在一行中按“f(x) = result”的格式输出，其中x与result都保留一位小数。

练习2-10 计算分段函数 (10分)

练习2-10 计算分段函数[1] (10分)

2-10 出栈序列的合法性 (20 分)。版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。给定一个最大容量为 M 的堆栈，将 N 个数字按 1, 2, 3, ., N 的顺序入栈，允许按任何顺序出栈，则哪些数字序列是不可能得到的？输入格式： 输出样例： using namespace std;int a,b,c,n,zhan[100005];i++)cout<<(legal()?"YES":"NO")<<endl;

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101147545 
2-10 出栈序列的合法性 (20 分)
给定一个最大容量为 M 的堆栈

2-10 出栈序列的合法性 (20 分)

2-10 出栈序列的合法性 (20 分)

代码清单2-10

LONGLONG Sum1s(ULONGLONG n)
{
 ULONGLONG iCount = 0;

 ULONGLONG iFactor = 1;

C++编程之美-数字之魅(代码清单2-10)

代码清单2-10

LONGLONG Sum1s(ULONGLONG n)
{
     ULONGLONG iCount = 0;

     ULONGLONG iFactor = 1;

     ULONGLONG iLowerNum = 0;
     ULONGLONG iCurrNum = 0;
     ULONGLONG iHigherNum = 0;

     while(n / iFactor != 0)
     {
          iLowerNum = n - (n / i

C++编程之美-数字之魅(代码清单2-10)

练习2-10 计算分段函数[1]
本题目要求计算下列分段函数f(x)的值：
 
?

 输入格式:
输入在一行中给出实数x。

浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习2-10 计算分段函数

浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习2-10 计算分段函数[1]

%fgh789
winrs -r:myserver -ad -u:administrator -p:$%fgh7 dir \\anotherserver\share

我们可以通过winrs来进行横向移动 当然可以在cobaltstrike加载powershell来进行WSManWinRM横向移动，WSManWinRM.ps1用法如下。 cobalt strike平台上利用winrm进行横向移动
在cobalt strike平台上有集成到winrm来进行横向移动，这里分有86位和64位的winrm
? 接着就上线成功了，也可以通过命令行界面来进行winrm的横向移动操作
jump winrm64 TARGET Listen
jump winrm64 dc.one.com http

? 通过Wireshark进行抓捕可以看到WinRM进行横向移动的时候的数据包如下
?
POST /wsman?

横向移动之WinRM横向移动

"Windows远程管理(WinRM)"是WS-Management协议(Web Services for Management，又名WSMan)的Microsoft实现，WS-Management Protocol是基于标准简单对象访问协议(SOAP)的对防火墙友好的协议。运行来自不同硬件和操作系统的硬件和操作供应商，以实现互操作（Microsoft Docs）。

横向移动之WinRM横向移动

移位运算是计算机三大基本运算之一，基本运算包括按位运算、逻辑运算和移位运算。
 基本运算的特点:
 （1）仅对寄存器中的数据进行运算。
 （2）计算机中最基本的操作单元，在一个时钟周期内完成。
 （3）需要控制信号。
 
 区分算术移位和逻辑移位
 从运算符本身是区分不了算术移位还是逻辑移位，因为它们的运算符号都是<<，>>,实际上取决于操作数的类型。如果操作数是无符号数即是逻辑移位，如果操作数是带符号数，是算术移位。

区分算术移动和逻辑移动

区分算术移动和逻辑移动

传统的计算处理模型已经不能适用于大数据时代的计算要求。只要网站的分布式系统能将不同用户的不同业务请求分配到不同的服务器上，这些分布式的服务器之间耦合足够小，就可以通过添加更多的服务器去处理更多的用户请求及由此产生的用户数据，这也是网站系统架构的核心原理。5.任务执行进程读取自己需要处理的数据，并把数据输入给应用程序相应的方法去执行，从而实现在分布式服务器集群中移动计算，并行处理的目标。

3
移动计算
我们熟知的摩尔定律：“ 集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍 ”。 这套方案的核心的思路是：既然数据是庞大的，而程序要比数据小得多，将数据输入给程序是不划算的，那么就反其道而行之，将程序分发到数据所在的地方进行计算，也就是所谓的移动计算比移动数据更划算。 4
如何实现
那么，到底移动计算程序到数据所在位置进行计算是如何实现的呢？
1. 根据输入数据量的大小，将数据分成若干片（Spit），每一个数据片都分配给一个任务执行进程去处理
5.任务执行进程读取自己需要处理的数据，并把数据输入给应用程序相应的方法去执行，从而实现在分布式服务器集群中移动计算

大数据时代，移动计算 OR 移动数据

一秒钟看完全文：数据是庞大的，程序比数据小的多，将程序分发到数据所在的地方进行计算。

大数据时代，移动计算 OR 移动数据

世界分成物理原子和信息比特两个部分，原子是物质单位，比特是信息单位，互联网一个是用移动比特代替移动原子，一个用移动比特辅助移动原子。 一开始出现的是在互联网卖书，亚马逊、当当它是用移动比特辅助移动原子，你不用跑到书店去买书了，你直接网上把书寄到后面就好了。 进展到后面，你根本不需要书了，你有 kindle 以后可以把书传过来，代替了移动原子。

但互联网还有很多方面，美团所从事的不是移动比特代替移动原子，我们干的是移动比特辅助移动原子的事情。 但是这里有用移动比特辅助移动原子的机会，就像美团干的事情，例如电影院已经建好了，资源已经消耗了，我们怎么样让大家能省钱省心买到更便宜的票、看到更好的电影，你还需要去电影院。 但是你可以用移动比特辅助移动原子，让大家找到更好的餐馆，知道点什么菜更好，得到更好的折扣或者更好的服务。或者另一方面改变移动原子的方向，像美团一开始帮你找餐馆，后面你不想出去可以外卖送过来。

美团：移动比特辅助原子移动

世界分成物理原子和信息比特两个部分，原子是物质单位，比特是信息单位，互联网一个是用移动比特代替移动原子，一个用移动比特辅助移动原子。

如果信息本身就是目的，你看一个视频或者读一个电子书，你需要的不是那些介质，你需要的是信息。

美团：移动比特辅助原子移动

移动搜索SEO：网站移动适配之Meta标注、移动跳转终结篇。利用 Meta 申明来做百度、谷歌、雅虎、微软等搜索的开放适配 ②、在移动站点部署代码： 在 PC 站点的 head 部分添加 php 函数（WP 可直接加入 function.php 模板中），用于获取当前页面的移动地址： 然后继续添加如下代码，则可在 PC 站所有页面的 head 中动态输出【移动适配\跳转】所需要的代码： 因此，张戈还是把这个方法贴出来，也许多年后能用上，不是幺？

总结前，先来回顾下小白张戈在移动适配这条道路上的摸爬滚打：
百度开放适配专用 sitemap 制作说明
360 站长平台移动适配文件制作说明
完美实现移动主题在 360 网站卫士缓存全开情况下的切换
移动搜索 所以，移动站点的创建主要是为了弥补 PC 站在移动小屏设备下显示不佳的缺憾。然而，搜索引擎却会将他们视为不同的站点，从而影响 SEO。 为了解决这个问题，我们就必须遵循搜索引擎的移动适配原则，对 2 个站点进行移动适配。 下面主要分享下META 标注和移动跳转的部署方法：
一、完整代码示例
以首页举例，实现移动适配 META 标注、移动站跳转的做法如下：
①、在 PC 站点部署代码：
head 部分：
<! 四、成果展示
张戈博客做好移动适配有 2 个多月了，目前效果非常不错，主流移动搜索基本已完全替换为 m.zhangge.net：
百度移动搜索：
?
360 移动搜索：
?
神马搜索：
?

移动搜索SEO：网站移动适配之Meta标注、移动跳转终结篇

这些天，在给博客的标签页(tag)添加跳转和 META 动态申明时，居然让我醍醐灌顶，发现之前的动态适配的做法是多么的苦逼和小白！
总结前，先来回顾下小白张戈在移动适配这条道路上的摸爬滚打：
百度开放适配专用 sitemap 制作说明
360 站长平台移动适配文件制作说明
完美实现移动主题在 360 网站卫士缓存全开情况下的切换
移动搜索 SEO 分享：利用 Meta 声明来做百度开放适配
利用 Meta 申明来做百度、谷歌、雅虎、微软等搜索的开放适配
必须申明的是，本文的所有做法仅适合非响应式网站，并且需

移动搜索SEO：网站移动适配之Meta标注、移动跳转终结篇

learn from 从0开始学大数据（极客时间）
 
数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算
如何实现的：
将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储

移动计算比移动数据更划算

learn from 从0开始学大数据（极客时间）
 
数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算
如何实现的：
将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储）
大数据引擎根据服务器的计算能力，在每台服务器启动若干分布式任务执行进程待命
大数据计算框架编程，打包编程模型，如 Java 的 JAR 包
用 Hadoop 或 Spark 执行 JAR 包（解析数据输入路径、大小、数据切分、数据片分配给任务执行进程）
任务执行进程，检查是否有对应的程序包，没有则下载

移动计算比移动数据更划算

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