR [testJobName,1,ReaderTask_HbaseReader_0_1] GPLNativeCodeLoader:35 | Could not load native gpl library
java.lang.UnsatisfiedLinkError: no gpl
#define和const的区别(转)
这个区别用从几个角度来说： 角度1： 就定义常量说的话： const 定义的常数是变量 也带类型， #define 定义的只是个常数 不带类型。 角度2： 就起作用的阶段而言： define是在编译的预处理阶段起作用，而const是在 编译、运行的时候起作用。 角度3： 就起作用的方式而言： define只是简单的字符串替换，没有类型检查。而const有对应的数据类型，是要进行判断的，可以避免一些低级的错误。 正因为define只是简单的字符串替换会导致边界效应，具体举例可以参考下面代码： #
利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法 利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法
利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法 Data augmentation using synthetic data for time series classification with deep residual networks 利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法 Abstract 数据增强技术在计算机视觉方面使用的十分广泛，对于样本数量较少的数据集来说模型很容易达到过拟合，使用数据增强技术可以有效的见识过拟合的程度。然而在时间序列分类方面的数据增强技术很有限，作者提出了一种
学生学籍管理系统 2019 版
package 学生成绩管理系统; //20183594 申澳宇 public class ScoreInformation{ private String stunumber; private String name; private double mathematicsscore; private double englishiscore; private double networkscore; private double databasescore; private double s
性能测试流程（重点）
需求调研-设计场景-制造脚本-准备环境 -了解配置-提出优化建议 压测我们都应该知道哪些： 1.压测场景，用户行为 2.压测机服务配置： 核数，可用内存，网络带宽（上传和下载速率=网络带宽/8），内网压测（没有带宽限制，就相当于与在一个屋子里干活没有门的限制），外网压测（有带宽限制） 3.应用服务器，数据库服务： 比如放了mq的服务器那他CPU就可能下降的慢，如果mq的服务器CPU过高或者缓存过高那就可能说明mq里面放的东西太多了，减少一些不必要的应用，比如CPU过高，可以考虑调整内核参数，服
动态规划的背包问题#1
洛谷P1048 采药 “01背包” 二维数组实现： 1 for(int i=1;i<=M;i++){
2 for(int j=0;j<=T;j++){
3 dp[i][j]=dp[i-1][j];
4 if(j-t[i]>=0){
5 dp[i][j]=max(dp[i-1][j-t[i]]+v[i],dp[i][j]);
6 }
7 }
8 }
9 printf("%d",dp[T]
2018-2019 ACM-ICPC Brazil Subregional Programming Contest L. Subway Lines
下午小细节没处理好，然后WA了。晚上静心改了改就好了。开心！ 不过.....499ms? L. Subway Lines 在网上搬了找重心的dfs代码。 得找lca，但是我已经忘了该用什么算法，因为很久之前看的找lca的题/算法，但是太久没用，忘了.... 所以...就没用什么算法模板了。 从重心G开始遍历，然后就，记录父亲。 会超时。其实有这个想法，但是一开始打算碰碰运气..结果真的超时。 所以要优化。 当节点的度数为2且父亲的度数为2时，可以将当前节点合并到父亲节点，这样子不断合并，就可以
NOI2011 Noi嘉年华（神级dp）
题目 分析： 拿到题，注意到数据范围很小，又是求最大值，可以往dp那方面想一下。 难点在于，如何使AB会场的分配尽量均匀，且活动多。考虑固定A选的活动数，去求B选的最多活动数。为了使时间不交叉，将时间压成一维。 预处理每一个区间中对应的活动数sum[ i ][ j ]。 定义：dp[ i ][ j ]表示1~i 的时间中，A会场选j个，B会场最多选的个数。 转移：为了保证不交叉，模拟区间转移的方法：枚举断点k，大区间由小区间转移过来。 1.dp[ k ][ j ]+sum[ k ][ i ];
【Visio流程图】借助redis来实现数据即时刷新
【需求：】数据从竞品网站爬过来，经过分析处理之后，把结果通过网页实时反馈给业务人员。 【应用：】2个应用： 一个是爬取数据的应用：不断从竞品网站爬数据，每次爬到的数据为一批。然后，对每一批爬到的数据进行清洗和分析，生成唯一批次号（batch_no），将分析结果持久化入库。 一个是展示页面：实时刷新持久化的分析结果。 【起初方案】见如下visio流程图。 缺点很明显：网页一直刷库。这样，数据表会存在频繁读写，db压力大。 【改造方案】借助redis。见如下visio流程图。
Linux 的 Crond（二）
最近由于工作中用到了crond，之前对crond不是很了解，只知道咋用，但是这次需要考虑好多情况，所以又深入了解了一下crond，下面就以下几个问题来谈谈crond。 crond 中指定的job，如果此次没有执行完，下一个执行周期又到了，此时会怎么样呢？ 答：此次job没有执行完的话，下一个执行周期又到了，job会重复执行。用ps命令可以查看，下面是我查看的结果。 [root@localhost etc]# ps -ef | grep Test
root 48460 73018
题解 P1064 【金明的预算方案】
题目链接 Solution [NOIP提高组2006]金明的预算方案 题目大意:给定一系列物品,每个物品有一个价格\(v\)和权值\(w\),并且物品间存在依赖关系.求一种可行方案,使得满足依赖关系并且\(\sum v \leq m\)的情况下\(\sum w\)尽量大 分析:这题很明显告诉你它的依赖关系是一颗树,比如如果一个物品\(v\)依赖物品\(u\),我们连一条边\(u,v\).为了方便,我们加入一个虚拟点\(0\),一个点\(u\)如果是主件我们就连\((0,u)\) 那么这样我们最
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