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chapter5

自己键入并运行了下本章的代码 p1.c代码: 运行结果: 书上的解释: 补充: fork() 是用于创建子进程的系统调用。调用 fork() 后,会在父进程中创建一个与自己几乎完全相同的子进程,父进程和子进程从 fork() 之后的代码开始并行执行。fork() 是 UNIX 系统中实现并发操作的一个基础函数。 fork() 的返回值: 对于父进程:fork() 返回子

Duel 好玩:题目总结

然后最后呢 又得到了什么…… AT_abc318_f 假设知道了位置,我们可以贪心地判断。 现在只需要找到一些本质不同的位置即可。本质相同意思是这两个位置使用相同手臂可以到达宝藏区间是一样的。 直接钦定 (i) 手臂可以到达宝藏 (j),这样可以圈出一个区间,把平方个点全部拿出来排序过后两两相邻的位置间就是本质相同的位置。 我们只需要判断平方个位置即可,每次判断线性对数。 AT_agc012_b

数据结构 - 散列表,三探之代码实现

书接上回,我们继续来聊散列表的代码实现。 相信通过前面两章对散列表的学习,大家应该已经掌握了散列表的基础知识,今天我们就选用简单的取模方式构建散列函数,分别实现链式法和开放寻址法中的线性探测法来解决碰撞问题,而再散列法则以方法的形式分别在两种实现方法中实现。 01、链式法实现 1、元素定义 通过前面链式法的详细讲解,我们知道链式法需要构建散列桶,每个桶又指向一个链表,所以首先需要定义一个链表节点

不等式

1 望穿寂夜晨曦至,雄鹰展翅图九天。

Redis持久化机制与位图api

持久化机制 将我们的内存数据 通过数据持久化写入磁盘中实现持化、 Redis官方提供了两种不同的持久化方法来将内存的数据存储到硬盘里面分别是: RDB持久化,快照(Snapshot)【默认】 AOF (Append Only File) 只追加日志文件【默认不开启】 1.快照(snapshot)(关机慢开机快) redis默认开启持久化,将某一时刻的所有数据写入磁盘中,保存文件是以rdb形式结

编译 zsh

编译 zsh 安装依赖 ncurses: 在 zsh.sourceforge.io 下载源码 编译: Troubleshooting No terminal handling library was found on your system 需要编译 ncurses 库,并将库安装路径添加到 LDFLAGS 环境变量: conflicting types for ‘bool

SonarQube 的 Quality Gate 是指什么?

Quality Gate 是 SonarQube 中的一个功能,旨在根据特定的代码质量指标来评估代码的质量和合规性。通过 Quality Gate,项目团队可以确保代码符合一定的质量标准,避免代码中的潜在问题进入生产环境。它通常用于持续集成(CI)或持续交付(CD)流程中,作为代码合并或部署的一个质量检查步骤。 1. Quality Gate 的定义 Quality Gate 是一组预定义的代码质

​【图吧杂谈】谈玄武电源短信轰炸开盒事件

​【图吧杂谈】谈玄武电源短信轰炸开盒事件 老铁们,我图吧老捡垃圾的了,今天谈谈如何评价在群里讨论玄武电源被开盒+短信轰炸? 事情是这样的,之前垃圾佬不是搁群里刷到了玄武代工厂3C认证显示抽检不合格的事吗,这事最近迎来了高潮,也带我们真正走近了这家赛博朋克企业看清其真面目。没错,玄武电源盒人了。 前作:玄武电源受众分析 【图吧杂谈】为何垃圾佬不建议各位购买玄武电源尘雨产品或参加其饭圈? 【存档】以

rcpp

R 中的常用命令 例1 使用 RcppArmadillo 在 R 中写 c++ 的项目 #include <RcppArmadillo.h> 使用 RcppArmadillo 所需的头文件 // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] 提供了链接的信息 // [[Rcpp::export]] 表明紧随其后的函数将输出到 R 当中,可以被 R 调用

alertmanager: 配置多个接收器

一,配置多个接收器: 配置文件: global: resolve_timeout: 5m smtp_smarthost: 'smtp.163.com:465' smtp_from: '发件人邮箱' smtp_auth_username: '发件人邮箱的用户名' smtp_auth_password: '邮箱的密码或授权码' smtp_require_tls: false r

数据库之 存储过程 (造数据)

存储过程 一、存储过程介绍 1、什么是存储过程? 存储过程是实现某个特定功能的sql语句的集合,编译后的存储过程会保存在数据库中,通过存储过程的名称反复的调用执行。 2、存储过程的优点? (1)存储过程创建后,就可以反复的调用和使用,不需要重新写复杂的语句 (2)创建,修改存储过程不会对数据有任何的影响 (3)存储过程可以通过输入参数返回输出值 (4)通过存储过程中加入控制语句,可以加强sql语句

【并查集】【中间值范围】NOIP2017]奶酪

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/22904/1027 开了ll还见祖宗 注意x^2 + y2算完之后先判断有没有超4r2的范围,没有的话再计算z^2,算是对long long溢出的特判

TYPE-C PD浅谈(二)- E-Marker

E-Marker指的是在TYPE-C缆线中会被放置一颗识别IC,这等于是这条缆线的身份证,其功能主要是在宣告缆线的能力、缆线ID及制造商ID等。 前面章节有提到当装置对接后,CC其中会有1 pin变成VCONN供电出来,就是为了供电给E-marker来使用。对接后供电端(Provider)会去读取E-Marker的电流承载能力,进而在对受电端(Consumer)宣告供电能力时会加以限制。 E-M

开源Embedding模型,有效提升中文语义理解与召回

此前,我们已经简单介绍了TextIn团队开发的开源acge_text_embedding模型及其下载和使用方法。本篇将展开讨论Embedding模型中使用的技术框架。 Huggingface地址:https://huggingface.co/aspire/acge_text_embedding 模型API调用:https://www.textin.com/market/detail/acge

POLIR-Society-Organization-Politics: “How”-政治的: Versatility+历史+应然+实然:零食“脱氢乙酸钠”:"衣食住行|生育工作挣钱用钱|"

POLIR-Society-Organization-Politics: “How”-政治的: Versatility+历史+应然+实然:人民群众的"衣食住行|生育工作挣钱用钱|" 物质: 例如住房的: 原材料(水泥、砂石、涂料)、上下水、洗澡淋浴、通风采光、 生产方式:设计、施工(交互、管理、计划度、精准度)、监理、验收 信息:视听、 社交:社交关系、情感、资金、信任、理想、信仰、···

为什么我越来越喜欢用DDD — DDD架构篇(1)

Hello DDD DDD 是一种软件设计方法,DDD 是指导我们做软件工程设计的一种手段。它提供了用切割工程模型的各类技巧,如;领域、界限上下文、实体、值对象、聚合、工厂、仓储等。通过 DDD 的指导思想,我们可以在前期投入更多的时间,更加合理的规划出可持续迭代的工程设计。 在DDD中有一套共识的工程两阶段设计手段,包括:战略设计、战术设计 战略设计,DDD架构主要应对复杂的业务系统需求,通

input聚焦时键盘弹起遮挡输入框问题

解决办法:在键盘弹起时,向上滚动一下页面。普通浏览器 在input框聚焦时执行 window.scrollTo(0, 30)  微信浏览器可能不生效,延时一下即可  

Ubuntu22 mysql8 MHA高可用

mha-manager地址:https://github.com/yoshinorim/mha4mysql-manager mha-node地址:https://github.com/yoshinorim/mha4mysql-node   mha有mha-manager和mha-node 2个组件 由于主节点有可能会被切换成从节点,而每一个从节点也有可能会被切换成主节点 所以 MHA 对

集群渲染是一台节点输出吗?它是云渲染农场吗

集群渲染并非单一节点的输出,而是一种分布式计算技术,它通过多台计算机协同工作来加速3D渲染过程。这种技术常被视作云渲染农场的前身,两者在提高渲染效率方面有着相似之处。接下来,让我们深入了解集群渲染与云渲染农场之间的联系与区别。 一、集群渲染有多少台节点输出 集群渲染不是一台节点的输出,而是一种利用多台计算机(节点)共同完成渲染任务的技术。在集群渲染中,复杂的3D渲染任务被分割成多个小块,然后分配

数据库中对触发器的学习

触发器 目录触发器什么是触发器触发器的操作创建触发器查看触发器删除触发器 什么是触发器 MySQL触发器(Trigger)是一种特殊类型的存储过程,它会在指定的数据库表上执行INSERT、UPDATE或DELETE等DML(数据操纵语言)操作之前或之后自动执行。触发器可以用来实现数据的复杂完整性约束、维护数据的一致性、执行自动化任务等。 触发器的操作 创建触发器 查看触发器 删除触发器

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       物体检测、图像分割是CV领域的两大任务,尤其是物体检测,其在各个领域和AI比赛中,更是占有举足轻重的位置。 1、概述   图1描述了起源于图像分类的主要计算机视觉类任务。 图1 发源于图像分类的计算机视觉任务          为什么如此划分?因为在更早的时候,AI圈还停留在机器学习的时代,那

十月三十日总结

上午学完了偏序,与树。懂得了图的基础知识。

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