【BZOJ1396】识别子串

题面 http://darkbzoj.tk/problem/1396 题解 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<vector> #define ri register int #define N 500050 using namespace std; vector<int> son[N<<1]; int n; int sum[N],ans[N]; struct Segment_tr
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Python 奇葩问题总结;

尽可能不要使用os. chdir()切换目录会出现不可预知的异常:   问题记录:使用命令行调用exe文件出现执行到一半后退出不继续执行,执行成功全靠运气。不再使用os.chdir()切换目录直接拼接目录执行后不再出现异常;
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自己瞎调的一些曲子

欢迎来B站空间玩 OI版小幸运 OI版东京不太热 希望大家喜欢啊。 近期的一些计划, 大概在noip2019前会出《狂浪》或者《繁华唱遍》QAQ。(大概是繁华唱遍)。
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Sword libcurl库CURLE_COULDNT_CONNECT错误

CURL: CURLE_COULDNT_CONNECT问题分析 测试环境描述 在使用libcurl写http客户端进行压力测试的时候会遇到curl_easy_perform()返回CURLE_COULDNT_CONNECT错误 原因分析 客户端的TIME_WAIT状态的socket进程过多,导致端口被占满 解决方案 设置系统的TIME-WAIT sockets可以快速回收 # sysctl net.ipv4.tcp_tw_recycle=1 //查看设置是否成功 # sysctl net.ip
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Python Day 73 Django框架、带你真正了解默认的admin、admin中五大关键性参数的功能、admin注册源码、路由分发本质

  ##django admin的使用 #1.在应用下amdin.py中注册你的模型表 from django.contrib import admin from app01 import models # Register your models here. # print('from app01 admin') class BookConfig(admin.ModelAdmin):#需要继承ModelAdmin类,该类中有很多默认参数
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居民楼25张偷拍照曝光,彻底出卖了成年人的悲欢!

那些和我一样晚归的人,那些和我一样未眠的人,那些生活在其他角落的人……子夜时分,他们正在经历怎样的人生? 深夜12点,早睡的人,已经躺在被窝里,做起了或甜或苦或惊或喜的梦。而那些晚睡的人,各有各的人生剧场。 有的人忙着刷手机,能睡却不想睡;有的人忙着工作,想睡却不敢睡;有的人哄娃睡觉,娃还没睡,自己打起了瞌睡;有的人怎么数绵羊,就是睡不着,在漫长黑夜里独自煎熬;有的人使劲造作,熬夜伤身干脆通宵;有的人…… 鲁迅在《而已集》末尾篇《小杂感》这样写道:“楼下一个男人病得要死,那间隔壁的一家唱着留声
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libass简明教程

[时间:2019-05] [状态:Open] [关键词:字幕,libass,字幕渲染,ffmpeg, subtitles, video filter] 0 引言 libass库则是一个轻量级的对ASS/SSA格式字幕进行渲染的开源库。该库使用C编写,效率较高。据官方说明,libass和VSFilter兼容性最好~ libass依赖的第三方库是FreeType,FriBidi,NASM,Fontconfig(可选),HarfBuzz(可选)。 FreeType是libass使用的通用字体渲染库,
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设计模式一外观模式

外观模式 为一个复杂的模块或子系统提供一个外界访问的接口 子系统相对独立,外界对子系统的访问只要黑箱操作即可 通过为多个复杂的子系统提供一个一致的接口,而使这些子系统更加容易被访问的模式 外观(Facade)角色:为多个子系统对外提供一个共同的接口。 子系统(Sub System)角色:实现系统的部分功能,客户可以通过外观角色访问它。 客户(Client)角色:通过一个外观角色访问各个子系统的功能。 1 public class Facade { 2 public stat
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从hive中读取数据推送到kafka

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【洛谷P1368】工艺

题面 https://www.luogu.org/problem/P1368 题解 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<map> #define ri register int #define N 300050 using namespace std; int l; struct node{ int ff,len; map<int,int> ch; } t[N<<2];
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apache jmeter 使用

======================= 插件 ======================= 在JMeter 中很多东西都是基于插件技术的, 所以扩展性非常好, 比如下面这些东西都是插件: 1. 启动组 TestGroup: 设置启动方式, 并发控制策略 2. 测试项 Sampler: 比如有 Http 请求的 Sampler 3. 测试项配置器: 比如针对http请求的Http header的配置器 4. 结果监听器 Listener: 比如结果计数器, 统计式的结果监听器, 还有能
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北航暑期软工培训总结

7月的北京,和杭州一样酷热,和北京天气一样热情的还有这次组织培训的教学团队,邹老师,罗老师和周老师。 邹老师应该是个大忙人,但是在培训的4天里,几乎天天到场,给我们做了软件工程教学主题报告和AI教学报告,高屋建瓴的指导了我们学员很多软工领域的知识,一开始对于AI教学报告和软工培训之间的关联我还心存疑虑,感觉有些风牛马不相及,在邹老师的解释下茅塞顿开,计算机软件的发展日新月异,AI开发已经成为了现在以及不远的将来必须面对的领域,从传统的PC端,B/S网页架构,各种移动端APP和小程序开发,到目前
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【CF235C】Cyclical Quest

题面 https://www.luogu.org/problem/CF235C 题解 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<vector> #define ri register int #define N 1000500 using namespace std; vector<int> son[N<<1]; bool vis[N<<1]; char s[N]; string ss;
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WebVTT字幕格式

[时间:2019-05] [状态:Open] [关键词:字幕,vtt,webvtt, 文件格式,cue,css] 0 引言 WebVTT(Web Video Text Tracks),通过HTML5中的元素来标记额外的文字轨资源。其早期版本是基于SRT格式的,轻量级、基于XML的标准,故又名WebSRT(Web Subtitle Resource Tracks)。在2011年改为WebVTT,并在HTML5草案报告中发布。目前WebVTT标准依然是处于草案阶段,但其基本功能已被多数浏览器支持。
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【题解】多少个$1$(exBSGS)

【题解】多少个\(1\)(exBSGS) 解方程: \[ \underbrace {1\dots1}_{n}\equiv k \mod m \] 其实就是 \[ \dfrac {10^n-1} {9}\equiv k \mod m \] 就是 \[ 10^n\equiv 9k+1 \mod m \] 直接exBSGS【总结】皇冠上的明珠——初等数论初步 //@winlere #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #inclu
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【CTSC2012】熟悉的文章

题面 https://www.luogu.org/problem/P4022 题解 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<vector> #define ri register int #define N 1100050 #define INF 998244353 using namespace std; vector<int> son[N]; int n,m,l; string s,t
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视图集

视图集和类视图是实现同一个API不同的两种方式。 视图集:将操作同一组资源处理方法(API接口)放在同一个类,这个类叫做视图集。
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NOIP2011 [提高组] 观光公交

转载 原文载于 https://blog.nowcoder.net/n/c3b27ff350044e53bd71acbf94e260f9 by 闫学灿 题目描述 风景迷人的小城 Y 市,拥有n 个美丽的景点。由于慕名而来的游客越来越多,Y 市特意安排了一辆观光公交车,为游客提供更便捷的交通服务。观光公交车在第0 分钟出现在1号景点,随后依次前往2、3、4……n 号景点。从第i 号景点开到第i+1 号景点需要Di 分钟。任意时刻,公交车只能往前开,或在景点处等待。 设共有 m 个游客,每位游客需
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优化方法-梯度下降

梯度下降的方法与区别 梯度下降包括:批量式梯度下降,随机梯度下降,小批量梯度下降,此分类是根据每次训练所需的数据量大小分类。 批量式梯度下降(BGD)在每次计算梯度时,将所有的样本带入计算中,通过计算所有样本的误差来更新梯度。 优点:每次迭代是对所有的样本进行计算,此时利用矩阵进行操作,实现了并行。另外,利用全体数据集的梯度方向能够更好的表达总体信息,从而更准确的朝着极值所在的方向更新。当目标函数为凸函数,一定能够找到全局最优解。 缺点:由于每一步都需要花费大量的时间和空间,因此无法应用于大规
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求两数的和

//给定一个数组与目标数,在数组中找出两个元素的和刚好等于目标数,输出这两个元素的下标。确保下标小的在前面。 public int[] twoSum(int[] nums, int target) { int temp; int[] result = new int[2]; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { temp = target - nums[i
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