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RMQ (Range Minimum/Maximum Query)即区间最值查询问题指：有一组数据和若干个查询，要求在短时间内回答每个查询[ l ,r ] 内的最值。
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
请你返回一个 布尔数组 answer，其中 answer.length == queries.length，当
很多学校流行一种比较的习惯。老师们很喜欢询问，从某某到某某当中，分数最高的是多少。 这让很多学生很反感。 不管你喜不喜欢，现在需要你做的是，就是按照老师的要求，写一个程序，模拟老师的询问。当然，老师有时候需要更新某位同学的成绩。
南将军统率着N个士兵，士兵分别编号为1~N,南将军经常爱拿某一段编号内杀敌数最高的人与杀敌数最低的人进行比较，计算出两个人的杀敌数差值，用这种方法一方面能鼓舞杀敌数高的人，另一方面也算是批评杀敌数低的人，起到了很好的效果。
在软件开发领域，熟练运用Python语言与MySQL数据库进行有效交互是一项关键技能，也是面试中常见的考察点。本篇博客将深入浅出地剖析面试中关于Python与MySQL交互的相关问题，揭示易错点，并提供实用的规避策略和代码示例，助您在面试中游刃有余。
HH 相信不同的贝壳会带来好运，所以每次散步完后，他都会随意取出一段贝壳，思考它们所表达的含义。
题目描述 如题，给定一个范围N，你需要处理M个某数字是否为质数的询问（每个数字均在范围1-N内） 输入输出格式 输入格式： 第一行包含两个正整数N、M，分别表示查询的范围和查询的个数。 接下来M行每行包含一个不小于1且不大于N的整数，即询问概数是否为质数。 输出格式： 输出包含M行，每行为Yes或No，即依次为每一个询问的结果。 输入输出样例 输入样例#1： 100 5 2 3 4 91 97 输出样例#1： Yes Yes No No Yes 说明 时空限制：500ms 128M
开通VOLTE业务：询问用户终端是否打开VOLTE开关，用户回复未打开，指导用户打开VOLTE开关，如果用户坚持不打开，或者用户终端不支持，告知用户将无法使用高清通话功能，只是普通C网用户；用户回复打开，转步骤2；
最近计划参与一个换书活动，翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时，回想起令我印象比较深刻的一个知识点：“异构索引表”，所以在此记录并分享，和大家共同学习交流。
在大模型训练的 RLHF 阶段，需要人工对模型生成的多份数据进行标注排序，然而目前缺乏开源可用的 RLHF 标注平台。
在实际编程工程中，常常遇到这样的情况：DataTable并不是数据库中的，或者DataTable尚未写到数据库，或者从数据库中读出的DataTable已经在本地被改动，又没有写回数据库（可能还要作其他改动），在这些情况下，其实只要用.NET类库中提供的DataView类的强大功能（主要是用它的RowFilter属性），就能方便地解决这类查询问题。 常有网友在网上询问怎么在DataTable中执行DataTable.Select("条件")返回DataTable，今天我在这里给个解决方法给大家参考：代码如下
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库，其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
3>16位的检验和字段：包括数据在内的整个ICMP数据包的检验和；其计算方法和IP头部检验和的计算方法一样的。
1. ICMP同意主机或路由报告差错情况和提供有关异常情况。ICMP是因特网的标准协议，但ICMP不是高层协议，而是IP层的协议。通常ICMP报文被IP层或更高层协议（TCP或UDP）使用。一些ICMP报文把差错报文返回给用户进程。
题目描述 如题，给定一个范围N，你需要处理M个某数字是否为质数的询问（每个数字均在范围1-N内） 输入输出格式 输入格式： 第一行包含两个正整数N、M，分别表示查询的范围和查询的个数。 接下来M行每行包含一个不小于1且不大于N的整数，即询问该数是否为质数。 输出格式： 输出包含M行，每行为Yes或No，即依次为每一个询问的结果。 输入输出样例 输入样例#1： 100 5 2 3 4 91 97 输出样例#1： Yes Yes No No Yes 说明 时空限制：500ms 128M 数据规模： 对于30%
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 六、分库分表总结 七、分库分表示例
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
这是 LeetCode 上的「1707. 与数组中元素的最大异或值」，难度为「困难」。
2038: [2009国家集训队]小Z的袜子(hose) Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 259 MB Submit: 9894 Solved: 4561 [Submit][Status][Discuss] Description 作为一个生活散漫的人，小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿。终于有一天，小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程，于是他决定听天由命…… 具体来说，小Z把这N只袜子从1到N编号，然后从编号L到R(L 尽管小Z并不在意两只袜
[1] TOC: 并行一度关系查询 [2] 并行一度关系查询问题: http://neo4j.com.cn/topic/61663f0703dea95514def0aa
域名系统（Domain Name System，也就是 DNS）被用来将人类可读的诸如 www.dyn.com 这样的主机名称处理成类似 204.13.248.115 的机器可读的 IP 地址。DNS 也提供一些关于域名的其他信息，比如邮件服务（译注：可参阅 https://baike.baidu.com/item/邮件服务器#3_4）。
你之前或许听说过“DNS Server”这个术语，但是并不理解它指代什么。这篇文章目的就是回答“什么是 DNS Server”以及解释它是如何工作的。DNS 是 domain name system 的缩写，用来解析特定域名对应的 IP。域名对于人来说是很好记忆的，可是所有的域名和 IP 都是有关联的。这就好比一个电话簿，里面的名字对应域名（例如：yourwebsite.com）电话号码对应网站 IP（例如：159.x.x.x）。
隐式游标 ---由Oracle数据库自动创建，名称是(SQL) ,主要用途是可以返回一个操作是否成功或失败.
根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。
我们需要知道，在网络中，两个设备间的通信是需要IP地址才可以的，也就是说，您每次访问网站时，都是通过IP地址实现的，可您输入的明明是域名，并不是IP，这又是什么情况呢？
个类加载器 , BootClassLoader , PathClassLoader , DexClassLoader ;
8月3号参加了网易提前批的笔试，笔试时间 120 分钟，然后有 10 道选择题（20分）， 4 道编程题（80分）， 2 道主观题（20分）。可以说你编程题凉了那就基本凉了，其他做的再好也没有用的了。所以时刻保持刷题还是很有必要。
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场景描述：先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
前面两集（微服务业务开发三个难题－拆分、事务、查询（上），微服务业务开发三个难题－拆分、事务、查询（下））翻译了Chris的大作。为了保证原意不跑偏同时通俗易懂，着实费了老大劲。今天我想把自己对CQRS的理解再用大白话说出来，与没时间看长文的各位共享。 毫无疑问。CQRS是治愈微服务分布式查询的良药之一。 CQRS核心的内容就是：把写入和读取分离。也就是，Command Query Responsibility Segregation，命令查询责任分离。 还是得从背景说起，我们都知道每个微服务应用都有自己的
1：首先SQLyog作为mysql的图形化操作工具，是一个收费的工具，具体软件的安装不做多叙述，还是希望大家支持正版。下面简单介绍一些常用的，方便以后开发使用
功能要求 一、登录功能（http://localhost:8080/#/login） 输入账号和密码(admin/admin)进行登录： 如果密码错误，给出提示信息 如果密码正确，跳转到主页 账号或密码错误： 📷 账号密码正确：跳转到【图书列表】 📷 分类(标签)管理 2.1 标签列表 点击【分类管理】-进入分类列表，展示所有分类信息 📷 2.2 新增标签 点击【新增】进行添加分类，点击确定，刷新【分类列表】 📷 2.3 编辑标签 点击要操作的记录右侧的【编辑】按钮，进行编辑分类。 回显数据 点击确认之后，
这期我们重点了解Modbus协议的工作机制。到底Modbus在主从设备之间是如何工作的呢？
摘要总结：本文通过分析PHP和JavaScript两种不同的语言实现聊天室，阐述了使用JavaScript实现聊天室的优势和可行性。同时，本文还通过具体的代码示例，讲解了使用jQuery插件实现聊天室的具体方法，对于从事前端开发的人员具有一定的参考价值。
的时间复杂度内实现单点修改、区间修改、区间查询（区间求和，求区间最大值，求区间最小值）等操作。
内存限制：256 MiB时间限制：2000 ms标准输入输出 题目类型：传统评测方式：文本比较 上传者： 匿名 提交提交记录统计讨论 1 测试数据 题目描述 这是一道模板题。 维护一个 nnn 点的无向图，支持： 加入一条连接 uuu 和 vvv 的无向边 查询 uuu 和 vvv 的连通性 由于本题数据较大，因此输出的时候采用特殊的输出方式：用 000 或 111 代表每个询问的答案，将每个询问的答案一次从左到右排列，把得到的串视为一个二进制数，输出这个二进制数 mod 998244353\text
关联的嵌套查询：即分别执行sql语句，一个sql语句的执行依赖于另外一条语句的结果，比如：
墨墨购买了一套 NNN 支彩色画笔（其中有些颜色可能相同），摆成一排，你需要回答墨墨的提问。墨墨会向你发布如下指令：
1：首先SQLyog作为mysql的图形化操作工具，是一个收费的工具，但是在天朝大国，任何收费的软件都可以被破解，具体软件的安装不做多叙述，支持正版，毕竟作为一个开发人员，辛辛苦苦开发出来的软件，还指
Bloom Filter(又叫布隆过滤器)是由B.H.Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。该算法的原名叫：“Space/time trade-offs in hash coding with allowable errors”，即一种允许一定容错率的哈希算法，因为在实际应用中经常有这样的情况：普通hash算法相对高额的空间消耗承受不住过大的数据，而实际上对询问的正确性要求又不大。在这种情况下Bloom Filter的时空优越性就体现出来了。 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。比较靠谱的方法是建立一个BitSet，将每个URL经过一个哈希函数映射到某一位。这个方法显然很合理，但是当数据量变得非常庞大的时候单一哈希函数发生冲突的概率太高。若要降低冲突发生的概率到1%，就要将BitSet的长度设置为URL个数的100倍！显然不符合实际。而事实上在这种应用中，少抓了几个网页的代价是很小的，所以其实并没有特别的必要来保证询问的完美正确性。 Bloom Filter算法相对朴素算法的区别就是使用了多个哈希函数，而不是一个。
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
本发明公开了一种非接触式心理参数智能分析与评测系统,包括个人信息及数据采集模块、文本数据采集模块、文本数据处理模块、专家诊断临床文本数据模块、文本诊断识别、声音、面部表情数据采集模块;所述个人信息及数据采集模块,用于个人身份认证与管理;所述文本数据采集模块,用于根据诊断专家询问建立询问数据库,采用自动问询方式与患者进行病情在情绪、认知、兴趣、睡眠、食欲中任一或多个方面的数据采集;本发明采用非接触式采集语音情感、面部表情、文本信息作为分析的手段与方法,情绪数据能真实反映患者情绪变化和认知能力,不受患者主观或者客观的原因变化导致差异分析。
语法：rmdir [文件目录] 适用对象：具有当前目录操作权限的所有使用者 功能：删除空目录 如果删除一个文件就会报错，这个指令只有在特定情况下才会使用。
在Java Persistence API (JPA)中，实体关系的加载策略是开发者必须关注的重要概念之一。其中，懒加载（Lazy Loading）和即时加载（Eager Loading）是两种基本的加载模式，它们直接影响到应用的性能和资源消耗。本文将深入浅出地探讨这两种加载方式的含义、应用场景、常见问题、易错点以及如何避免这些问题，并附带代码示例以供参考。
今天我要将的这道题是网易 8 月 3 号研发岗笔试的第一题，也是四道题中最简单的一道。这道题涉及到前缀和的应用，所以我想借这道题给大家讲一讲前缀和相关的一些知识，以后大家遇到这道题，就可以快速秒杀了。
具有ACID的数据库支持强一致性，强一致性代表数据库本身不会出现不一致的线性，每个事务都是原子性，要么成功，要么失败，事物间具有隔离性，且互不影响，而且最终状态是持久化的。
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