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黑服务器

黑服务器是指一类不被主流操作系统或软件兼容的服务器。这类服务器通常运行在低标准、低成本的设备上,可能不具备现代操作系统所需的安全和功能。黑服务器可能无法与主流平台兼容,因此这类服务器无法与主流服务器进行通信。

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  1. 腾讯云服务器:具有高性能、高可用性、高安全性等特点,支持多种操作系统,提供快速稳定的网络连接,可以满足各种应用场景的需求。
  2. 腾讯云数据库:提供多种类型的数据库产品,如关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库等,支持数据的高可用性、备份和恢复等功能,可以满足各种应用场景的需求。
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在频频恶意攻击用户、系统漏洞层出不穷的今天,作为网络治理员、系统治理员虽然在服务器的安全上都下了不少功夫,诸如及时打上系统安全补丁、进行一些常规的安全配置,但有时仍不安全。...一、如何防止溢出类攻击 1、尽最大的可能性将系统的漏洞补丁都打完,最好是比如Microsoft Windows Server系列的系统可以将自动更新服务打开,然后让服务器在您指定的某个时间段内自动连接到...假如您的服务器为了安全起见 禁止了对公网外部的连接的话,可以用Microsoft WSUS服务在内网进行升级。 2、停掉一切不需要的系统服务以及应用程序,最大限能的降底服务器的被攻击系数。...比如前阵子的MSDTC溢出,就导致很多服务器挂掉了。其实假如 WEB类服务器根本没有用到MSDTC服务时,您大可以把MSDTC服务停掉,这样MSDTC溢出就对您的服务器不构成任何威胁了。...4、启用IPSec策略:为服务器的连接进行安全认证,给服务器加上双保险。

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平衡二叉树 红树 红树属于平衡二叉树,但是并非严格意义上的平衡二叉树,因为平衡二叉树要求节点的左右子树高度差不超过1, 而红树放弃了这种高度平衡,利用对结点上色的操作来保证树相对平衡,这其中原因大概是维护一个绝对平衡的二叉树代价太大...但如果插入频率小或者只有一次构建,那么平衡二叉树的查询性能还是比红树高。...从上面的性质我们大概知道红树的结构,树根为黑色,不存在连续的两个红色结点,每个子树分支的结点个数相同,如下图 ?...此时红树构建平衡分为4种情况: 情况一:红树为空树,此时插入结点充当根结点,上色为 情况二:插入结点已经存在,此时替换插入结点值即可 情况三:插入结点的位置,其父结点是黑色,此时平衡未打破,插入完成...到这里就构建完成了 相对于构建新增,红树的删除情况更为复杂,由于时间关系(这周只有一天休息加上绘图太费劲),留到下一次分享。 构建代码 红树构建源码

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历史上AVL树流行的另一变种是红树(red black tree)。...如果我们把该项涂成黑色,那么我们肯定违反条件4,因为将会建立一条更长的节点的路径。因此,这一项必须涂成黑色。如果它的父节点是的,我们插入完成。...这种情形只有X和P是红的,G是的,因为否则就会在插入前有两个相连的红色节点,违反了红树的法则。采用伸展树的术语,X、P和G可以形成一个一字形链或之字形链(两个方向中的任一个方向)。...注意,对于红树带有一个儿子的节点的情形,我们不想使用这种方法进行,因为这可能在树的中部连接两个红色节点,为红条件的实现增加苦难。...如果不是这样,那么我们知道T将是红的,而X和P将是的。我们可以旋转T和P,使得X的新父亲是红的;当然X和它将是的。此时我们可以回到第一种情况。

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树的介绍 红树(Red-Black Tree,简称R-B Tree),它一种特殊的二叉查找树。...红树是特殊的二叉查找树,意味着它满足二叉查找树的特征:任意一个节点所包含的键值,大于等于左孩子的键值,小于等于右孩子的键值。 除了具备该特性之外,红树还包括许多额外的信息。...红树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,颜色是红(Red)或(Black)。 红树的特性: (1) 每个节点或者是黑色,或者是红色。 (2) 根节点是黑色。 (3) 每个叶子节点是黑色。...(5) 从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的节点。 关于它的特性,需要注意的是: 第一,特性(3)中的叶子节点,是只为空(NIL或null)的节点。...因而,红树是相对是接近平衡的二叉树。

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什么是红树 红树依然是一棵二分搜索树,《算法导论》中的红树定义如下: 每个节点或者是红色的,或者是黑色的 根节点是黑色的 每一个叶子节点(最后的空节点)是黑色的 如果一个节点是红色的,那么他的孩子节点都是黑色的...从任意一个节点到叶子节点,经过的黑色节点是一样的   在学习红树之前,我们有必要先学习一下什么是2-3树,学习2-3树不仅对于理解红树有帮助,对于理解B类树,也是有巨大帮助的。...如下图所示: 红树与2-3树的等价性   我们在这里定义所有的红色节点都是向左倾斜的,红色节点代表与父亲节点相融合,由于我们可以通过2-3树画出一个棵红树:   由此可知,红树是保持“...红树和AVL树:由于红树的最大高度是2logn,所以在查找时,相比于AVL树会慢一些,而红树的添加和删除元素比AVL树更快一些,如果只是用于查询,AVL树的性能要更高一些。   ...向红树中添加一个新元素,类比于2-3树中添加一个新元素,就是或者添加进2-节点,形成3-节点;或者添加进3-节点,暂时形成一个4-节点,这样我们可以让我们的红树,永远添加红节点。

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帽运算

IMREAD_UNCHANGED)#原始图像 k=np.ones((5,5),np.uint8)#设置核kernel r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)#帽运算...cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:帽运算是用其闭运算图像减去原始图像的操作...帽运算获取图像内部的小孔,或前景图像的小黑点,或得到比原始图像的边缘更暗的边缘部分。帽运算常用来检测图像中的波谷结构,分离比邻近点暗一些的斑块,比如得到轮廓效果图。...帽图像=闭运算图像-原始图像=(原始图像先膨胀后腐蚀)-原始图像 首先读取图像 进行图像闭运算操作 闭运算图像减去原始图像,得到相减后的图像,获得帽运算图像的结果 result=cv2.morphologyEx...(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) img表示输入图像 cv2.MORPH_BLACKHAT表示帽运算 kernel表示帽运算时所采用的结构类型 注意:帽运算是用其闭运算图像减去原始图像

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# 什么是红树 红树的英文是 “Red-Black Tree”,简称 R-B Tree。它是一种不严格的平衡二叉查找树。 红树中的节点,一类被标记为黑色,一类被标记为红色。...# 红树平衡调整 # 插入操作的平衡调整 红树规定,插入的节点必须是红色的。而且,二叉查找树中新插入的节点都是放在叶子节点上。...这个时候节点 d 就成了 “红 - ” 或者 “ - ”; 这个时候,关注节点变成了节点 d,第二步的调整操作就会针对关注节点来做。...,我们给节点 d 的右子节点 c 多加一个黑色,这个时候节点 c 就成了 “红 - ” 或者 “ - ”; 这个时候,关注节点变成了节点 c,第二步的调整操作就会针对关注节点来做。...或者 “ - ”; 关注节点从 a 变成其父节点 b; 继续从四种情况中选择符合的规则来调整。

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在JDK8之前其实就已经有红树的应用,比如TreeMap的底层就是用了红树的数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构的铺垫。...因此可以使用红树的思想来解决这个线性问题。...二、红树RBTree 红树其实是基于二叉查找树的一颗平衡二叉查找树,具有以下特点: (1)结点是红色或黑色的,在hashMap实现中用boolean的true和false表示红色或黑色。...再经过变色后,形成最终的红树: ? 三、总结 个人觉得红树是一个挺不错的思想,红树在BST的基础上还引入了颜色的特点,通过变色和旋转来保持红树的特点,保证树的平衡。...红树的前身其实是234树,有兴趣的小伙伴可以了解下234树,234树和红树的操作完全是等价的。之所以在java中使用红树的数据结构是因为如果直接使用234树实现会非常繁琐。

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来个苹果

老爷机,当时为了性能安装的系统还是XP(自带WINDOWS 7),现在有些常用软件已经不支持了,准备重新安装WINDOWS10,由于用了几年的水果系统发现特别好用,于是想着装WINDOWS和苹果双系统...苹果系统 网上使用较多的是果小兵的苹果系统。文末会提供下载,文件有点大,耐心等待下载完成即可。 镜像工具 这里找荐几款我觉得比较好用的镜像工具: Rufus 一款实用的自启动u盘制作工具。...cn/download.html Etcher: https://www.balena.io/etcher/ 磁盘分区工具 当然系统安装还少不了磁盘分区啦,虽然Windows10自带有,但如果要安装苹果系统的话需要转换磁盘格式...50000 —>创建主分区,这里要注意数字按M计算,该分区用来安装系统 4、list partition —>列出磁盘上的分区 后续有机会装苹果时再分享详细的苹果系统安装方法吧...Any way, 虽然最后因为电脑配置问题苹果没有安装成功,但对苹果系统及BIOS也增加了一些认识和了解。

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树概念 红树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或 Black。...极限最短:全 极限最长:一一红 红树结构 enum Color { RED, BLACK }; template struct RBTreeNode...插入 红树的叔叔是关键 u存在且为红,变色继续向上处理 u不存在或存在且为,旋转(单旋+双旋)+变色 情况一:cur为红,parent为红,grandfather为(固定),uncle存在且为红...处理:p、u变黑,g变红,继续把g当成cur g不是根,往上继续处理 g是根,再把g变成黑色 情况二:cur为红,parent为红,grandfather为(固定),u不存在/u存在且为(单旋+...u不存在 u存在且为 情况三:cur为红,parent为红,grandfather为(固定),u不存在/u存在且为(双旋+变色) u不存在 u存在且为 插入代码: bool insert

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下面我们会红树的特征、插入以及删除来分析红树是如何进行自平衡的。...特征 想要了解红树如何自平衡,就必须了解红树的特征,因为自平衡操作都是围绕这些特征来的,一旦一个红树因为插入和删除节点打破了自身的特征,那么他就需要进行自平衡(变色、旋转)来使得二叉树重新满足红树的特征...第4条规则保证了最短的路径上全是黑色节点,最长的路径上是红交替的路径(最短路径的两倍长)。...通过上述特征,决定了红树的一个重要特性:从根到叶子的最长的可能路径不多于最短路径的两倍长。 下图是一张红树示意图: ?...,需要我们细细揣摩,并且反复的研究,在了解红树的基本概念以后,我们后续会分析一下HashMap中红树的实现以及着手自己实现一个红树。

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前言 红树的应用还是比较广泛的。比如Java8的HashMap的底层就用到了红树,还有TreeMap和TreeSet也用到了。 下面主要以下几个方面学习一下红树。...1)二叉查找树BST 2)红树RBTree的规则、增删查 3)红树的Java实现。...其中两款具有代表性的平衡树分别为AVL树和红树。AVL树由于实现比较复杂,而且插入和删除性能差,在实际环境下的应用不如红树。...下图中这棵树,就是一颗典型的红树: ? 什么情况下会破坏红树的规则,什么情况下不会破坏规则呢?我们举两个简单的栗子: 添加节点 1.向原红树插入值为14的新节点: ?...由于父节点15是黑色节点,因此这种情况并不会破坏红树的规则,无需做任何调整。 2.向原红树插入值为21的新节点: ?

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树虽然本质上是一棵二叉查找树,但它在二叉查找树的基础上增加了着色和相关的性质使得红树相对平衡,从而保证了红树的查找、插入、删除的时间复杂度最坏为O(log n)。...但它是如何保证一棵n个结点的红树的高度始终保持在logn的呢?这就引出了红树的5个性质: 每个结点要么是红的要么是的。 根结点是的。...正是红树的这5条性质,使一棵n个结点的红树始终保持了logn的高度(红树的高度至多为2log(n+1)证明略),从而也就解释了上面所说的“红树的查找、插入、删除的时间复杂度最坏为O(log n)...对于树的旋转,能保持不变的只有原树的搜索性质,而原树的红性质则不能保持,在红树的数据插入和删除后可利用旋转和颜色重涂来恢复树的红性质。...三、红树的插入 将一个节点插入到红树中,需要执行哪些步骤呢?首先,将红树当作一颗二叉查找树,将节点插入;然后,将节点着色为红色;最后,通过旋转和重新着色等方法来修正该树,使之重新成为一颗红树。

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