解题思路：采用并查集的思想，逆向的将树建一遍，所以这里我需要对天数排序， 从大到小进行排序。接着进行建树，在建树的过程中不断地进行判断，我之前是否有 这个桥，如果没有那么就抗议次数++。这里还有一个需要注意的就是：前一次是在 第几天抗议的，如果是同一天的话就不要++了，所以这里要特殊判断一下。
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企鹅辅导是一款处于快速上升期的产品，目前在快速迭代中。作为一款K12青少年教育产品软件，动画对于吸引其用户注意力和提高用户体验有着重要的作用。特别是在目前开放了小学教育内容之后，动画能力的丰富和完善更是迫在眉睫。
/*问题描述 元旦快到了，校学生会让乐乐负责新年晚会的纪念品发放工作。为使得参加晚会的同学所获得 的纪念品价值 相对均衡，他要把购来的纪念品根据价格进行分组，但每组最多只能包括两件纪念品，并且每组纪念品的价格之和不能超过一个给定的整数。为了保证在尽量短的时 间内发完所有纪念品，乐乐希望分组的数目最少。 你的任务是写一个程序，找出所有分组方案中分组数最少的一种，输出最少的分组数目。 输入格式 输入包含n+2行： 第1行包括一个整数w，为每组纪念品价格之和的上限。 第2行为一个整数n，表示购来的纪念品的总件数。 第3~n+2行每行包含一个正整数pi (5 <= pi <= w)，表示所对应纪念品的价格。 输出格式 输出仅一行，包含一个整数，即最少的分组数目。 样例输入 100 9 90 20 20 30 50 60 70 80 90 样例输出 6 数据规模和约定 50%的数据满足：1 <= n <= 15 100%的数据满足：1 <= n <= 30000, 80 <= w <= 200 思路： 快排一波 再从大到到小 开始分组 最大的物品 加最小的物品 超出限制则 最大单独 一组 否则 两物品成一组 详情 见代码
区块链是一个伟大的发明，它改变了生产关系。很多生态，有了区块链技术，可以由全公司员工的"全员合伙人"变成了全平台的”全体合伙人”了，是真正的共享经济模式。
蓝桥杯 历届试题 对局匹配 问题描述 小明喜欢在一个围棋网站上找别人在线对弈。这个网站上所有注册用户都有一个积分，代表他的围棋水平。 小明发现网站的自动对局系统在匹配对手时，只会将积分差恰好是K的两名用户匹配在一起。 如果两人分差小于或大于K，系统都不会将他们匹配。 现在小明知道这个网站总共有N名用户，以及他们的积分分别是A1, A2, … AN。 小明想了解最多可能有多少名用户同时在线寻找对手，但是系统却一场对局都匹配不起来 (任意两名用户积分差不等于K)？ 输入格式 第一行包含两个个整
/*问题描述 输入一个只包含加减乖除和括号的合法表达式，求表达式的值。其中除表示整除。 输入格式 输入一行，包含一个表达式。 输出格式 输出这个表达式的值。 样例输入 1-2+3*(4-5) 样例输出 -4 数据规模和约定 表达式长度不超过100，表达式运算合法且运算过程都在int内进行。*/
第一处XSS在title位置，输入的搜索参数ks直接echo输出，没有进行任何转义等操作
在某次渗透过程中，碰到了一个登录的网站。于是随便输了个 admin/123456进行登录尝试，准备burp抓包，进行爆破。
ret=subprocess.call("ping -n 1 -w 1 %s " % ips)
所以，目前的解决办法是在layer层创建之后，移除这个class即可（注意在success回调中置于下一轮事件循环）
多集群功能涉及到多个集群之间的网络连通，了解集群之前的网络拓扑有助于减少接下来的工作量。
使用Ulipad编辑的 #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 ############# import subprocess import time ip="10.210.202." ############# def aa(): ks=int(time.time()) #记录开始时间 num1=num2=0 for i in range(1,254): ips=ip+str(i) r
在 Linux 系统中，每个文件都有归属的所有者和所属组，并且规定了文件的所有者、所属组以及其他人对文件所拥有的可读（r）、可写（w）、可执行（x）等权限。
/问题描述 100 可以表示为带分数的形式：100 = 3 + 69258 / 714。 还可以表示为：100 = 82 + 3546 / 197。 注意特征：带分数中，数字1~9分别出现且只出现一次（不包含0）。 类似这样的带分数，100 有 11 种表示法。 输入格式 从标准输入读入一个正整数N (N<10001000) 输出格式 程序输出该数字用数码1~9不重复不遗漏地组成带分数表示的全部种数。 注意：不要求输出每个表示，只统计有多少表示法！ 样例输入1 100 样例输出1 11 样例输入2 105 样例输出2 6 */
Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数，记是该样本的经验分布函数。 我们有假设：为此，我们构造KS统计量：
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
本文作者：ivweb caorich data.json 文件格式 以下的内容当设计接口的详细说明时，请移步bodymovin的官方文档。文档的是用JSON Schema编写的，这玩意儿就是一个词汇表
方程的求根大家应该在高中就已深入骨髓，今天给大家介绍下在R语言中如何实现方程的求根以及方程中参数的确定。我们需要借助R包rootSolve开始我们的教程。包的安装就不再赘述了。直接进入主题，在此包中求根函数涉及以下三个：
相信这个环节的内容大家都会比较熟悉的，因为我们经常用到的XGBoost、GBDT就是集成模型，今天这里就给大家系统地梳理一下知识点和原理，做到了然于胸。
但是可以看到其中一个芯片是有问题的，因为它的表达量在0附近，也就是说 它被zscore了，如下所示：
在实现评论 Ajax 之前，我在网上也找了几篇教程学习了一下，大部分都是用 jQuery 实现的，但是并不是每个主题都会引入 jQuery 的，其次为了实现 Ajax 而引入 jQuery 并不值得去这么做。所以我选择用原生的方式去实现。
链路这个词其实不如路径通俗易懂，跟产品沟通这个比较有效率。具体的操作路径，产品会给一份出来，但是这都是基于UI和产品思维的文档，跟接口测试区别还是很大的，只能提供参考依据。
在之前的写过单链路性能测试实践中，部分接口的参数虽然有依赖性，但是由于部分接口是多次请求的，所以有一部分接口的参数比较随意，因为除了响应结果的基础验证之外没有任何其他校验部分。例如下面代码片段：
我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品，如何利用机器从网上获取大量的图片，从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考？首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后，需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据？待下文慢慢道来：
系统安装的时候，按照ks.cfg文件的内容进行安装，我们把ks.cfg文件放到isolinux目录下：
# 1.需要npm环境 上传node-v8.9.0包并解压 [root@summer ~]# ll total 17480 -rw-------. 1 root root 1259 Sep 16 02:35 anaconda-ks.cfg -rw-r--r--. 1 root root 17894489 Oct 27 09:04 node-v8.9.0-linux-x64 (1).tar.gz [root@summer ~]# tar -zxf node-v8.9.0-linux-x64\ \(1
KS-检验与t-检验等方法不同的是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布时，KS-检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS-检验作为非参数检验，在分析两组数据之间是否存在异常时相当常用。
在上一篇中，我们对01背包问题进行了比较深入的研究，这一篇里，我们来聊聊另一个背包问题：完全背包。
静态页面通常由HTML、CSS 和 JavaScript 等静态文件组成，这些文件在服务器上不会动态生成或修改，所以加载速度通常比较快。也利于搜索引擎的抓取，适合用于展示固定内容的网站，如企业官方网站、产品介绍页、博客文章等。
无意间想到给日记页加一个 Ajax 来请求更多日记，网上搜了一圈基本都是在 index.php 文件头加入判断实现的，问题是这个主题 index.php 不进行文章输出，所以是不可行的。我需要在 page-note.php 进行操作。
2.10 环境变量PATH which命令介绍 which 可以查看命令所在的路径 which查询的路径是通过以下的路径，进行查询 [root@aminglinux-01 ~]# echo $PATH /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin 这个路径又以 ： 分割 如果命令在以上路径内，可以不用输入绝对路径，真正使用命令是通过绝对路径进行操作 which例子 [root@hf-01 ~]# which ls 查看ls所在路
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问，前面讲了递归，那么递归呢？分治法和动态规划像是一种手段或者方法，而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法，都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤：1、定义
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现，本文将分享一些算法的设计技巧：分而治之、动态规划，使用这些技巧可以借算法来解决问题，提升自己解决问题的能力，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
apksigner是Google官方提供的针对Android apk签名及验证的专用工具,
如果你在为你的在线视频(直播)网站找一个合适的网页播放器，那么ckplayer是你最好的选择之一。
这个时候创建 DbParameter 列表时如果只有两个参数，程序就会报”并非所有变量都已绑定“的错误
钱包服务将允许用户生成独一无二的种子，显示地址和相关余额，最后将允许用户发送以太币给其他账户。所有操作都在客户端上进行，这样比较容易取得用户的信任。用户必须记住种子或者把它存储在某个地方。
本文对压缩感知重构算法中的子空间追踪(SP)算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了研究对比。SP算法是一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的改进算法，旨在解决信号重构中的稀疏信号的逼近问题。CoSaMP算法是一种基于贪婪算法的信号重构算法，具有与SP算法相近的复杂度。实验结果表明，在相同的测量矩阵下，SP算法和CoSaMP算法均可以有效地重构稀疏信号，但CoSaMP算法在某些情况下可能会遇到匹配追踪问题。然而，SP算法的性能在某些情况下可能会受到初始值的影响，因此需要进一步研究以提高其性能。
前面用动态规划解决了正则表达式的问题，感觉还是不过瘾，总觉得对于动态规划的理解还没有到位，所以趁热打铁，继续研究几个动态规划的经典问题，希望能够借此加深对动态规划的理解。在此之前，还需要说两个跟动态规划有关的理论知识。
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
本文介绍了如何在 openEuler 22.03 LTS SP2 aarch64 架构服务器上部署 KubeSphere 和 Kubernetes 集群。我们将使用 KubeSphere 开发的 KubeKey 工具实现自动化部署，在三台服务器上实现高可用模式最小化部署 Kubernetes 集群和 KubeSphere。
之前有位读者朋友说有空介绍一下自动分箱的方法，这个确实在我们实际建模过程前是需要解决的一个问题，简单来说就是把连续变量通过分箱的方式转换为类别变量。关于这个话题，我也借着这个主题来系统的梳理总结一下几点：为什么要分箱？不分箱可以入模型吗？自动分箱的常用方法有哪些？评估分箱效果好坏的方法有哪些？ 如果篇幅允许，就顺便把实现的Python代码也分享下，如果太长了就另外起一篇文章来讲。因此，本篇文章主要从下面几个模块来展开说说。
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。
前言 我一开始写页面的时候，用的最多的就是 alert ，但是这只能满足简单需求，一旦你有其它的需求，就无法满足了…… 比如我要实现如下的效果，这里就用到 css 相关只是，但是也并不难实现。
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