git commit，启动文本编辑器
git commit中输入message的几种方式 - 简书 https://www.jianshu.com/p/ad461b99e860 在所有的git教程里，git commit肯定是一开始就会提到的命令。一般情况下每个commit都会有一段commit log message。message可能有一行内容，可能有多行内容，中间可能会有空白行。在第一个空白行前面的部分称为subject，之后的部分称为body。subject和body在git log或者git show的输出format中
满足决策单调性的 DP 的通用做法
在研究 http://uoj.ac/contest/37/problem/285 这题时发现了这个东西： “满足决策单调性的 DP 的通用做法” 看一道更简单的例题： 【NOI2009】诗人小G 大概就是： \(f[i]=min(f[j]+cost(j+1..i))(j<i)\) 然后满足决策单调性。 一般的决策单调性的题的那种分治是做不了这个的，因为要自己推自己。 考虑还是从左往右dp，维护一个单调队列，队列的每个元素形如\((l,r,x)\)表示\([l,r]\)的最优决策点目前是\(x\
差分放大器，差分转集电极，差分放大器
主要特性:编码器差分信号直接输入转换成脉冲信号支持A、B和Z三相差分同时转换3路输入，3路输出，输出脉冲幅值可选不改变原波形频率，响应速度500KHz以上电源、信号输入、信号输出3000VDC三隔离供电电源：5V、12V、15V或24V直流单电源供电低成本、小体积，使用方便，可靠性高标准DIN35导轨式安装尺寸：120mmx70mmx43mm工业级温度范
纪客老白【每日答疑】在低噪声弱信号的精密放大电路中，为什么要用功率来表述呢？
学生提问：在低噪声弱信号的精密放大电路中，我们常常关注的是信号电压的幅值和噪声的相对大小，而不是其功率大小。但是信噪比和噪声系数的定义都是以功率相比较的，我觉得信噪比直接用信号电压的幅值和噪声的幅值相比能更好的反应电路的品质，也更形象易于理解，为什么要用功率来表述呢？请白老师谈谈看法，非常感谢。在电路系统中，除了音响之外，哪些场景需关注功率放大？从提取微弱信号的角度考虑，功率放大相比较电压放大而言
网络验证码的进化：从简单图文到无感验证
9月24日，2018年全国硕士研究生招生考试预报名的第一天，成都大学的一名大四女生，在网上报名时，竟出现了“别考”字样的验证码，同时在验证码上边显示一行红字：您输入的用户名或密码有误。专门负责全国研究生报名的“中国研究生招生信息网”相关负责人回应说，验证码出现“别考”字样纯属巧合。据了解，研招网报名系统的验证码由汉字、字母+数字、数字计算三个类别组成，考生在输入验证码时这三个类别都可能会遇到。“别
安全重启生产设施的五种策略
随着企业重新开放并适应新的运营方式，数字技术和数据驱动的政策对于应对未来的挑战至关重要，更多信息尽在振工链。Covid-19对人类，社会和全球经济造成了巨大损失。现在，随着制造商计划重新开放，他们致力于在保持员工，访客和客户安全的同时，降低传播感染的风险。HitachiVantara汇总了最佳实践指南，以帮助您实现这些目标。1.提出正确的问题，然后应用技术和数据驱动策略来减轻风险仅凭技术还不足以最
滴滴拼车变绿：下沉、烧钱、焦虑
配图来自Canva以桔色为主色调的滴滴出行，突然绿了。近日，滴滴出行在其官方微博宣布，旗下滴滴拼车将正式改名为青菜拼车，采用全新品牌标识——一颗绿油油的青菜，同时也邀请了人气偶像朱正廷和黄明昊担任新的品牌大使。对这次更名，滴滴表示青菜对大家来说既是日常需求的也是健康的，同时也代表着拼车普惠大众、绿色环保的产品定位。而更名之后，青菜拼车也是推出了很大的补贴力度来吸引用户。低价青菜的背后青菜拼车的大力
马汇：进场阶段判别好趋势风向
外汇生意主要是分为三大阶段，分别是进场、加仓减仓以及离场三个阶段。每一个外汇生意阶段，都关于生意者的毕竟收益，有着至关重要的影响。所以，生意者要步步稳重，如此才干尽可能完结收益最大化、赔本最小化。马汇：进场阶段判别好趋势风向外汇生意进场阶段中，生意者最需要注意的是外汇商场的波动趋势风向。外汇是双向生意种类，若无法判别未来价格改变方向，外汇生意的第一步就会堕入不利。生意者在外汇生意进场之前，即可经过
Docker 学习笔记 -Image 的相关命令
继续学习入门知识。前面已经安装了dokcer，现在来看看dockerimage的相关命令[ec2-user@ip-172-16-1-4~]$sudodockerimageUsage:dockerimageCOMMANDManageimagesCommands:buildBuildanimagefromaDockerfilehistoryShowthehistoryofanimageimportIm
稳定性实践：开关和预案
稳定性实践：开关和预案 在稳定性保障中，限流降级的技术方案，是针对服务接口层面的，也就是服务限流和服务降级。这里还有另外一个维度，就是业务维度，所以今天我们就从业务降级的维度来分享，也就是开关和预案。 如何理解开关和预案 开关，这个概念更多是业务和功能层面的，主要是针对单个功能的启用和停止进行控制，或者将功能状态在不同版本之间进行切换。 在业务层面，就像我们前面经常提到的大促场景案例，我们会关闭掉很多非核心功能，只保留交易链路的核心功能。比如我们认为商品评论是非核心功能，这时就会通过开关推送这
【好题】序列自动机+dp求LCS——hdu6774
这个题意转化下，其实是 给两个串 A，B，给1e5组询问：求A[l..r]和B的LCS 由于B的len很小，只有20，所以我们考虑预处理A，求出A的序列自动机，然后在B上进行dp dp[i，j]表示B[1..i]已经匹配了j位的最短的A[l..r]前缀，这样是很好转移的 #include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 200005
int n,m,nxt[N][26],pos[26];
char s[N],t[N];
int m
华为HR总结：你们面试碰壁都是这些原因
前言 进入一家公司前第一道槛就是面试，很多人业务能力很适合应聘职位，却没能拿到该拿下的offer。来听听华为HR总结的经验吧。 在求职面试中，没有人能保证不犯错误。只是聪明的求职者会不时地修正错误走向成熟。但是在面试中有些错误却是一些相当聪明的求职者也难免会一犯再犯的，我们权称之为“高级”错误。 不擅长突破缄默 面试开端时，应试者不善“破冰”(英文直译，即突破缄默)，而等候面试官翻开话匣。面试中，应试者又出于种种顾忌，不愿主动说话，结果使面试呈现冷场。即使能勉强突破缄默，语音语调亦极端僵硬，使
加快QT工程编译速度
一、多核编译 环境：win10， Qt 5.4.1，编译器mingw32 项目： Qt for Android Qt Creator 在编译android项目时不支持预编译，默认cpu单核编译，工程稍大一点导致编译过程极其缓慢，影响效率。 不过Qt Creator自带了多核编译工具支持，只是没有默认开启，需要自己在项目中进行配置才能生效。 步骤如下【以本机和项目为例】： 1.查看是否已经安装了jom工具：C:\Qt\Qt5.4.1\Tools\QtCreator\bin\jom.exe 2.项
P3846 [TJOI2007] 可爱的质数/【模板】BSGS
gate \(BSGS(Baby\ Steps\ Giant\ Steps)\) 对于 \(a^x\equiv b\pmod{p}\) ，求\(x_{min}\) 由于模的剩余类会产生循环节，根据鸽巢原理， \(a^0, a^1, \ldots, a^{n-1}\)模\(p\)（\(p\)为质数）意义下的剩余类与\(a^n, a^{n+1}, \ldots, a^{2n-1}\)的剩余类相同， 因此我们要的答案一定在\([0, n-1]\)内。 把这\(n\)个数分块， 设\(m=\lceil
Java Web(2)-jQuery下
一、jQuery的属性操作 html() 它可以设置和获取起始标签和结束标签中的内容，跟 dom 属性 innerHTML 一样。 text() 它可以设置和获取起始标签和结束标签中的文本， 跟 dom 属性 innerText 一样。 val() 它可以设置和获取表单项的 value 属性值， 跟 dom 属性 value 一样 val 方法同时设置多个表单项的选中状态： <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="U
题解 P3750 【[六省联考2017]分手是祝愿】
做法:模拟高斯消元 为什么没几篇模拟高斯消元的题解啊？这不是最容易想到的吗？ 首先根据部分分提示，我们可以先想怎样操作次数最少。比较明显的是，我们每次选择最后一个亮着的灯是最优的，因为选择第 \(i\) 号灯能影响到的只有小于等于 \(i\) 的灯，而不影响后面的灯。因此，如果不去操作最后一个亮着的灯的话，以后去前面操作不会再让其灭掉。 依照这种方法，我们可以得到一个最优的操作序列，并且可以对这个序列以任意顺序进行操作。 然后再考虑随机操作。我们发现随便对一个灯进行操作，要么恰好符合我们的期望
Spinning Up - 为什么介绍这些算法？
摘自：https://spinningup.readthedocs.io/zh_CN/latest/user/algorithms.html 为什么介绍这些算法？ 我们在这个项目中选取了能够呈现强化学习近些年发展历程的核心算法。目前，在 可靠性 (stability)和 采样效率 (sample efficiency)这两个因素上表现最优的策略学习算法是 PPO 和 SAC。从这些算法的设计和实际应用中，可以看出可靠性和采样效率两者的权衡。 同策略（On-Policy）算法 Vanilla P
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