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18.2.3ri
1，修复关闭内存缓存下，网易的顶部图标无法显示的bug。原因是此图标是 background-image: url(products_sprites0727.svg),none;这种形式， 而svg在RawResource::preCacheSubstituteDataForMainResource里被缓存准备加载的。现在对所有主资源类型的请求都放行
49750发布于 2019-02-20 - 来自专栏Elton的技术分享博客
It appears the JSP version of the container is older than 2.1 and unable to locate the EL RI express
com.sun.faces.config.ConfigurationException: It appears the JSP version of the container is older than 2.1 and unable to locate the EL RI If not using JSP or the EL RI, make sure the context initialization parameter, com.sun.faces.expressionFactory at org.apache.catalina.startup.Bootstrap.main(Bootstrap.java:409) 看提示是说jsp的版本有问题，其实是缺少了一个jar包 el-ri.jar name=el-ri.jar&can=2&q=” target”_blank”>http://code.google.com/p/seam-forum/downloads/detail? name=el-ri.jar&can=2&q= 将这个包放在jbosshome/server/default/lib中 ---- Previous
80210发布于 2021-01-26 - 来自专栏FreeBuf
In0ri：基于深度学习的网站内容污染检测系统
关于In0ri In0ri是一个内容污染检测系统，该工具主要利用一个图像分类卷积神经网络实现其功能。 如果被监控的网站确实被破坏，In0ri将通过电子邮件向用户发出警告。 cd In0ri 接下来，我们需要配置电子邮件凭证和代理密钥，以实现In0ri通过电子邮件向用户发出警告。 ://<serverIP>:8080/进入到In0ri的WebUI，然后点击“注册”，填写并提交表单。 第二种方法：内部代理 通过访问https://<serverIP>:8080/进入到In0ri的WebUI，然后点击“注册”，填写并提交表单。
77540发布于 2021-11-16 - 来自专栏点云PCL
FLiCR：基于有损 RI 的快速轻量级激光雷达点云压缩
FLiCR基于深度图像（RI）作为中间表示方式（IR），并使用字典编码来压缩RI，FLiCR通过利用有损的RI来实现其优势，并通过量化和子采样大大提高了字节流压缩的效率。 虽然先前关于RI压缩的研究仅利用了点的位精度的量化与无损RI映射，但我们探索了利用有损RI与子采样的优化机会，以减小数据大小并提高压缩效率。 我们还自行实现了RI转换，并使用OpenMP实现了并行版本。RI转换的过程是将3D笛卡尔坐标中的原始点转换为球坐标。我们调整了精度和视场参数，以确保RI适用于不同的LiDAR传感器。 图6：从图2a的子采样RI中重建的点云的可视化效果，对应于4500×64 RI。 虽然子采样和量化的RI对于数据减少和具有较低延迟的压缩具有优势，但它会影响感知任务的性能。 由于端到端延迟的大部分来自点云与RI之间的转换时间，如果设备具有专用于RI转换的硬件逻辑，端到端延迟可以大大降低。
1K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
【redis源码分析】Redis Sentinel 是如何实际解决分布式共识问题的
= NULL) { sentinelRedisInstance *ri = dictGetVal(de); sentinelHandleRedisInstance(ri (ri->master_link_down_time ! , ri, "%s", sentinelInstanceMapCommand(ri,"INFO")); if (retval == C_OK) ri->link- (ri->down_after_period/2)) { instanceLinkCloseConnection(ri->link,ri->link->cc); } (ri->link,ri->link->pc); } /* Update the SDOWN flag.
51630编辑于 2022-01-10 - 来自专栏黑泽君的专栏
51单片机数据传送指令
; （（Ri））→（data） 寄存器Ri中的内容指定的地址单元中数据送到直接地址单元 以间接地址为目的操作数的指令（3条） 这组指令的功能是把源操作数指定的内容送到以Ri中的内容为地址的片内 有直接、立即和寄存器3种寻址方式： MOV @Ri,data; （data）→（（Ri）） 直接地址单元中的内容送到以Ri中的内容为地址的RAM单元 MOV @Ri,#data; #data→（（ Ri）） 立即数送到以Ri中的内容为地址的RAM单元 MOV @Ri,A; （A）→（（Ri）） 累加器A中的内容送到以Ri中的内容为地址的RAM单元 查表指令（2条） 这组指令的功能是对存放于程序存储器中的数据表格进行查找传送 ; （（Ri））→（A） 寄存器Ri指向片外RAM地址中的内容送到累加器A中 MOVX @Ri,A; （A）→（（Ri）） 累加器中的内容送到寄存器Ri指向片外RAM地址中 堆栈操作类指令 XCH A,Rn; （A）←→（Rn） 累加器与工作寄存器Rn中的内容互换 XCH A,@Ri; （A）←→（（Ri）） 累加器与工作寄存器Ri所指的存储单元中的内容互换
1.3K41发布于 2018-10-11 - 来自专栏全栈程序员必看
HDU 1754 I Hate It （段树单点更新）
) { f[pos].le=le; f[pos].ri=ri; if(le==ri) { f[pos].va=a[le]; return ; } int mid=MID(le,ri); build(L(pos),le,mid); build(R(pos),mid+1,ri); pushup(pos); } void update(int pos,int le,int ri) { if(f[pos].le==le&&f[pos].ri==le) { f[pos].va=ri; ,le,ri); else update(R(pos),le,ri); pushup(pos); } int query(int pos,int le,int ri) [pos].ri); if(mid>=ri) return query(L(pos),le,ri); else if(mid<le) return query(R(
22910编辑于 2022-07-06 - 来自专栏前端ACE
蓝桥杯 分苹果（线段树）---------C语言—菜鸟级
有M个老师，每次第i个老师会给第Li个到第Ri个，一共Ri-Li+1个小朋友每人发Ci个苹果。 最后老师想知道每个小朋友有多少苹果。 数据规模和约定 100%的数据，N、M≤100 000，1≤Li≤Ri≤N，0≤Ci≤100。 输入 第一行两个整数N、M，表示小朋友个数和老师个数。 接下来M行，每行三个整数Li、Ri、Ci，意义如题目表述。 输出 一行N个数，第i个数表示第i个小朋友手上的水果。 L; L node[N*4]; //线段树的每个节点 其中包括三个参数 l为线段左端点的值 r:线段右端点的值 v：该节点所存储的值 void Init(int now,int le,int ri ){ //构建线段树 并将结点的值初始化全部为0 if(le==ri){ node[now].l=le; node[now].r=ri;
48250编辑于 2022-11-21 - 来自专栏拓端tecdat
R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法
(mvtnorm) N = nrow(X) mu = params$mu var = params$var probs = params$probs ri converged & it < maxits) { probsOld = probs llOld = ll riOld = ri # Compute responsibilities for (k in 1:clusters){ ri[,k] = probs[k] * dmvnorm(X, mu[k,], sigma = var[[k]], log=F) } ri = ri/rowSums(ri) rk = colSums(ri) probs = [i,k] * X[i,]%*%t(X[i,]) } mu[k,] = (t(X) %*% ri[,k]) / rk[k] var[[k]] = varmat
84630发布于 2020-07-28 - 来自专栏Linux内核那些事
Redis Sentinel原理与实现 (中)
(ri); if (sentinelStartFailoverIfNeeded(ri)) sentinelAskMasterStateToOtherSentinels(ri,SENTINEL_ASK_FORCED ->pc == NULL) { link->pc = redisAsyncConnectBind(ri->addr->ip,ri->addr->port,NET_FIRST_BIND_ADDR); ; else if (ri->link->disconnected) elapsed = mstime() - ri->link->last_avail_time; ... if (elapsed > ri->down_after_period || (ri->flags & SRI_MASTER && ri->role_reported (LL_WARNING,"+sdown",ri,"%@"); ri->s_down_since_time = mstime(); ri->flags |=
86340发布于 2020-08-25 - 来自专栏技术杂记
Ruby on Rails 基础（4）
4.2.6.gem (100%) Successfully installed rails-4.2.6 Parsing documentation for rack-1.6.4 Installing ri for concurrent-ruby-1.0.1 Parsing documentation for sprockets-3.6.0 Installing ri documentation for ri documentation for mini_portile2-2.0.0 Parsing documentation for nokogiri-1.6.7.2 Installing ri documentation ri documentation for actionpack-4.2.6 Parsing documentation for sprockets-rails-3.0.4 Installing ri ri documentation for activerecord-4.2.6 Parsing documentation for globalid-0.3.6 Installing ri documentation
2.2K10发布于 2021-11-25 - 来自专栏雷子说测试开发
python+flask解析服务器日志
splist:str): eachline=self.read_line() if eachline['read']=='pass': for rizhi in eachline['relust']: ri =rizhi.split(splist) print('请求ip：', ri[0]) print('请求时间磋：', ri[3]) print('请求方式：', ri[5]) print('请求路径：' , ri[6]) print('请求协议：', ri[7]) print('返回状态吗：', ri[8]) elif eachline['read']=='fail': print('读取失败！ =rizhi.split(splist) ip_list.append({'ip':ri[0],'time':ri[3], 'meth':ri[5],'path':ri[6],'xieyi':ri[7] , 'code':ri[8]}) relust={'code':1,'result':ip_list} elif eachline['read']=='fail': relust = {'code':2
73020发布于 2021-03-15 - 来自专栏码出名企路
四种流迭代器之间的转换关系
//假设你在ri指出的位置上把一个新元素插入 v = 99 //ri遍历从右向左，并且插入操作会将新元素插入到 ri位置，将原先ri位置的元素移到编译过程中的下一个位置，因此， 3应该出现在99的左侧 如上所述，当ri指向3 时，i（就是ri.base()）指向4。如果我们用ri来指定插入位置，那么用i指向插入位置，那个假设就是正确的。 要实现在一个reverse_iterator ri指出的位置上插入新元素，在ri.base()指向的位置插入就行了。 对于 insert操作而言，ri和ri.base()是等价的，而且ri.base()真的是ri对应的iterator */ //再来考虑一下删除函数，最初图如下 //如果你要删除ri指向的元素，不能直击用 ri，因为 i和ri不是指向的同一个元素，因此，你要删除的是i的前一个元素 // v1.erase(--ri.base());//尝试删除 ri.base()前面的元素 //不好 因为 ri.base
84020编辑于 2022-12-04 - 来自专栏夜梦星尘的折腾日记
HEXO系列教程 | 配置云游君Yun主题PART2 | 侧边栏配置
详细的配置项有： pages: - name: 我的小伙伴们 url: /links/ icon: ri:genderless-line color: dodgerblue # https://github.com/hexojs/hexo-generator-feed link: /atom.xml # config.feed.path icon: ri color: '#8E71C1' # - name: 微博 # link: # # icon: ri:weibo-line # color: '#E6162D' # - id=1485292158 icon: ri:netease-cloud-music-line color: '#C10D0C' - name: 知乎 link: https ://yun.yunyoujun.cn # icon: ri:settings-line 因为现在还没有配置页面，所以你点击分类和标签的时候会Cannot GET。
68710编辑于 2024-08-20 - 来自专栏TomatoCool
欧几里得算法与扩展
(rn, 0)，得ri-2 = ki-2 * ri-1 + ri 得ri = ri-2 - ki-2 * ri-1，ki-2 = ri-2 // ri-1 设ri = xi*a + yi*b，根据上一步得
32710编辑于 2023-07-30 - 来自专栏若尘的技术专栏
排序——插入排序
即边插入边排序，保证子序列中随时都是排好序的 基本步骤： 在R1..i-1中查找Ri的插入位置； R1..j.key <= Ri.key < Rj+1..i-1.keyundefined直接插入排序（基于顺序查找 将Rj+1..i-1中的所有记录均后移一个位置； 将Ri 插入(复制)到Rj+1的位置上。 [在这里插入图片描述] 算法描述 从Ri-1向前进行顺序查找，监视哨设置在R0 关键字大于Ri.key的记录向后移动 if( L.ri.key<L.ri-1.key){ R0 = Ri; // 设置“哨兵” Ri = Ri-1; for (j=i-2; R0.key<Rj.key; --j)undefined Rj+1 = Rj; 循环结束表明Ri的插入位置为 --- 折半插入排序（基于折半查找） 基本思想：因为 R1..i-1 是一个按关键字有序的有序序列，则可以利用折半查找实现“在R1..i-1中查找Ri的插入位置”，如此实现的插入排序为折半插入排序。
36795发布于 2021-06-30 - 来自专栏从流域到海域
Monte Carlo(MC) Policy Evaluation 蒙特·卡罗尔策略评估
,s_{i,\Tau_i}i=si,1,ai,1,ri,1,si,2,ai,2,ri,2,...,si,Ti Define Gi,t=ri,t+γri,t+1+γ2ri,t+2+... +\gamma^{\Tau_i-1}r_{i,\tau_i}Gi,t=ri,t+γri,t+1+γ2ri,t+2+... ,s_{i,\Tau_i}i=si,1,ai,1,ri,1,si,2,ai,2,ri,2,...,si,Ti Define Gi,t=ri,t+γri,t+1+γ2ri,t+2+... ,s_{i,\Tau_i}i=si,1,ai,1,ri,1,si,2,ai,2,ri,2,...,si,Ti Define Gi,t=ri,t+γri,t+1+γ2ri,t+2+... ,si,Ti Define Gi,t=ri,t+γri,t+1+γ2ri,t+2+...
79920发布于 2019-10-22 - 来自专栏软件开发(openmind)
第一个Article Demo
e.printStackTrace(); } } } class ThreadDemo extends Thread{ private RunIt ri ; public ThreadDemo(RunIt ri){ this.ri = ri; } @Override public void run(){ ri.getInfo(); } } public class HelloWorld{ public static void main(String[] args){ RunIt ri = new RunIt(); ThreadDemo td01 = new ThreadDemo(ri): ThreadDemo td02 = new ThreadDemo(ri); ThreadDemo td03 = new ThreadDemo(ri); td01.start();
25150发布于 2020-07-06 - 来自专栏前端ACE
算法训练 格子操作（线段树）-----------C语言—菜鸟级
<=mid)f(next,l,mid,le,ri,s); else f(next+1,mid+1,r,le,ri,s); node[now].sum=node int next=now<<1; if(ri<=mid) return outsum(next,l,mid,le,ri); else if(mid<le) return +1,ri); } } long int outmax(long int now,long int l,long int r,long int le,long int ri)//求区间最大值 long int next=now<<1; if(ri<=mid)M=outmax(next,l,mid,le,ri); else if(le>mid)M=outmax (next+1,mid+1,r,le,ri); else M=MAX(outmax(next,l,mid,le,mid),outmax(next+1,mid+1,r,mid+1,ri))
47610编辑于 2022-11-21 - 来自专栏无量测试之道
数据结构与算法 —— 归并排序
通过比较nums1[li] 和nums2[ri] 的大小，如果nums1[li] > nums2[ri],则array[T] = nums2[ri],然后ri++, T++; 如果nums1[li] < nums2[ri],则array[T] = nums2=1[li],然后li++, T++; 一直重复上述过程，直到li > le 或者 ri > re 就结束 实际的数据走一遍流程： 1. 1 1, li++, T++ 2. 2 == 2, T = 1,所以 array[T] = 2, li++, T++ 3. 3 > 2 , T = 2,所以 array[T] = 2, ri li] > nums2[ri] { array[t] = nums2[ri] t += 1 < re && leftArray[li] > array[ri] { array[ai] = array[ri] ai += 1
40210编辑于 2022-07-04
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