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C++编程之美-结构之法(代码清单3-11)
代码清单3-11 // 数据结构定义 struct NODE { NODE* pLeft; // 左子树 NODE* pRight; // 右子树 int nMaxLeft; // 左子树中的最长距离 int nMaxRight; // 右子树中的最长距离 char chValue; // 该节点的值 }; int nMaxLen = 0; // 寻找树中最长的两段距离 void FindMaxLen(NODE* pRoot) { // 遍历到叶子节点，返回 if(pRoot == NULL) { return; } // 如果左子树为空，那么该节点的左边最长距离为0 if(pRoot -> pLeft == NULL ) { pRoot -> nMaxLeft = 0; } // 如果右子树为空，那么该节点的右边最长距离为0 if(pRoot -> pRight
24620编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-11 Matplotlib数据可视化基础
plt.plot(x, y) plt.show() plt.plot 实质绘制的是折线图，也就是说点与点之间是通过直线连接的，只不过我们采样的 100 个点比较密集，因此最终绘制的图像整体看上去是一个非常平滑的曲线 如果我们采样的间隔点比较远的话，可以很清楚的看出两点之间是通过一条直线连接的。 使用 plt.xlim 和 plt.ylim 分别对图像的横、纵坐标轴的取值范围进行限定。 ，参数为一个列表，列表中前两个值为横坐标轴的取值范围，后两个值为纵坐标轴的取值范围。 ，但是在散点图中，横纵坐标轴都表示为特征，而散点图的形状或者颜色表示为对应的取值。
1.1K30编辑于 2022-11-08 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年11月 攻防世界-进阶题-MISC-039(3-11)
文章目录 一、3-11 二、答题步骤 1.base64 总结 ---- 一、3-11 文件：攻防世界下载对应文件 二、答题步骤 1.base64 下载题目得到一张图片，进行lsb隐写查看 发现 txt文件，保存二进制得到 发现是=结尾的进行base64转图片 iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPoAAAD6CAYAAACI7Fo9AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAAEnQAABJ0Ad5mH3gAAAVqSURBVHhe7d1bTuRGAEDRIftfK1tIxgNRJNINbpff9xzJmvlpP6q5KpeB5u3v334Bt
49920编辑于 2021-12-03 - 来自专栏数控编程社区
Mastercam挖槽刀路的设置
挖槽刀具路径生成过程 图3-1a为一个零件的立体图，零件高度为20mm，挖槽深度为15mm，图3-1b为加工过程仿真后的效果图。 ）设置对话框； 5．选择直径为50mm的端铣刀，由于在刀具库Tools_mm.tl8中，没有直径为50mm的端铣刀，需要将此刀具添加到刀具库中，具体操作步骤如下： （1）选择直径为25mm的端铣刀，则在 “Done”，结束串接操作，进入“轮廓加工刀具参数（Tool parameters）设置”对话框，如图3-5所示； 图 3-11 3．选择直径为25mm的端铣刀，出现此刀具的图标； 4．用鼠标单击图 3-11上部“轮廓加工参数(Coutour parameters)”选项卡，进入“轮廓加工参数设置”对话框，设置完毕后，如图3-11所示； 5．用鼠标单击图3-11中的“多次切削（Multi passes ...）”按钮，进入多次切削设置对话框，设置完毕后，如图3-12所示； 图 3-12 6．用鼠标单击图3-12中的“OK”按钮，回到图3-11； 7．用鼠标单击图3-11中的“确定”按钮，得到四周轮廓加工刀具路径
1.8K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏啄木鸟软件测试
基于Django的电子商务网站开发（连载20）
3.4 商品信息模块 商品信息模块包括“商品信息的维护”“商品概要信息的分页显示”“根据商品名称的模糊查询”和“对某一条商品显示其详细信息”。商品信息的维护通过Django提供的后台进行操作。 商品信息的维护包括商品信息的添加、修改和删除。 由于Django提供了相当庞大的后台管理模块，所以对于商品信息的维护就使用Django提供的后台。 ，删除选择的商品信息。如图3-10所示。 ? 图3-10删除选择的商品信息 点击商品名称的链接，就可以修改这条商品信息的记录，如图3-11所示。 ? 图3-11修改商品信息记录 星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
88910发布于 2019-12-11 - 来自专栏Albert陈凯
3.5RDD的容错机制
3.5 RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系，构成了compute chain，可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。 图3-11中，假如RDD2所在的计算作业先计算的话，那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。 如果现在计算RDD3所在的作业，那么它所依赖的Partition0、1、3和4的缓存都是可以使用的，无须再次计算。 Tachyon包含两个维度的容错，一个是Tachyon集群的元数据的容错，它采用了类似于HDFS的Name Node的元数据容错机制，即将元数据保存到一个Image文件，并且保存了元数据变化的编辑日志（ [插图] 图3-11 RDD的部分缓存丢失的逻辑图 3.6 小结 RDD是Spark最基本，也是最根本的数据抽象。RDD是只读的、分区记录的集合。
61980发布于 2018-04-08 - 来自专栏卡拉云-低代码开发工具
React Echarts 使用教程 - 如何在 React 中加入图表（内附数据看板实战搭建案例）
echarts.init(chartRef.current); const option = { legend: { data: [ "3- 11岁任务数", "3-11岁全程接种量", "60岁任务数", "60岁全程接种量", "80岁任务数", backgroundColor: "rgba(0,0,0,0.8)", }, series: [ { name: "3- 150, 230, 224, 218, 135, 147, 260], type: "bar", }, { name: "3- Echart 的的主要 API 就是 setOption，我们可以利用这个，封装一个通用的图表组件，还可以统一处理自适应，容错等问题。
7K20编辑于 2022-05-27 - 来自专栏【计网】Cisco
操作系统 | 编写内核
盘信息显示信息U盘名字：/dev/sdb1，文件格式： HPFS/NTFS如图3-4. 4.创建挂载目录uuudisk，输入输入 mount –tvfat /dev/sdb1 /mnt/uuudisk此时U盘的内容可以在 7.解压缩这个文件tar xzvf linux*22*并ls查看是否解压成功如图3-8至如图3-9. 8.输入cd *22并输入ls查看如图3-10. 9.输入vi Makefile查看文件源码如图3- .输入cat /proc/version显示为2.4.22版本如图3-37. 1.4 实验过程 图3-1 图3-2 图3-3 图3-4 图3-5 图3-6 图3-7 图3-8 图3-9 图3-10 图3- 33 图3-34 输入reboot 图3-35 图3-36 图3-37 1.5 心得体会 此次实验成功在虚拟机读取U盘内容并编写了内核，在此过程中遇到了很多问题，比如读取U盘时会显示U盘未格式化，这里的U 在编写内核重启时未命名自己的名字而重新又做了一遍，所以在使用reboot指令在选择内核页面会出现3个内核，在使用make modules编译内核模块以及make modules_install安装内核花了大量时间
31510编辑于 2024-02-20 - 来自专栏啄木鸟软件测试
基于Django的电子商务网站开发（连载28）
（1）登录的用户通过语句good= get_object_or_404(Goods, id=good_id)获得需要移出的商品信息。 3．模板 当指定的商品从购物车被删除以后，返回查看购物车页面，所以在这里的模板与“查看购物车”模块的模板一样。 4．接口测试 1）测试用例 表3-10为删除购物车中一个商品的测试用例。 从购物车中删除指定的商品，检验这个商品是否不在购物车的商品详情中显示。 3．模板 当所有商品从购物车被删除以后，返回查看购物车页面，所以在这里的模板与“查看购物车”模块模板是一样的。 4．接口测试 1）测试用例 表3-11为删除购物车中所有商品的测试用例。 表3-11 删除购物车中所有商品测试用例 编号 描述 期望结果 1 把购物车中的所有商品均删除 删除成功，购物车中不存在任何商品 2）XML数据文件 ... <!
61220发布于 2019-12-11 - 来自专栏C语言入门到精通
没有之一，我见过的最漂亮代码！！
此时，我们不是把前面所有的元素加在一起，而是在循环外部初始化总和并且加上下一个元素，如示例3-11所示。 程序的运行时间与N成正比，对于每个从1到N的整数，程序将生成一张Quicksort的估计运行时间表。 我们可以很容易地把示例3-11用表格来实现，其中的值可以立即用于进一步的分析。 如果我们更希望通过这种来方式分析一部分数值（例如，在20到232之间所有2的指数值）呢？虽然在示例3-11中构建了完整的表格t，但它只需要使用表格中的最新值。 我有条不紊地进行着这些程序的修改，并且花了大量的时间来分析这些程序，从而确信它们都是正确的。然而，除了在示例3-11中实现的表格外，我从来没有把任何一个示例作为计算机程序运行过。 然而，在计算机编程中的近四十年的实践使我对这个任务的困难性有着深深的敬畏。我妥协了，把示例3-11用表格方式实现出来，并且无意中得到了一个完备的解答。
2.2K2219发布于 2020-12-24 - 来自专栏数据云团
Python进阶-正则匹配
用于处理字符串的强大工具，通常被用来检索和替换那些符合规则的文本。 re 模块的一般使用步骤： 使用 compile() 函数将正则表达式以字符串形式编译为一个 Pattern 类型的对象。 通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行查找或替换，得到一个处理结果。 使用处理结果提供的属性和方法获得信息，如匹配到的字符串。 ① 验证手机号 总长度11位 第一位为1，第二位为[3-9]，第3-11位[0-9] import re def checkMobile(strData): pattern = r"^1[3-
4.7K20发布于 2019-07-18 - 来自专栏Albert陈凯
3.6 Shuffle机制
直观来讲，Spark Shuffle机制是将一组无规则的数据转换为一组具有一定规则数据的过程。由于Shuffle涉及了磁盘的读写和网络的传输，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的运行效率。 在Spark中，任务通常分为两种，Shuffle mapTask和reduceTask，具体逻辑如图3-11所示： [插图] 图3-11 Spark Shuffl e 图3-11中的主要逻辑如下： 1） 首先每一个MapTask会根据ReduceTask的数量创建出相应的bucket, bucket的数量是M×R，其中M是Map的个数，R是Reduce的个数。 2）其次MapTask产生的结果会根据设置的partition算法填充到每个bucket中。这里的partition算法是可以自定义的，当然默认的算法是根据key哈希到不同的bucket中。 当ReduceTask启动时，它会根据自己task的id和所依赖的Mapper的id从远端或本地的block manager中取得相应的bucket作为Reducer的输入进行处理。
95140发布于 2018-04-04 - 来自专栏Ms08067安全实验室
最新SQLMap安装与入门技术
SQLMap采用了以下五种独特的SQL注入技术。 （1）基于布尔类型的盲注，即可以根据返回页面判断条件真假的注入。 （3）基于报错注入，即页面会返回错误信息，或者把注入的语句的结果直接返回页面中。 （4）联合查询注入，在可以使用Union的情况下的注入。 （5）堆查询注入，可以同时执行多条语句的注入。 信息中有三处需要选择的地方：第一处的意思为检测到数据库可能是MySQL，是否跳过并检测其他数据库；第二处的意思是在“level1、risk1”的情况下，是否使用MySQL对应的所有Payload进行检测 图3-10 7．获取数据库的所有用户 该命令的作用是列出数据库的所有用户。 id=1" --users 可以看出，当前用户账号是root，如图3-11所示。 图3-11 8．获取数据库用户的密码 该命令的作用是列出数据库用户的密码。
88940编辑于 2023-08-18 - 来自专栏DPDK VPP源码分析
创建自己的核绑定线程
vlib_thread_registration_ * next; /* config parameters */ char * name;/*启动文件中启动几个"workers"线程 corelist-workers 3- 1、线程启动过程 是vlib_main函数中下面代码启动的。 由配置文件中corelist-workers 2-3 决定worker线程的创建数量，下图中vlib_unix_mian函数第三步调用early配置函数中调用cpu-config进行赋值的。 2.works线程私有的vlib_main_t结构是哪里创建的？ 创建自己的shaping work线程： 1.注册自己的work线程 Shaping 线程需要绑核和转发报文，所以就workers线程设置一样就OK、 书写自己的函数只需要参照workers线程的就
1.4K20编辑于 2023-03-07 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置 SQL Server 2005提供了一套综合的工具，用于优化物理数据库的设计，其中数据库引擎优化顾问，是分析一个或多个数据库上工作负荷（对要做出优化的数据库而编写的一组T-SQL语名句）的性能效果的工具 图3-8 配置跟踪文件 第四步：启动后将执行相关的TSQL脚本，并将执行的结果记录到用户指定的trc文件中。由于是滚动执行的，因此该trc文件随着时间的推移将逐渐变大。 鼠标左键单击工具栏中的绿色三角标按钮开始执行优化操作。如图3-11所示。 ? 图3-11 选择负载文件 注意： 此时在优化过程中，经常会出现“正在占用工作负荷”的错误。 图3-15 命令行方式运行dta的命令 掌握事务的四个基本特性，分别可以阐述各个特性的内涵； 了解事务的类型包括那些内容； 掌握事务处理的四种基本语句和具体的应用； 了解如何编写有效的事务；
81120发布于 2020-01-07 - 来自专栏量子化学
《量子化学软件基础》习题（2）
自己构造一个既含有π电子也包含孤对电子的体系。计算分子的MP2/cc-pVTZ能量，并在BDF（ORCA）中产生MP2的自然轨道。用软件绘制π轨道和孤对电子轨道。 但若将这种密度用于生成自然轨道，会出现轨道占据数超出[0,2]的无物理意义情形。非弛豫密度没有考虑轨道响应，可以看做是弛豫密度的近似，将这种密度用于生成自然轨道不会有占据数超出[0,2]的情形。 关键词natorbs会将密度矩阵对角化得到Natural orbitals，最终的轨道会存储在JobName.mp2nat（GBW类型的文件），此文件内波函数可以作为其他计算的初猜轨道 （例如，从MP2 3-11。 图2 局域化轨道范围3-11 由于在BDF局域化占据轨道时是包括core轨道的，为对比两种软件的计算结果，这里使用第二种方法：调用orca_loc程序局域化的方法，通过设置orbital window来指定局域化轨道范围
1.3K20编辑于 2022-12-07 - 来自专栏用户7289880的专栏
python教程：windows下安装虚拟机+ Ubuntu的详细过程
不是每一个程序员都必须玩过linux，但是很多生产上的框架和工具都是安装在服务器上的，而且有不少大公司都要求熟悉在linux上开发，因此从个人职业发展有必要去多了解一下linux。 点击上面的连接即可下载，容量大概1G左右，时间有点长，接下来我们先看VMware的下载安装与在VMware上安装Ubuntu的过程。 3-4 然后选择linux，注意这里下面的下拉选择Ubuntu64，因为我们下载的是64位的，如果你的电脑是32位的，就选Ubuntu即可。 ? 3-5 后面设置处理器和内存的，电脑配置好的可以试试，否则采用默认的，博主这里是采用默认的，然后下一步…，直到这里，选择将虚拟机存储为单个磁盘 ? 3-6 然后下一步，到如下页面，点击自定义硬件 ? 3-11 到了如下界面，我们点击继续 ? 3-12 然后点击，开始安装 ? 3-13 设置用户名密码，这里博主选择自动登录(前面其实还有几步，基本上下一步就可以了) ?
1.2K30发布于 2020-05-18 - 来自专栏全栈程序员必看
FileStream文件流类「建议收藏」
类FileStream是个什么样的类？通过它的对象，怎样完成对文件的操作呢？ 2．FileStream文件流类的创建 创建FileStream对象的方式不是单一的，除了用File对象的Create（）方法或Open（）方法外，也可以采用FileStream对象的构造函数。 ： //利用类FileStream的构造函数打开当前目录下的文件名为字符串name的文件，打开的模式为打开，对文件的访问形式为只读，共享模式为读共享，并把文件流赋给s2。 关于FileMode和FileAccess,FileShare这三个枚举类型值的含义，请参照表3－10、3－11、3－12所示： 表3-10 枚举类型FileMode枚举值的含义 成员名称 说明 Append 试图从使用 Truncate 打开的文件中进行读取将导致异常。 表3-11 枚举类型FileAccess枚举值的含义 成员名称 说明 Read 对文件的读访问。可从文件中读取数据。
90420编辑于 2022-09-15 - 来自专栏高性能服务器开发
什么是B+Tree
B+Tree的定义 B+Tree是B树的变种，有着比B树更高的查询性能，来看下m阶B+Tree特征： 1、有m个子树的节点包含有m个元素（B-Tree中是m-1） 2、根节点和分支节点中不保存数据，只用于索引 更直观的图 ? 1、红点表示是指向卫星数据的指针，指针指向的是存放实际数据的磁盘页，卫星数据就是数据库中一条数据记录。 2、叶子节点中还有一个指向下一个叶子节点的next指针，所以叶子节点形成了一个有序的链表，方便遍历B+树。 B+树的优势 1、更加高效的单元素查找 B+树的查找元素3的过程： 第一次磁盘IO ? 但实际上有两点不一样： a、首先B+树的中间节点不存储卫星数据，所以同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素，如此一来，相同数量的数据下，B+树就相对来说要更加矮胖些，磁盘IO的次数更少。 这里查找的范围跨度越大，则磁盘IO的次数越多，性能越差。 B+树范围查找3-11的过程 ?
4.7K90发布于 2018-04-16 - 来自专栏企鹅号快讯
什么是B＋Tree
更直观的图 1、红点表示是指向卫星数据的指针，指针指向的是存放实际数据的磁盘页，卫星数据就是数据库中一条数据记录。 B+树的优势1、更加高效的单元素查找 B+树的查找元素3的过程： 第一次磁盘IO 第二次磁盘IO 第三次磁盘IO 这个过程看下来，貌似与B树的查询过程没有什么区别。 但实际上有两点不一样： a、首先B+树的中间节点不存储卫星数据，所以同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素，如此一来，相同数量的数据下，B+树就相对来说要更加矮胖些，磁盘IO的次数更少。 2、叶子节点形成有顺链表，范围查找性能更优 B树范围查找3-8的过程 a、先查找3 b、再查找4、5、6、7、8，中间过程省略，直接到8的查找 这里查找的范围跨度越大，则磁盘IO的次数越多，性能越差 B+树范围查找3-11的过程 先从上到下找到下限元素3，然后通过链表指针，依次遍历得到元素5/6/8/9/11；如此一来，就不用像B树那样一个个元素进行查找。
77860发布于 2018-01-12
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