schedule machine hdu
HDU #6664. Andy and Maze 题解--zhengjun
对每个点随机黑白染色，强制答案链的前 \(\lfloor \frac{k}{2}\rfloor\) 个点和后 \(\lceil \frac{k}{2} \rceil\) 个点的颜色不同。 计算答案只需要枚举中间这条两端颜色不同的边 \((u,v,w)\)，然后分成两边计算 \(u,v\) 出发的经过 ......
hdu 6397 Character Encoding 容斥
我是链接 刷刷计数防止大脑萎缩 题意：给定n,m,k，要求我们选m个范围在[0,n−1]中的数，使得这m个数的和为k 其中n,m,k都是10^5以内 如果没有范围在[0,n−1]的限制，就是小球与盒子经典例题，答案就是C(k+m-1,m-1) 有这个限制的话，考虑容斥，我们强制1个数不合法（其他的数 ......
@Scheduled注解与参数 1、fixedDelay 2、fixedRate 3 、initialDelay 4、cron
@Scheduled注解与参数 1、fixedDelay 2、fixedRate 3 、initialDelay 4、cron 基本参数用法 @Scheduled 由Spring定义，用于将方法设置为调度任务。如：定时执行一次或定时轮询执行一段代码) 参数详解 1、fixedDelay 上一次任务执 ......
双向广搜-> hdu1195
问题描述：密码锁有起始和目标两个状态，状态有4个连续数字，数字范围是1~9。其中特殊情况9 + 1 = 0, 1 - 1 = 9。 每次操作可以交换相邻的两个锁上的数字，或者将该位上数字±1。求最小操作次数 分析：是一道双向广搜的题，但是这个题目的第一个思路就是枚举所有的排列组合状态，然后对每个状态 ......
HDU1823 Luck and Love 题解
Question Luck and Love 小 \(w\) 征婚，收到很多女生报名，小 \(w\) 想找到最有缘分的女生，有 \(t\) 组操作 I H A L，\(H\) 表示身高，\(A\) 表示活泼度，\(L\) 表示好感度 Q H1 H2 A1 A2 表示身高和活泼度的范围，需要在这个范围 ......
【Spring】@Async & @Schedule
代码位置： spring-context\src\main\java\org\springframework\scheduling\annotation 实现原理： 有对应的BeanPostProcessor实现类 @Async + @EnableAsync 1. 在方法上使用@Async注解，申明 ......
HDU1540 Tunnel Warfare 题解
Question HDU1540 Tunnel Warfare 在一条线上有 \(n\) 个村庄，两个相邻的村庄之间用地道连接，做 \(m\) 次操作 D x 第 \(x\) 个村庄被摧毁，它的地道也一同被摧毁 Q x 查询第 \(x\) 个村庄所能到达的村庄总数（包括村庄 \(x\)） R 重建刚 ......
HDU4614 Vases and Flowers 题解
Question HDU4614 Vases and Flowers 有 \(n\) 只花瓶，一只花瓶中只能插一朵花，Alice 经常收到很多花并插到花瓶中，她也经常清理花瓶 1 A F 表示收到了 \(F\) 朵花，从第 \(A\) 只花瓶开始插，如果花瓶中原来有花，就跳过去插下一只花瓶，如果插到 ......
CF940F Machine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
[转]Power Automate - Run flows on a schedule
Run flows on a schedule in Power Automate - Power Automate | Microsoft Learn In this article Create a recurring flow Configure advanced options Create ......
Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience
In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
介绍Yocto的MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURES
在学习Yocto之初以及翻阅Yocto manual时，对于MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURE的解释都十分官方，只是说明代表有相关的功能支持，但是一直对enable MACHINE_FEATURE的特定项究竟包含了哪一些Package以及是怎么定义的十分模糊。 这次就自己 ......
HDU2544 最短路 题解 Bellman-Ford算法
题目链接：https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2544 题目大意：一道简单的最短路。主要是记录一下 bellman-ford 算法的实现。 示例程序（bellman-ford）： #include <bits/stdc++.h> using name ......
xPU pipeline and state machine
xPU pipeline and state machine 一般的状态机 序号 特点 1 多个状态在多周期之间转换 2 每个状态独占一个周期 3 活跃资源为 1/N （N为状态数量） 4 资源利用率低 混合:宏观流水线，內嵌多周期状态机 序号 特点 1 多个状态机之间组成流水线 2 每个流水线內的 ......
hdu-acm新生赛-智能车
原题链接 前言 考场上想了半天，用了好多种思路，最后用背包类一维数组加上最大的最小值记忆化求解。 思路 我一开始想的思路，就不说了，直接说我最终解法是怎么得到的。 我想什么时候无法启动智能车，即判断存不存在电池的组合使得刚好达到所需电力？ ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
Kubernetes scheduling constraints
Affinity and anti-affinity rules allow you to fine-tune your Kubernetes deployments, optimizing resource utilization and enhancing reliability. Pod Af ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
HDU 1404 ”Solitaire“ (双向广搜)
HDU 1404 ”Solitaire" OJ：https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1401 题目大意：8 * 8 的棋盘，上面有四个棋子，棋子可以上下左右移动，如果在上下左右移动的时候该位置有一个棋子已经放置，可以跳过这个棋子放在后面，不可以连续跳 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
（15-418）Lecture 5 Performance Optimization Part 1 Work Distribution and Scheduling
高性能编程的三个目标： 执行单元的负载均衡 减少线程、进程间的交流 减少额外开销 尽量先实现一个最简单的解决方案，之后对其扩展以提高性能。 Balancing the workload 理想情况下，所有处理器在整个程序执行期间都忙于计算。 根据Amdahl定律，程序中的串行部分的比例对最大加速比有很 ......
schedule 定时运行 Python 函数
安装 pip install schedule 例子 每x分钟运行一次 import schedule import time def job(): print("I'm working...") # 每 3 秒/分钟/小时/天/周运行一次任务、 # 从现在开始每 3 秒/分钟/小时/天/周运行一次 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
聊聊kube-scheduler如何完成调度和调整调度权重
Kube-scheduler作为k8s集群的默认调度器，它监听（watch机制）kube-apiserver，查询还未调度的pod，根据调度策略将pod调度至集群内最适合的Node。 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
Machine Learning in Python
Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
清空ActiveMQ中的Scheduled延时队列
要清空ActiveMQ中的Scheduled延时队列，可以执行以下步骤： 停止ActiveMQ服务器。 在ActiveMQ数据存储目录中找到存储延时消息的目录。该目录的默认位置是<activemq_home>/data/localhost/Scheduled. 删除该目录下的所有文件，这将清空延时队 ......