在'Players.Aiman123boss.PlayerGui:WaitForChild("Main")‘上可能的无限收益 - 腾讯云开发者社区

我的工作中很重要的一部分是参加各种各样的技术会议。最近参加的是去年11月的北美KubeCon，在会议的最后一天，所有人都焦头烂额，我也一直机械地向不同的人重复我的自我介绍。...它拥有小型的二进制文件并且针对ARM进行了优化使得它非常适合我的IoT家庭项目。接着，我开始思考如何让K3s上运行的Kong网关暴露K3s server内的服务。...你也可以在Ingress路径上附加插件。但在下面的步骤中，我将使用限制速率插件来限制IP在任何一个特定的服务上发出过多的请求。...，K3s其实拥有无限可能，因为你可以将任何插件添加到任何Ingress路径或服务上。...你可以从Kong Hub上找到所有插件。在家庭自动化项目中，这十分方便，你还可以利用树莓派来运行K3s，并通过各类插件赋予K3s更多可能。

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设计博客系统的架构思考（上）——动态的无限可能性

从一个简单的MVC架构的博客系统，到我所使用的Django MTV的APP结构，再到微服务与Reactive，似乎一直在说明一件事：解耦。 1MVC 在我初识架构是什么的时候，我看到了MVC模式架构。...2Django MTV 我使用Django差不多有四年了，主要是用在我的博客上。与MVC模式一对比，我发现Django在分层上还是很有鲜明特性的： ?...在Django中没有Controller的概念，Controller做的事都交由URL Dispatcher，而这是一个高级的URL Dispatcher。...联想起我最近在学的Scala中的Play框架，我发现了其中诸多的相似之处： ? 虽然在Play中，也有Controller的概念。...而这实际上是一个美好但是不现实的东西，因为我们还是使用同一个数据库。 4微服务与Reactive 在微服务架构中，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，这些服务之间互相协调、互相配合。

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你的GNN可能跑在错误的图结构上

众所周知，GNN和传统NN的主要区别就是以图的结构为指导，通过聚合邻居信息来学习节点表示。下面展示了GNN的经典聚合过程。 ? GNN的应用实际有个潜在的假设：图结构是正确的。...图上连接都是真实可信的。例如，社交图中的边暗示了真实的朋友关系。但是，最近的研究发现，实际上图的结构并不是那么的可靠，如噪音连接和偶发连接。...错误的图结构加上GNN的扩散过程，会极大的降低节点表示及下游任务的表现(garbage in，garbage out)。这引发了一些关于图结构的研究，即所谓的图结构学习。...自动化所的Yanqiao Zhu等人最近发布了一篇关于图结构学习的综述，建议围观一波。 ? 如下图所示，原始的图结构经过一定的修改变成了图结构，进而提升了后续节点表示和相关任务的效果。 ?

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Premiere Pro PR2023 视频编辑的全新巨变，在创意中创造无限可能!

软件全版本安装包获取指南：zyku666.com在Premiere Pro PR2023中，Adobe公司进行了全面的更新，引入了众多新功能和工具，以提升用户的创意和工作效率。...用户只需要上传视频，并等待软件识别出其中的语音并将其转录成文字，然后就可以在Premiere Pro中轻松添加字幕，快速完成视频编辑。...另一个值得一提的功能是Premiere Pro PR2023的空间音频功能，这是一种全新的令人兴奋的功能。该功能可以为用户提供更加自然、逼真的音效和空间音效，提升用户在视频制作和电影制作中的创造力。...用户可以利用这些工具在音频上添加景深、混响、声音角度等，使音效变得更加丰富多彩。总之，Premiere Pro PR2023是一个功能强大、易于使用的视频编辑软件。......6.软件安装完成，点击关闭；7.在桌面找到最新下载的Pr2023软件，双击打开；8.软件正在加载中...9.软件安装完成

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使用AlarmManager设置的定时服务在Android4.4上可能不准确了

Android4.4在前天发布了，随着Android4.4的源代码的放出，相信会有更多的手机会慢慢的升级到Android4.4,作为苦逼的Android开发人员，我们需要保证我们的应用在Android4.4...Android宣称为了电源的使用效率，在Android4.4上位所有应用的Alarm服务使用批量启动的方式来处理相似的时间以激活设备。...以前呢，是set一个Alarm，系统在到点的时候给你单独一个去激活设备启动你设置的服务;现在呢，不是这样了，而是按批的啦，一批激活那个时间点周围设置的差不多的Tigger Time的Alarm，比如你以前设置的是...所以Android还是给了我们兼容的方案的，只要你的App的targetSdkVersion=19,而又想要求Alarm的设置精准，那么怎么办呢，Android在4.4给我们提供了新的方法setExact

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远程时，你的分辨率低于A×B，某些项目可能无法在屏幕上显示

跟客户端远程软件和客户端硬件有关比如客户端屏幕最大就1366*768，那你再怎么调也达不到1920*1440 你客户端屏幕足够牛逼，范围足够广，用multidesk 随便调整窗口推荐远程软件multidesk，可以时远程时的分辨率自适应窗口大小...，最大可以屏幕那样大，其他的看你把multidesk的窗口调多大，调好窗口大小后重连就会填满整个窗口，用mstsc有个弊端在这里有提到分享个Windows远程会话管理工具，非常赞，谁用谁知道我最喜欢它的地方在于...（如果是Windows系统自带的mstsc，除非屏幕是严格的16:9分辨率比如1600×900、1920×1080，否则远程全屏后就是有水平或垂直滚动条，我很烦这一点。）

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在硅晶片上实现量子计算，英特尔可能改变了这项技术的未来

然而，量子计算机的研发正在处于并可能长期处于初级阶段，现有的这些原型机十分脆弱、能耗极高，用途却又非常有限。总的来说，量子计算机现在还没什么用。把量子计算机部署到硅晶片上，或许能改变这一切。...荷兰量子计算公司QuTech联合芯片大厂英特尔，发布了一款在硅晶片上运行的，可编程的2量子位（qubit）量子计算机。...两家公司的研究员们用了一种特殊的量子位，名叫“自旋量子位”，能够在硅晶片上运行两种不同的量子算法。英特尔也有其他的量子计算机，其中计算力最强的达到49量子位。...不过，这款最强量子计算机依赖于超导材料，需要放置在接近绝对零度的低温环境中。而自旋量子位是一个由微博脉冲驱动的电子，没有这些限制。目前，其他量子计算机比部署在硅晶片上的这款都要实用得多。...团队是这样描述这一系统的：在这种背景下，基于量子点的自旋量子位与其他类型的量子位相比，可能有重大优势，因为它们在所有电力运算上都有潜力，也具备高密度整合进工业级平台的能力。

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K8s 老兵也在 etcd 上翻车？可能是性能优化的问题 | 极客时间

作为当下最热门的云原生存储之一，etcd 在腾讯、阿里、Google、AWS、美团、字节跳动、拼多多、Shopee 等公司都有大量应用，覆盖的业务不仅有 K8s 相关的容器产品，更有视频、推荐、安全、游戏...但哪怕是 K8s 老兵，也很难保证不在 etcd 上翻车：无论是从内存泄露到数据不一致，还是从节点 crash 到性能慢，再到死锁、OOM 等稳定性问题等，甚至听说还有人通过混沌工程发现并修复了多个数据不一致...Bug，其中一个 Bug 已经存在近 3 年之久，而且很严重，重启就可能会触发数据不一致。...在实践篇中，唐聪为你解读了 etcd 实际使用过程中可能会出现的各种典型问题，和各类复杂 etcd 问题的解决方案。...聪哥在 etcd 领域的建树数一数二，所以他整理出来的方法和经验，绝对值得一看。

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ASP.Net Core项目在Mac上使用Entity Framework Core 2.0进行迁移可能会遇到的一个问题.

在ASP.Net Core 2.0的项目里, 我使用Entity Framework Core 2.0 作为ORM....有人习惯把数据库的连接字符串写在appSettings.json里面, 有的习惯写死在程序里, 有的习惯把它放在launchSettings.json里面(只放在这里的话迁移命令就找不到连接字符串了吧)...我这个项目数据库的连接字符串的变量名是 “MLH:SalesApi:DefaultConnection”, 在windows 10上, 我设置了环境变量, 然后一切cli命令操作都好用....但是在mac上, 我遇到了问题....在查看了efcore, asp.netcore文档以及搜索so以后, 我找到了第一个差劲的解决办法: 使用env命令, 它会设定环境变量并且之后后边跟着的命令.

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ASP.Net Core项目在Mac上使用Entity Framework Core 2.0进行迁移可能会遇到的一个问题….

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读书笔记: 博弈论导论 - 10 - 完整信息的动态博弈重复的博弈

现值(present value) 在一个无限队列的收益中，玩家i的现值是平均收益(average payoff) 在一个无限队列的收益中，玩家i的现值是策略...在一个无限重复博弈中，代表长度为t的所有可能历史的集合。...为所有可能历史的集合。玩家i的一个纯策略是一个映射，映射历史到这个阶段博弈的行动。玩家i的一个行为策略一个映射，映射历史到这个阶段博弈的行动的随机选择。...推论 10.3 在一个无限重复博弈中，一个策略组合是一个子博弈精炼均衡，当且仅当不存在玩家i在其单个历史中，可以从偏离中获得更多的收益。...如果存在为一个足够接近1的值，则对于\(G(\delta)\)的无限重复博弈，存在一个子博弈精炼均衡，其平均收益接近于大众定理由于是多人贡献，也搞不清是那些人，而得名。

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背包问题九讲笔记_完全背包

条件:每种物品都有无限件，能放多少就放多少。...问题:在不超过背包容量的情况下，最多能获得多少价值或收益举例：物品个数N = 3，背包容量为V = 5，则背包可以装下的最大价值为40. ———————————————- 2、基本思路（直接扩展01...01背包的方程： f[i][v] = max(f[i - 1][v],f[i - 1][v - weight[i]] + Value[i]) 在完全背包中，v变化的区间是顺序循环的原因：完全背包的特点是每种物品可选无限件...，在求解加选第i种物品带来的收益f[i][v]时，在状态f[i][v-c[i]]中已经尽可能多的放入物品i了，此时在f[i][v-c[i]]的基础上，我们可以再次放入一件物品i，此时也是在不超过背包容量的基础下...，尽可能多的放入物品i。

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背包问题九讲笔记_多重背包

问题:在不超过背包容量的情况下，最多能获得多少价值或收益举例：物品个数N = 3，背包容量为V = 8，则背包可以装下的最大价值为64. ———————————————- 2、基本思路（直接扩展...3、转换为01背包问题求解（直接利用01背包）思路 1、直接对每一件物品进行拆分成min（Num[i],V/Weight[i]）件，之后在拆分后的集合上进行01背包的求解。...解释：为啥满足Weight[i] * 物品的个数Num[i] >= 背包总重量V的物品可以不用拆分? 此时，满足该条件时，此物品原则上是无限供应，直到背包放不下为止。...V表示背包的最大容量。W表示该物品的收益。...int nCount = 0; for (int i = 1;i <= N;i++) { if (Weight[i] * Num[i] >= V) { //完全背包:该类物品原则上是无限供应

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蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search

machine（bandit）来最大化每一轮的估计的收益。...收益估计基于随机模拟，所以节点必须被访问若干次来缺包估计变得更加可信；MCTS 估计会在搜索的开始不大可靠，而最终会在给定充分的时间后收敛到更加可靠的估计上，在无限时间下能够达到最优估计。...这基本上是由于组合步的空间的全部大小所致，关键节点并不能够访问足够多的次数来给出合理的估计。速度 MCTS 搜索可能需要足够多的迭代才能收敛到一个很好的解上，这也是更加一般的难以优化的应用上的问题。...对可承受的行动时间，这样的 GGP 可能很少有时间访问到每个合理的行动，所以这样的情形也不大可能出现表现非常好的搜索。幸运的是，算法的性能可以通过一些技术显著提升。...这意味着交战结果将会更加的现实而不是随机的模拟，所以节点只需要少量的迭代就能给出一个现实的收益值。领域知识可以产生巨大的性能提升，但在速度和一般性上也会有一定的损失。

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解析如程688免费住民宿的商业模式

今天看到了如程688一年半内无限住民宿的活动。初看这个模式觉得不靠谱，觉得现金流跑不通。具体了解下后，发现其实模式是可以跑通的。至少从财务模型上是可以跑通的。...首先这688买的是一个会员权益，他并不是包你住多少次，而是只要在会员权益期内你都可以住。宣传里说的是无限制，听起来很爽，但关键问题是，你不一定预定的到房源。...民宿提供方原来10间房，假设平均每间房每晚上收益500，入驻率只有20%，那么一年的总收益大概在36.5万。...是大于用户需要的2200套房子的。所以从财务模型上看，这个商业模式是跑得通的。而且不管入驻率高还是底，平台都不会存在亏钱的情况，只要如程别为了做规模，高价拿房。这个模型就可以一直转下去。...这样一来，会员卡的价值就大大降低了。 2、租的房子都是民宿这边管理，如何保证民宿的服务质量是个问题。如果用户的体验不好，续费率就会降低，到最后如果规模起不来，可能连研发运营的费用都赚不回来。

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博弈论（Game Theory）入门学习笔记（持续更新）

因此在零和博弈中，最大最小化与最小最大化实际上是同一种过程，其他人通过最大化自己的收益来最小化你的收益，你就需要最大化自己的收益去尽可能减小其他人的收益，不存在合作共赢的可能。...效用函数，在每个终结节点上放置一个元组，表示每个决策者的最终收益。...类比于上一章节的无限重复博弈，我们也可以定义随机博弈中的limit average reward 极限平均收益与future discount reward 未来折扣收益。...另外，无限重复博弈中有无限个纯策略，因此可能存在无限个纯策略均衡。...也就是说，虽然短期来看背叛可能会获得更高的收益，但是考虑到背叛之后的惩罚以及博弈游戏是无限性质的，最终还是选择合作会带来最高的收益。因此对于长远来看，选择合作才是符合纳什均衡的。

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读书笔记: 博弈论导论 - 11 - 完整信息的动态博弈战略协议

无限回合的协议博弈两人无限回合的协议博弈的结果协议立法封闭规则协议(Closed-Rule Bargaining) 博弈规则：有N奇数个玩家，需要\(\frac{N+1}{2}\)个接受才能是提议通过...在每个周期里，每个玩家都有相同的可能性称为提议者。...博弈结果：提议者的最佳收益：需要得到n-1的人的同意，由于折扣优势，这个n-1个人的收益为回应者的收益：有可能性成为提议者，拿到k；有的可能性成为回应者，并且只有...的可能性（因为提议者只提供收益给回应者中的一半人）拿到计算结果: 说明了当回扣率增加，提议者的收益变少。...回应者的收益：一方面为1 - k，一方面为：提议者的期望收益：有可能性拿到k；如果冒险失败，有可能性拿到v(0)。

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业务运维部门的岗位价值 V2

效率带来的收益不是省了运维几次登陆跳板机的麻烦事，其收益是节省了版本交付的时间，时间才是收益可以无限大的东西。时间 * 单位时间收益 = 总收益单位时间收益取决于业务的价值。...而且优化也不一定靠技术手段，行政指令对于屯机器的情况有的时候更管用。安全安全的收益是负的。安全做得越好，就亏得越少。安全做得越差，可能一天就把本都亏没了。...比如携程出的故障，持续十几个小时的业务中断，这就是大亏特亏了。平时在安全方面的投入都是无影无踪的，都是负收益，管用的时候也只是让出问题的时候，大问题变小问题，小问题变没问题而已。...总结越关键的业务（停机的单位损失越大）越可以体现运维的价值。运维是一个平时很难出成绩的岗位，也是一个很难独自产生收益的岗位。运维的产出基本上趋于一次性（比如时间的减少和成本削减）。...长期来看运维提供的价值集中于最后一点，安全上。对于公司来说，给运维部门的钱相当于上保险，不指望有多少收益，只求不要出事。

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小蓝在一张无限大的特殊画布上作画。这张画布可以看成一个方格图,每个格子可以用一个二维的整数坐标表示。小蓝在画布上首先点了一下几个点:(0, 0), (2020, 11), (

小蓝在一张无限大的特殊画布上作画。这张画布可以看成一个方格图,每个格子可以用一个二维的整数坐标表示。...小蓝在画布上首先点了一下几个点:(0, 0), (2020, 11), (11, 14), (2000, 2000)。只有这几个格子上有黑色,其它位置都是白色的。每过一分钟,黑色就会扩散一点。...具体的,如果一个格子里面是黑色,它就会扩散到上、下、左、右四个相邻的格子中,使得这四个格子也变成黑色(如果原来就是黑色,则还是黑色)。...java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /** By CaesarChang张旭 */ public class Main...//设置行走方向上下左右 static int[][] direct= {{1,0},{0,-1},{0,1},{-1,0}}; public static void main

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晓说区块链 | DPOS为何被称为实现去中心化最佳的共识机制？

DPOS是在POW和POS的基础上发展起来的共识机制，既解决了POW能耗高的问题，也避免了POS权益分配下可能的“信任天平”偏颇。...网友：PoS中，区块的产生最终也会被少数大"矿"池垄断么？若不会，DPoS为何敢说自己称比PoS更去中心化？直觉上讲，在PoS中参加"矿"池的风险变得很大。...但是DPoS因为投票选中产生的超级代币或者记账节点并没有挖矿产生新币的收益，而只有相对有限的验证交易打包生块的手续费收益，这也就导致了超级代表会更加希望社区健康发展，更多的交易可以在链上发生，并且也不会希望分叉分裂导致自己收益受损...并且，投资者人人都可以通过真正投票来获得相应稳妥的收益，记账节点也有各自按劳分配的收益，总体上讲DPoS的利益激励模型更为健康和完整。...这样可以通过网络参与的所有节点（可以是无限数量）来参与保障整个公链建设的健壮性。

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小蓝在一张无限大的特殊画布上作画。这张画布可以看成一个方格图,每个格子可以用一个二维的整数坐标表示。小蓝在画布上首先点了一下几个点:(0, 0), (2020, 11), (

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