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cf666E. Forensic Examination(广义后缀自动机 线段树合并)

题意 题目链接 Sol 神仙题Orz 后缀自动机 + 线段树合并 首先对所有的\(t_i\)建个广义后缀自动机,这样可以得到所有子串信息。 直接线段树合并一下就好啦 总复杂度:\(O(大常数的nlogn + 小常数的n\sqrt{n})\) 疯狂wa的原因居然是pair<int, int>不支持自定义小于号 #include<bits/stdc

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服务器搭建BLOG,CF-Blog搭建教程

除了Github/Coding的静态博客,又一种不需要服务器搭建博客的程序。

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    腾讯云618采购季来袭!

    腾讯云618采购季:2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单0.8折起,企业用户购买域名1元起,还可一键领取6188元代金券,购后抽奖,iPhone、iPad等你拿!

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    微信小程序分享——会话服务器和业务服务器合并

    服务器列表 到期啦!!!! 文件迁移 因为两台服务器的镜像是不同的,里面的环境也不同。业务服务器是nginx+php-fpm的环境,而会话服务器是LAMP (Apache)。 首先把登录会话服务器,把文件传到业务服务器来。 会话服务器(172.16.0.15) /opt/lampp/htdocs/mina_auth 迁移到 ->业务服务器(172.16.0.8) /data/release/session-wafer/mina_auth 设置nginx 因为业务服务器已经跑在了80端口,因而我们现在把会话服务器配置到8080端口会更加合理。所以我们是让一个nginx同时支持多个端口。 插件是已经随LAMP安装了的,而在业务服务器,并没有这个插件。

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    服务器硬盘扩容是否能合并 云硬盘扩容方法

    服务器硬盘扩容是否能合并?有的人可不敢轻易合并,就担心会造成数据丢失的现象,那么是否真的如此呢? 云服务器硬盘扩容是否能合并 对于云服务器硬盘扩容是否能合并这个问题,其实是完全可以实现的,而且操作方式很简单。首先建议大家做好数据备份,因为的确不排除会出现重要数据的可能性。 然后大家可以利用硬盘分区软件来进行分区扩容,之后再把分区进行合并,可以说期间最重要的事情就是备份了,尤其是重要的文件,但如果在云硬盘中并没有有价值的数据,可以直接合并。 云硬盘扩容方法 云服务器硬盘扩容是否能合并的答案很显然是肯定的,但注意事项也需要大家铭记,还有就是云硬盘扩容的方法,其实可以分为以下几种。 最后一种适合在自建的服务器环境里使用,多分区混合为一个分区后扩容。 以上就是关于云服务器硬盘扩容是否能合并的相关介绍,其实扩容的方式不局限于一种,而合并也不是在任何情况下都适合做的。

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    ZigBee On Windows Mobile—利用CF卡接口外扩

    CF卡接口的用途可以有两个,即Storage和IO。通常我们用的CF卡,就是作为Storage来用的;但是,CF卡接口也可以作为IO来用的。 那么,我们的目的就很明确了,就是将CF卡接口作为IO,映射出一个串口,那样不就可以和我们的ZigBee模块进行通信了嘛。          CF卡接口转串口可以使用芯片来实现,那样的话,就需要自己画板子,调试,比较麻烦。目前,市场已经有现成的CF卡接口转串口设备可以买到。 图1:CF转串口和CF接口GPS设备示意图     那么,通信的问题解决了,电源问题如何解决呢?因为我们的ZigBee模块也是要供电才能工作的。 参考CF接口规范http://zhidao.baidu.com/question/51808984.html,原来CF卡接口也是提供了电源和地的。所以,我们只要使用CF卡接口提供的+5V电源就可以了。

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    Druid 集群方式部署 —— 从独立服务器部署上合并到集群的硬件配置

    如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话,例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器, 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话 ,下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。 从单独服务器部署的实例中找到 Coordinator 和 Overlord 进程的总计 heap 内存使用大小,然后在新的集群服务上选择硬件时候的 RAM 内存选择,需要有这 2 个进程合并 heap 在针对集群的部署中,如果能够使用多台服务器来部署数据服务器就更好了,因为这样能够让集群拥有更多的冗余来保障持续运行。 当针对数据服务器选择硬件的时候,你可以选择分裂因子 ‘N’,针对原始独立服务器部署的时候的 CPU/RAM 的数量除以 N, 然后按照除以 ‘N’ 后的结果来确定集群服务器的硬件要求。

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    使用socket实现即时通讯聊天室

    Demo地址 准备工作 想要实现即时通讯,还是需要有服务器的支持,这里我使用的是一个简单配置的服务器 ? 还是去年腾讯搞活动买的,还不错,有机会你们也可以去看看。 阿里云腾讯云都会时不时的出一些活动,买一个服务器自己玩玩还是可以的。如果有活动,我可以在后面不断更新。 有了服务器以后就是敲代码了。 this.refs.message.input.value if (this.message.trim().length === 0) { message.info("你还啥子都还没有输入就行发送了嘛 > <Avatar style={{ color: '#f56a00', backgroundColor: '#fde3cf v.message.message}} <Avatar style={{ color: '#f56a00', backgroundColor: '#fde3cf

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    掌握这几点,让你轻松搞定内存泄露、内存溢出!

    因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患, 另外,下面会用到了两个工具:Processor Explorer、MAT Windows服务器 1、找到 cpu 占有率最高的 java 进程号 PID:20260 2、根据进程号找到 cpu 占有率最高的线程号 双击刚刚找到的 java 进程 线程号:15900 ,转成十六进制 线程快照格式都是统一的,我们以一个线程快照简单说明下 "main" #1 prio=5 os_prio=0 tid=0x0000000002792800 nid=0x3e1c runnable 0x00000000025cf000 我们前面找到占 cpu 最高的线程号:15900 ,十六进制:3e1c ,用 3e1c 去快照文件里面搜一下 自此,找到问题 Linux服务器 排查方式与 Windows 版一样,只是命令有些区别 玩转的JVM内存模型的方法学会了嘛?是不是很 easy?

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    Git 合并多个 commit,保持历史简洁

    : -i(--interactive):弹出交互式的界面进行编辑合并 [commitid]:要合并多个版本之前的版本号,注意:[commitid] 本身不参与合并 指令解释(交互编辑时使用): p, pick 查看 log 记录,使用git rebase -i选择要合并的 commit 编辑要合并的版本信息,保存提交,多条合并会出现多次(可能会出现冲突) 修改注释信息后,保存提交,多条合并会出现多次 推送远程仓库或合并到主干分支 add redis script fe4bbcb Initial commit 编辑要合并版本 # 指定要合并版本号,cf7e875 不参与合并,进入 vi 编辑器 $ git rebase -i cf7e875 update clear-logs.sh pick 1693a6f update clear-logs.sh version pick 8c8f3f4 update website # Rebase cf7e875 ..291e427 onto cf7e875 (10 commands) # # Commands: # p, pick = use commit # r, reword = use commit, but

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    hadoop2-HBase的安装和测试

    当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并(Minor, Major Compaction),在合并过程中贵进行版本合并和删除工作(Major),形成更大的storefile。 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region分割为两个,并由hmaster分配到相应的region server服务器,实现负载均衡。 5. /hbase shell --创建t_student表 create 't_student' , 'cf1' hbase(main):003:0> create 't_student' , 'cf1 flush 't_student' 4.4.再次插入数据 put 't_student' , '001', 'cf1:name', 'Tom' put 't_student' , '002', 'cf1 4.6.手动合并文件 --手动合并文件 major_compact 't_student' 合并之后,两个文件变成了一个文件 ?

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    HBase原理

    Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:     – HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。 如create ‘test’, ‘course’;     – 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,        hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile       – 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并 (minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),        形成更大的storefile。        – 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。

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    Hbase 基础面试题

    为设置获取记录的列个数,默认无限制,也就是返回所有的列.每次从服务器端读取的行数,默认为配置文件中设置的值. 9. 2、Major 操作是对 Region 下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作,最终的结果是整理合并出一个文件。 14. 简述 Hbase filter 的实现原理是什么? 每台 HBase 服务器有一个 WAL,这台服务器上的所有表(和它们的列族)共享这个 WAL。你可能想到,写入时跳过 WAL 应该会提升写性能。 的数据量分布不均匀时,比如CF1为100万,CF2为1万,则Region分裂时导致CF2在每个Region中的数据量太少,查询CF2时会横跨多个Region导致效率降低。 如果每个CF的数据分布均匀,比如CF1有50万,CF2有50万,CF3有50万,则Region分裂时导致每个CF在Region的数据量偏少,查询某个CF时会导致横跨多个Region的概率增大。

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    GIT学习----第十三节:分支管

    使用fast forward模式合并之后查看分支历史 $ git log --graph --pretty=oneline * 3d1696f7237c130cf5a1ad9773ffbee51be3262a 分支合并之前查看分支历史 $ git log --graph --pretty=oneline * 3d1696f7237c130cf5a1ad9773ffbee51be3262a (HEAD - 分支–no-ff模式合并之后查看历史 $ git log --graph --pretty=oneline * 118be5d78c46cf4ddc2512b5e8f0f2730b96d456 (HEAD -> master) --no-ff模式合并 |\ | * 93ecb8398c082ef26a0d405cae7e74cbf3dc0644 --no-ff模式测试 |/ * 3d1696f7237c130cf5a1ad9773ffbee51be3262a 合并分支时,加上–no-ff参数就可以用普通模式合并合并后的历史有分支,能看出来曾经做过合并,而fast forward合并就看不出来曾经做过合并

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    html网页如何禁止右键和左键功能禁止复制

    用鼠标左键选中后用ctrl+C 再用 ctrl+V不就可以复制粘贴了嘛。如何屏蔽左键呢?   这次用的参数是:onselectstart。就是左键选定的参数。 代码如下: <body onselectstart="return false">   现在我们来把这两部分合并起来。

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    Clickhouse入门及实践

    create table t_tinylog ( id String, name String) engine=TinyLog; Memory 内存引擎,数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中,服务器重启数据就会消失 写入后的某个时刻(大概 10-15 分钟后),ClickHouse 会自动执行合并操作(等不及也可以手动通过 optimize 执行),把临时分区的数据,合并到已有分区中。 每产生一个新的目录分区就向上递增一个数字 MaxBlockNum: 最大分区块的编号,新创建的分区MinBlockNum等于MaxBlockNum的编号 Level: 合并的层级,被合并的次数。 _1_0_4/ 20200601_5_5_0/ 合并得来的,后期会被清理掉 只合并某一分区: 再次插入数据: insert into t_order_mt values (101,'sku_001' 如果你想处理掉重复的数据,可以借助这个 ReplacingMergeTree 去重时机:数据的去重只会在合并的过程中出现。合并会在未知的时间在后台进行,所以你无法预先作出计划。

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    Hive 的入门级 Group By 全案例

    所以干货文章即将到来,小伙伴们,你们的赞准备好了嘛? 我这里用到一张表,叫做 tblobj2. image 按照 schema_id, type_desc 为分组的记录总数,以及按照 schema_id 为分组的记录总数,且两个分组的记录总数需要合并到一个结果集,如下: ? image 3.按照 schema_id, type_desc 为分组的记录总数,以及按照 type_desc 为分组的记录总数,且两个分组的记录总数需要合并到一个结果集,如下: ? image 按照 schema_id + type_desc, schema_id 为分组依据求分组总数, 并合并所有数据总计到一个结果集: ?

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    Hbase(一)了解Hbase与Phoenix

    Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:     – HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。 如create ‘test’, ‘course’;     – 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,        hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile       – 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并 (minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),        形成更大的storefile。        – 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。

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    RRD浅析

    , 是指合并数据的方式,可选的有AVERAGE, MAX, MIN, LAST。 RRA: Round Robin Archive, 是对采集到的数据以某种方式(CF)的归档。 声明格式如下 RRA:CF:xff:step:rows 在这里又有一个新的概念CDP(consolidated data point), 一个CPD是把step个PDP按照指定的CF进行合并得到的一个数值 ,这样的方式就保证了数据库的大小是不会增长的,同时将PDP合并成CDP的做法,又可以保证RRD可以存储很长一段时间的数据。 )的方式进行合并得到一个CDP,24个这样的CDP组成一个RRA归档。

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    给初学者的RxJava2.0教程(四) :zip操作符使用

    其中一根水管负责发送圆形事件 , 另外一根水管负责发送三角形事件 , 通过Zip操作符, 使得圆形事件 和三角形事件合并为了一个矩形事件 . 下面我们再来看看分解动作: ? , 也不可能出现圆形2和三角形A进行合并的情况. 这个也很好理解, 因为是从每一根水管里取一个事件来进行合并, 最少的那个肯定就最先取完, 这个时候其他的水管尽管还有事件, 但是已经没有足够的事件来组合了, 因此下游就不会收到剩余的事件了. 这下就对了嘛, 两根水管同时开始发送, 每发送一个, Zip就组合一个, 再将组合结果发送给下游. 不对呀! 比如一个界面需要展示用户的一些信息, 而这些信息分别要从两个服务器接口中获取, 而只有当两个都获取到了之后才能进行展示, 这个时候就可以用Zip了: 首先分别定义这两个请求接口: ?

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