NTP基于UDP报文进行传输，使用的UDP端口号为123。 使用NTP的目的是对网络内所有具有时钟的设备进行时钟同步，使网络内所有设备的时钟保持一致，从而使设备能够提供基于统一时间的多种应用。...) binary.Read(rb, binary.BigEndian, &bit64) this.ReferenceTimestamp = bit64 binary.Read(rb, binary.BigEndian..., &bit64) this.OriginateTimestamp = bit64 binary.Read(rb, binary.BigEndian, &bit64) this.ReceiveTimestamp...= bit64 binary.Read(rb, binary.BigEndian, &bit64) this.TransmitTimestamp = bit64 //转换为unix时间戳,先左偏移32...位拿到64位时间戳的整数部分，然后ntp的起始时间戳 1900年1月1日 0时0分0秒 2208988800 if useUnixSec { this.ReferenceTimestamp = (this.ReceiveTimestamp
参考链接： 如何在Python中将字符串string转换为整数int 以下内容在python中完全可以接受： 将整数的字符串表示形式传递给 int将float的字符串表示形式传递给 float将整数的字符串表示形式传递给...float将一个浮球传递进去 int将整数传入 float 但是，你得到一个ValueError，如果你传递的字符串表示浮到int，或任何一个字符串表示，但一个整数（包括空字符串）。...如果你确实想要将float的字符串表示传递给 int，你可以先转换为float，然后转换为整数： >>> int('5') 5 >>> float('5.0') 5.0 >>> float('5')
” 3.1.1 整数 进入到 Python 交互模式中，输入一个整数： >>> 3 3 就返回了所输入的数字，这说明 Python 解释器接受了所输入的那个数字，并且认识了它。...由此可知，在 Python 中定义一个整数类型的对象非常简单，只要通过键盘输入整数即可。...) 此处，之所以能如此简单地创建整数或者说整数类型的对象，完全得益于 Python 语言的开发环境已经为我们定义了名为 int 的对象类型——称为“内置对象类型”或“内置对象...在日常生活中，我们还会看到这样书写的整数： “005”：在整数“5”前面有两个“0”，依然表示整数“5”，那两个“0”仅仅是占位罢了； “6,371”：在数字中用一个英文的逗号作为分隔符（叫做“千位分隔符...但是，在 Python 中如果创建超出上述理论范围的整数——注意是“整数”，不会出现溢出现象。
题目描述 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。...解题思路 指数为负时，可以先对指数求绝对值，算出次方的结果后再取倒数 当底数为0，指数为负时，会出现对0求倒数情况，要特殊处理 0的0次方在数学上没有意义，因此无论输出0还是1都是可以接受的 在计算次方的时候...，除了简单的遍历，我们可以使用递归的思想，如下公式，来减少计算量： ?
lucene对基本数据结构压缩优化 普通的 Int 和 Long 存储一个整数,必须用 32 位和 64 位,哪怕该整数的值为 1 。这样 就带来了存储空间的浪费。...首先lucene在进行存储时，文档id,词频等一定是非负整数。 Vint: 由不超过 4 个 Byte 组成,Byte 的最高位表示是否需要再读取一个 Byte,剩下的 7 位存 储数值。...FST 正 是一个最小的、有向的、无环的最小自动机。 但是FST方法有一个局限条件:为了保证最小自动机,给定的 List 必须是有序的。 假设有{w1,w2.......,wn} n 个有序的字符串集。 a、先构造一个除 w1 外,最小的 FST。(此时 FST 中有 w1 一个字符串) b、构造一个除 w2 外,最小的 FST。...(此时 FST 中有 w1,w2 两个字符串) c、构造一个除 w3 外,最小的 FST。
本文主要介绍整数相关的三个问题：类型转换、符号位扩展、数据截断。 通过本文可以了解到以下信息： 类型转换并不改变原数据的内存模型，只是改变了这块内存的解读方式。...1. 2的补码 在计算机中，整数是用2的补码表示的，其定义如下（非官方定义，自己总结的)： 最高位（首位)是符号位，为0代表正数，为1代表负数 对于非负整数(大于等于0的整数)，其补码等于原码（也就是说...，直接将该整数转换为2进制，即为补码） 对于负数，其补码等于对应正数的补码按位取反后加1 注：正数的原码、反码、补码是相同的，这里不再展开。...根据前面介绍的转换规则，转为十进制后为-1234。 二、整数在程序中的表示 本章以下面的代码为例，看看整数在汇编代码和运行期的形态。...整数在内存中的表示 通过gdb可以看到变量signed_int和unsigned_int在内存中的信息如下所示： ?
文章目录 一、整数规划示例 二、整数规划解决的核心问题 一、整数规划示例 ---- 资金总额 \rm B , 有 n 个投资项目 , 项目 j 所需的投资金额 是 a_j , 预期收益是...( 相关概念 | 整数规划 | 整数线性规划 | 整数线性规划分类 ) 博客中的整数线性规划概念 , 上述线性规划是 整数线性规划 ; 上述整数线性规划 的 松弛问题 是一个线性规划 , 可以使用单纯形法对其进行求解..., 求出最优解后 , 可能是小数 , 那么如何得到整数问题的最优解 , 不能进行简单的四舍五入 ; 二、整数规划解决的核心问题 ---- 给出 整数规划问题 , 先求该 整数规划的松弛问题 的解 ,...松弛问题就是不考虑整数约束 , 将整数线性规划当做普通的线性规划 , 使用单纯形法求出其最优解 ; 简单的将其松弛问题最优解上下取整 , 得到的四个值 , 可能 不在可行域中 , 选择的整数解 , 必须在可行域中...; 根据 整数规划问题的的松弛问题 的最优解 , 如何找其 整数规划问题 的整数最优解 , 是整数规划问题的核心问题 ;
ionic3自带的ToastController创建的toast比较简单，不支持图标，且点击toast时是没有事件回调的…… 这个时候，如果想扩展这些功能，一是修改源码，二是自己实现，然而这两种方法都比较麻烦...，比较好的解决方案是利用现有的开源代码，搜索ionic的相关组件寥寥无几，这个时候转换下思路，搜索angular的相关组件会发现有几个，经过比较后觉得ngx-toastr较为适合。...image.png ionic3集成使用ngx-toastr 根据Github上的文档说明，进行如下步骤： 安装组件 npm install ngx-toastr --save npm install...它其实对应着第一步安装的@angular/animations，动画的导入早期也是import * from ‘@angular/animations‘，只是后期把animations抽离后就变成了import...; } } 防止污染ionic自带的toast样式 ngx-toastr的样式刚好和ionic都用到了.toast-container的class，所以会影响，此时，把toastr.min.css中的
在观看Youtube视频的时候，你会不会像我一样，觉得没有字幕很不爽？ 现在有人就制作了一个网站YouTube Subtitle Editor，专门为Youtube加字幕。...你可以先看一段动画片《蜘蛛人》的主题歌，体验一下效果。 所有的字幕都是由用户自行添加的。整个过程同普通的添加字幕过程没有区别，都需要输入文字和同步时间轴等步骤，但是全部都在网上完成。...具体做法可以参考它的说明页。所有步骤都很符合直觉，只有两点需要注意： 1）每段字幕最长不超过2行，最多不超过40个字符。...2）同步时间轴的时候，只需要在每句话开始和结束之间，一直按住字母"T"即可。 今天早上，我为它添加了第一段中文字幕，强悍的《新华保险公司增员操》，欢迎观赏。
原型图 图片.png 重要的实现代码 var getMemo = function(pageNo,name){ $('#dataDiv').html(""); $.ajax({
原型图 图片.png 重要的实现代码 var getMemo = function(pageNo,name){ $('#dataDiv').html(""); $.ajax
解释: 20 = 1 示例 2: 输入: 16 输出: true 解释: 24 = 16 示例 3: 输入: 218 输出: false 方法1：我们对一个数字进行为运算操作，经过观察显然有2的整数次幂其二进制数只有一位为...1，那么我们利用这个特点，进行位右移操作，统计1个总个数，最后凭借总个数判断是否为2的整数次幂 代码1： class Solution { public boolean isPowerOfTwo(int...>1){ return false; } n=n>>1; } return true; } } 方法2，这里我们仍然利用2的整数次幂只有一位是...1的特点进行解题，但是不再用位移操作，二是利用一个性质，2的整数次幂如1000 减1得到的数为0111，除了最高位，其余位都为1，那么进行与运算必得到0；但是如果不是2的整数次幂，其-1，最高位并仍然为...，要知道方法2中所提到的性质
一、前言 前几天在Python钻石交流群分享了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。 编写程序，输入若干整数（整数之间以逗号间隔），统计每个整数的出现次数。...这个题目并不难，但是对于初学者来说，还是有点难度的，一起来看看解决方法吧！ 二、解决过程 解法一 其实这个题目就是在考你Python基础的内容。...确实有点作弊的嫌疑。...下面一起来看看其他的方法吧！...最后感谢【月神】给出的具体解析和代码演示，感谢【dcpeng】、【Jason】、【冯诚】等人参与学习交流。
每次考试会在若干个不同的考点同时举行，每个考点用局域网，产生本考点的成绩。考试结束后，各个考点的成绩将即刻汇总成一张总的排名表。 现在就请你写一个程序自动归并各个考点的成绩并生成总排名表。...输入格式: 输入的第一行给出一个正整数N（≤100），代表考点总数。...随后给出N个考点的成绩，格式为：首先一行给出正整数K（≤300），代表该考点的考生总数；随后K行，每行给出1个考生的信息，包括考号（由13位整数字组成）和得分（为[0,100]区间内的整数），中间用空格分隔...考生的输出须按最终排名的非递减顺序输出，获得相同分数的考生应有相同名次，并按考号的递增顺序输出。...i = 1; i < cnt; ++i) { if(a[i].sc == a[i-1].sc) a[i].fst = a[i-1].fst; else a[i].fst
; 80位(10字节)扩展实数 此外浮点数对于指令的命名规范也遵循一定的格式,浮点数指令总是以F开头,而指令的第二个字母则表示操作位数,例如:B表示二十进制操作数,I表示二进制整数操作,如果没有指定则默认则是针对实数的操作...fstp dword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到单精度浮点数z中，同时弹出栈顶 FIADD 指令用于将一个整数加到浮点寄存器的值中。...它从存储有符号整数的内存地址或寄存器中装载整数值，并将其作为源操作数，从浮点寄存器中的另一个浮点数中减去。...FIMUL指令：将堆栈上的两个浮点数（或整数）相乘，并将结果存储回堆栈中。它只在ST0和ST1之间执行乘法操作，但是当它们的值为整数时，使用的密度为16位（计算2个字）。...则可能会出现近似值的情况，导致无法计算出正确结果，正确的做法是取其差值的绝对值，并和用户自定义的小的正数相比较，小的正整数作为两个值相等时其差值的临界值。
fstp dword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到单精度浮点数z中，同时弹出栈顶FIADD 指令用于将一个整数加到浮点寄存器的值中。...第二种：则是两个浮点寄存器相加，最后的结果会存储在源操作数ST(0)中。第三种：则是内存操作数，就是ST寄存器与内存相加。第四种：是与整数相加，默认会将整数扩展为双精度，然后在于ST(0)相加。...它从存储有符号整数的内存地址或寄存器中装载整数值，并将其作为源操作数，从浮点寄存器中的另一个浮点数中减去。...FIMUL指令：将堆栈上的两个浮点数（或整数）相乘，并将结果存储回堆栈中。它只在ST0和ST1之间执行乘法操作，但是当它们的值为整数时，使用的密度为16位（计算2个字）。...则可能会出现近似值的情况，导致无法计算出正确结果，正确的做法是取其差值的绝对值，并和用户自定义的小的正数相比较，小的正整数作为两个值相等时其差值的临界值。
当集合的元素数比较少的时候，我们可以使用整数来表示集合（用到整数的二进制） 一些集合运算可以这么写： 空集：0 只含有第i个元素的集合{i}: 1<<i 含有全部n个元素的集合{0, 1, …, n-1...}: (1<<n)-1 判断第i个元素是否属于集合S： if(S>>i&1) 向集合中加入第i个元素：S|(1<<i) 从集合中去除第i个元素：S&~(1<<i) 集合S和T的并集：S|T 集合S和T的交集...：S&T 枚举集合S的所有子集 for( int S = 0; S < (1<<n); ++S) { //对于集合的处理 } 枚举{0, 1, …, n-1}所包含的所有大小为k的子集 下面的代码根据字典序升序...，枚举出所有满足条件的二进制码 int comb = (1<<k) - 1; while(comb < (1<<n) ) { //这里进行针对组合的处理 int x = comb &
尤其是乘法运算，下面就是大整数的乘法的过程（加 减法都一样的原理）。...： 分解：将要解决的问题划分为若干个规模较小的同类问题 求解：当子问题划分的足够小时，用较简单的方法解决 合并：按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解 ①两个大整数在理想状态下：就是两个大整数的位数相同...解决方法看下面的做法 ②两个大整数在非理想状态下：就是两个大整数的位数不相同 我们还是假设有两个大整数X、Y，它们的位数不相同，现在要求X*Y的乘法，我们采用分治的算法，将X、Y分别拆分为A与B、C与D...a的低位的位数x0 int num2=numa-num1; //定义了大整数a的高位的位数x1 int num3=numb/2; //定义了大整数b的低位的位数x2 int...num4=numb-num3; //定义了大整数b的高位的位数x3 _int64 A=a/(int)pow(10,num1); //分离大整数a的高位 _int64 B=a%(int
文章目录 一、整数规划问题解的特征 二、整数规划问题 与 松弛问题 示例 一、整数规划问题解的特征 ---- 整数规划问题解的特征 : ① 整数规划问题 与 松弛问题 可行解集合关系 : 整数规划问题...可行解集合 , 是该整数规划问题的 松弛问题 可行解集合 的子集 , 任意两个可行解的 凸组合 , 不一定满足整数约束条件 , 不一定是可行解 ; ② 整数规划问题 与 松弛问题 最优解关系 : 整数规划问题的可行解...一定是 其 松弛问题的可行解 , 松弛问题的可行解不一定是整数规划问题的可行解 , 整数规划问题的最优解 不会优于 松弛问题的最优解 ; 松弛问题 比 整数规划问题 条件少一些 , 整数规划问题比松弛问题变量限制多一条..., 得到的四个点 , 如上图的四个红色点 , 都不在可行域中 , 选择的整数解 , 必须在可行域中 ; 根据 整数规划问题的的松弛问题 的最优解 , 如何找其 整数规划问题 的整数最优解 , 是整数规划问题的核心问题...; 穷举法 ( 有局限性 ) : 直接看上图中可行域内的整数点 , 然后再逐一代入目标函数 , 得到一个 整数规划问题 的最优解 , 但是这种方法无法推广应用 , 如果点的个数比较多 , 如几万个 ,
给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。...}else{ return solve(base,exponent/2)*solve(base,exponent/2); } } } 或者 找到更好的答案...，当时脑子想了下差点也用的a的b次方 可以根据b的数值循环一下相乘就好了 public double Power(double base, int exponent) { if(exponent
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