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TRTC音频质量

5、声音音质差或者声音忽大忽小若您外接了声卡,开了耳返,当连麦时就会引发此,建议您在外接声卡时关闭耳返,因为声卡一般自带了耳返功能。6、Web 通话过程中出现回声、杂音、噪声、声音小?

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P、NP、NPC

P属于NP,NPC属于NP。  2. NPC同时属于NP hard,是NP与NPhard的交集。 也就是说,A不比B难。     约化具有一项重要的性质:约化具有传递性。如果A可约化为B,B可约化为C,则A一定可约化为C。 》PP是指在多项式时间能由确定型图灵机解决的如果一个可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法,那么这个就属于P。》 NPNP是指在多项式时间内能由非确定型图灵机解决的     NP不是非P类。NP是指可以在多项式的时间里验证一个解的。 NP-hard     NP-Hard是这样一种,它满足NPC定义的第二条但不一定要满足第一条(就是说,NP-Hard要比 NPC的范围广)。

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    PNPNP-HardNP-Complete

    近日,论文中涉及到NP-Hard,写下笔记对以上进行区分. P:在多项式时间内可以求解的. NP:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的. NP-Hard:所有的NP在多项式时间内可以归约到该,该为NP-Hard. NP-Complete:一个即是NP-Hard,同时又是NP.

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    穿越迷雾:一次多组件超时的 Flink 崩溃定位小记

    此外,假设如果 ZooKeeper 服务端出的话,同一个集群的其他作业很可能都受到波及,但并没有观察到其他作业有出错的情况,因此 ZooKeeper 服务端出的概率极小。 直接原因浮现既然环境方面出的概率极小,那还是从作业本身入手分析。 那又来了:究竟是什么操作,造成内存压力这么大呢? 深入分析既然发现了的直接原因是堆内存压力过大,GC 无法清理,那很可能出现了内存泄漏的现象。 如果在着手定位前,先看一下 Flink 的监控数据,会更容易发现的成因。 ,那么我们可以忽略它们,继续往更早的日志中找,直到发现根因。

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    什么是P、NP和NPC

    他们没有搞清楚NP和NPC的概念。NP并不是那种“只有搜才行”的,NPC才是。好,行了,基本上这个误解已经被澄清了。 下面的内容都是在讲什么是P,什么是NP,什么是NPC,你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到,把NP当成是 NPC是一个多大的错误。     简单地说,一个A可以约化为B的含义即是,可以用B的解法解决A,或者说,A可以“变成”B。《算法导论》上举了这么一个例子。 如果A可约化为B,B可约化为C,则A一定可约化为C。这个道理非常简单,就不必阐述了。     同时满足下面两个条件的就是NPC。首先,它得是一个NP;然后,所有的NP都可以约化到它。证明一个是 NPC也很简单。

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    P、NP、NPC(NP完全)、NPH和多项式时间复杂度

    简单的说,存在多项式时间的算法的一类,称之为P类;而像梵塔,推销员旅行,至今没有找到多项式时间算法解的一类,称之为NP。同时,P类是NP的一个子集。 如果A可约化为B,B可约化为C,则A一定可约化为C。 约化的意义: A可约化为B”有一个重要的直观意义:B的时间复杂度高于或者等于A的时间复杂度。 后来,Hamilton回路成了NPC,TSP(旅行商)也成了NPC。现在被证明是NPC的还有很多,任何一个NPC找到了多项式算法的话所有的NP都可以完美解决了。 5.NPHNPH(NP难,英文NP-hard),其满足NPC定义的第二条但不一定要满足第一条(就是说,NP-Hard要比 NPC的范围广,但不一定是NP)。 什么是P、NP和NPC. 图论中P、NP、NPC和NP难详解.

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    如果在ucos中使用浮点数,尽量使用__align(8) 对齐,否则串口打印浮点数会乱码,比如:

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    解决,别扩展

    循环慢另外一个是,最终解决的脚本和全量加载法的脚本在主要步骤上并没有太大差异,但效率为什么会差这么多呢? 然后是解决有些一根筋了,看似找到了一个又一个方案,其实这些方案都是旧方案的补丁,而没有真正地解决。从A引入了B,然后为了解决B又引入了C,直到撞到南墙。 针对 X 提出了一个方案,在方案实施过程中,遇到了 Y,于是不停地查找 Y 的解决办法,而忽略了原来的 X。 有时候,方案可能是完全错误的,解决 Y 可能完全没有意义,换一种方案,原来的就全解决了。在跟别人交流时,我一直把初始需求说清楚,避免此类,没想到这次不知不觉就沉入其中了,下次一定注意。 关于本文有什么可以在下面留言交流

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    迷宫(BFS) - POJ 3984

    是新加入我们的大虾Gabriel童鞋写的,他是一个刚入大学的大一新生,孺子如虎也,赞! 解思路: 该目是找寻最短路径,要想做出这道,只需要解决2个: 1)找到一条最短路; 2)打印出来。 当然从起点到终点有不止一条路,找到一条最短路就是我们主要需要解决的 怎样才算最短的呢? 然后再把所有的走一步能走到的点,再寻找它下一步能走到的点,一直循环重复直到找到终点,那就是从起点能到终点的最短路径了,然后再把每一步的路径存储,搜索完过后打印出来,就能解决了。

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    Numeric Overflow,SQL?Java Code

    这两天出差,出发前开发同学提了一个,开会间隙,有了一些想法,java代码中和Oracle中均有可能出现此错误,记录于此。一段mybatis的代码,查询一张表的数据,SQL类似如下, ? 下开发,开发和测试环境max(id)值,开发环境max(id)=5325测试环境max(id)=177830 至此,就比较明显,测试环境的id值6位,已经超了short类型5位,这就可以解释为何开发环境正常 目前已经知道了,反过来看,首先程序报错Numeric Overflow,提示很清楚,就是有数据类型溢出了,但未出现ORA错误号,因此很有可能不是数据库中的,进一步使用SQL执行,未出现错误,说明很有可能是代码 ,类型溢出的可能场景,变量定义的类型,被赋予了超过其范围的一个值,检索报错SQL涉及的变量定义,很有可能就会发现。 我们可能经常碰见这样的,一条SQL,一段code,一个环境可以,另一个环境报错,我觉得首先需要考虑的,就是明确的范围,是SQL语句的,是代码,抽丝剥茧,大胆怀疑,细心验证,真相往往就只有一个

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    GC和OOM分析

    小编最近遇到GC不断增长的。 推荐一款分析GC日志的工具0x01:GC GCViewer是一款分析GC日志的开源工具,非常容易使用,官网如下:https:github.comchewiebugGCViewer下图列出了支持的JDK 具体一些图标上的线条,及说明也非常简单;如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有。最简单的一条,只要看到堆的占比只增不减,大概率是有内存泄露。 0x02:OOM JVM故障分析及性能优化系列之一:使用jstack定位线程堆栈信息JVM故障分析及性能优化系列之二:jstack生成的Thread Dump日志结构解析JVM故障分析及性能优化系列之三 故障分析及性能优化系列之六:JVM Heap Dump(堆转储文件)的生成和MAT的使用JVM故障分析及性能优化系列之七:使用MAT的Histogram和Dominator Tree定位溢出源对应OOM以上这个网友写的这几篇文章非常不错

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    动态规划-LeetCode 5 (经典DP、LCS)

    作者:TeddyZhang,公众号:算法工程师之路 DP基础:LeetCode #51编程【LeetCode #5】最长回文子串给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。 示例 2:输入: cbbd输出: bb解思路:前两天我们讲解了中心拓展法来解这道目,今天我们使用动态规划的方法来写这道目,首先我们要寻找一个递推式如下:我们将f表述为从j到i的子串为回文串,j maxlen 解思路:我们首先定义动态规划矩阵dp为字符串A的第一个字符到第i个字符以及字符串B的第一个字符到第j个字符的最长公共子序列。

    1.1K10

    【每日一 1460: 2n皇后

    目描述给定一个n*n的棋盘,棋盘中有一些位置不能放皇后。 总共有多少种放法?n小于等于8。 输入输入的第一行为一个整数n,表示棋盘的大小。

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    【每日一 1233: 核电站

    目描述一个核电站有N个放核物质的坑,坑排列在一条直线上。如果连续3个坑中放入核物质,则会发生爆炸,于是,在某些坑中可能不放核物质。现在,请你计算:对于给定的N,求不发生爆炸的放置核物质的方案总数。

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    【每日一 1109: Hanoi双塔

    关注我们目描述给定A,B,C三根足够长的细柱,在A柱上放有2n个中间有空的圆盘,共有n个不同的尺寸,每个尺寸都有两个相同的圆盘,注意这两个圆盘是不加区分的(下图为n=3的情形)。

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    数据质量是“技术”还是“业务”

    三、数据质量责任主体人们在解决之前,往往会先分析出的责任主体,很多人可能在纠结,数据质量究竟“业务”的还是“技术”的? 我们发现1和2都是业务的,3虽然表面看是技术的,但本质上还是业务的。因此大部分数据质量主要还是来自于业务。 2、建立数据质量闭环管理机制从定义、发现、整改、跟踪、效果评估5个方面建立相应的管理及认责机制。 从业务出发做定义,由工具自动、及时发现,明确责任人,通过邮件、短信等方式进行通知,保证及时通知到责任人。跟踪整改进度,建立相应的质量评估KPI。保证数据质量全过程的管理。 当前数据当前数据的,需要通过从定义、发现、整改、跟踪、效果评估5个方面来解决。具体可以参考我之前在普元微信公众号的文章《大数据是否值得信赖——浅谈商业银行数据质量管理》。

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    非凸与凸求解

    》凸优化的好处1)如果一个实际的可以被表示成凸优化,那么我们就可以认为其能够得到很好的解决。2)还有的不是凸优化,但是凸优化同样可以在求解该中发挥重要的左右。 3)对于凸优化来说,局部最优解就是全局最优解。4)若f(x)在非空可行集R上是严格凸函数,则的全局极小点是唯一的。

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    POSTGRESQL AUTO_VACUUM 弄清,解决

    vm文件对于table 和 index 都是有效的, 一个数据文件对应一个vm文件,fm文件,记录数据表中的可用的空间记录 那么下面就会有一些提出了1 VACUUM 针对的是哪个级别的参数,是数据库级别的 假设此时bloating的那个表没有出现在这个查询中,说明 另外在判断表bloating的情况下,主要的还要看是所有表都出现,还是极个别的表出现,如果是所有的表都出现的情况下. 除此之外,大部分都来自于  transaction运行的时间长,导致的我们的,所以下面的语句 SELECT pid, datname, usename, state, backend_xmin, ,如果有就需要对这些语句进行相关的KILL 避免出现表 bloating的. 除了这个之外,还有相关的复制槽的,查询当前数据库中是否有复制槽,并且工作情况如何,也是解决某些表bloating 的,如果复制槽存在但没有数据库的目的地,那么复制槽会阻止表 删除死行.

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    POSTGRESQL AUTO_VACUUM 弄清,解决

    那么下面就会有一些提出了1 VACUUM 针对的是哪个级别的参数,是数据库级别的,还是表级别的,还是行级别的, VACUUM 针对的是当前数据库中的每个表,每个表都需要进行VACUUM 2 假设此时bloating的那个表没有出现在这个查询中,说明 另外在判断表bloating的情况下,主要的还要看是所有表都出现,还是极个别的表出现,如果是所有的表都出现的情况下. 除此之外,大部分都来自于 transaction运行的时间长,导致的我们的,所以下面的语句 SELECT pid, datname, usename, state, backend_xmin,query ,如果有就需要对这些语句进行相关的KILL 避免出现表 bloating的. 除了这个之外,还有相关的复制槽的,查询当前数据库中是否有复制槽,并且工作情况如何,也是解决某些表bloating 的,如果复制槽存在但没有数据库的目的地,那么复制槽会阻止表 删除死行.

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    意识】从哪里来?

    前言意识的高低对个人未来发展具有深远影响。意识高的人,由于其拥有比现在状态更高的目标,所以会感觉到现状存在意识低的人,其自身目标与现状水平处于一致的状态,认为现状与目标相一致,所以保持现状就可以了。所谓“”,就是目标标准值和现状之间的差距。认识到这种差距就能意识到的存在。 解决有三种类型: “解决麻烦”是一种把负面状态提升到标准值,即针对原因1的解决方法; “改善”和“改革”是一种通过设置高标准来创造或解决的过程。 每一种解决的方法都很重要,但是为了持续的成长,改革和改善不可或缺,即针对原因2、原因3的解决方法。综上所述,从哪里来呢? 01 寻找寻找那些与标准值不符的行为,这些的发现和解决相对容易,将这些行为恢复到标准状态即可,挑战性不大。02 制造不满足现状,对现有行为设定高标准。标准越高,解决的难度就越大。?

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