S给R发送的请求可以在请求头中新增一个序列号（Seq），如果Seq重复，那么我们R端可以丢弃，并且做出响应，这个时候如果之前网络延迟导致消息迟到的响应也到达了S，那么我们为了能够让S也知道消息重复，所以我们给响应头增加了个（ACK）]
为了使传输层提供可靠的数据传输服务，基于不可靠信道实现可靠数据传输需要采取以下措施：
如果提供不可靠传输，丢弃有误码的帧即可，其他不做。 如果提供可靠传输服务，就需要告诉发送端重发。
流量控制涉及对链路上帧的发送速率的控制，以使接收方有足够的缓冲空间来接受每一个帧。例如，在面向帧的自动重传请求系统中，当待确认帧的数量增加时，有可能超出缓冲存储空间而造成过载。流量控制的基本方法是由接收方控制发送方发送数据的速率，常见的方式有两种：停止-等待协议和滑动窗口协议。
超以太网联盟 (UEC) 继续朝着 v1.0 版本规范集迈进。规范将为从业者提供数据中心网络技术最新的创新性部署方法，可以更好地服务于人工智能和高性能计算工作负载。由于 UEC 保留了现有的 AI 框架和 HPC 库 API，因此预计现有工作负载无需任何更改即可迁移到 UEC。
随着互联网, 人工智能等兴起, 跨机通信对带宽和时延都提出了更高的要求, RDMA技术也不断迭代演进, 如: RoCE(RDMA融合以太网)协议, 从RoCEv1 -> RoCEv2, 以及IB协议, Mellanox的RDMA网卡cx4, cx5, cx6/cx6DX, cx7等, 本文主要基于CX5和CX6DX对RoCE技术进行简介, 一文入门RDMA和RoCE有损及无损关键技术
可靠数据传输对于应用层、传输层、链路层都很重要，是网络领域的Top10问题。 对于传输层来说，由于相邻的网络层是不可靠的，所以要在传输层实现可靠数据传输（rdt）就比较复杂。 那么我们来了，究竟怎样才是可靠？
突然发现上一篇文章贴图有问题，关键我怎么调也调不好，为了表达歉意，我再贴一篇gitbook上的吧，虽然违背了我自己的隔一篇在这里发一次的潜规则~其余完整版可以去gitbook（https://www.gitbook.com/@rogerzhu/）看到。 如果对和程序员有关的计算机网络知识，和对计算机网络方面的编程有兴趣，虽然说现在这种“看不见”的东西真正能在实用中遇到的机会不多，但是我始终觉得无论计算机的语言，热点方向怎么变化，作为一个程序员，很多基本的知识都应该有所了解。而当时在网上搜索资料的时候，这方面
传输层协议提供逻辑通信服务 传输层协议只需在端系统中实现 通信的真正断电并不是主机，而是主机中运行的应用进程
在面向帧的自动重传请求系统中，当待确认帧的数量增加时，有可能超出缓冲存储空间而造成过载。
为了降低CPU利用率, 将更多的CPU释放给业务使用, 大多数现代操作系统都支持某种形式的网络卸载，其中一些网络处理发生在网卡 NIC 而不是 CPU 上, 它可以释放系统其余部分的资源, 这样操作系统就能处理更多连接, 提高整体性能.
链路层的作用：接受网络层的数据单元并封装成帧，并交付给物理层。接受物理层传来的帧并去掉帧头帧尾发送给网络层，实现链路之间数据帧的无差错接受与传送。
📷 1 递归分支法 用数学归纳法解决 n = 1，盘子从A直接移动到C n = 2 n = k，将A上n-1个盘子移动到B，然后将最底下的盘子移动到C，最后将B中的盘子移动到C 📷 class Solution { public: void hanota(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C) { int n = A.size(); move(n, A, B, C); } void move(i
1、先将keil安装目录下UV4中global文件复制出来留作备用，然后用记事本打开安装目录下的global文件
云数据中心通过超卖实现盈利，在满足用户需求的前提下，让各个类型的资源都充分利用将给云提供商带来更低的成本。因此资源利用率是至关重要的指标，然而现在的架构将计算资源，内存资源，存储资源按照固定的比例“装箱”，各个资源不能独立扩展，同时云上的负载类型又是多种多样的（计算密集型，IO密集型），不同的负载对不同的资源有不同的需求。这将带来资源的浪费，例如，内存资源不足而CPU资源充足时，为了添加内存还需要添加额外的CPU，这降低了CPU的资源利用率。下一代云架构从资源利用，管理的角度将采取Disaggreated架构，每个资源单独作为一个资源池，用户可以根据自身业务需求各个资源按需组合，云厂商也可以对资源进行弹性扩展。
#include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> #include <vector> #include <stack> #include <algorithm> #define MAXN 2000+10 #define MAXM 400000 #define INF 1000000 using namespace std; vector<int> G[MAXN]; int low[MAXN], dfn[MAXN]; int dfs_clock; in
题目： Given a linked list, remove the nth node from the end of list and return its head.
来看一下vector源码：这里的成员变量都是iterator，而iterator是value_type*，看源码中value_type*又是T。
t组测试，每次给你一个长度为n的01序列a。要求你给出两个只由 ( 和 )组成的等长字符串s1，s2，满足下列条件：
，Sorry一直没时间贴代码。该类题目的源码不做讲解，只贴源码，有兴趣的可以看看。
如果我们有一个求集合的所有子集(包括集合自身)的需求，即有一个集合s,包括两个元素 <a,b>，则其所有的子集为<a,ab,b>.
无论是矩阵快速幂求第n项，还是给出输出前几项求规律的第n项，几乎就没有它做不到的
FrontMiddleBack() 初始化队列。 void pushFront(int val) 将 val 添加到队列的 最前面 。 void pushMiddle(int val) 将 val 添加到队列的 正中间 。 void pushBack(int val) 将 val 添加到队里的 最后面 。 int popFront() 将 最前面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。 int popMiddle() 将 正中间 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。 int popBack() 将 最后面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。
本系列为FPGA系统性学习学员学习笔记整理分享，如有学习或者购买开发板意向，可加交流群联系群主。
我们开辟空间的时候多开一个，k是队列的长度，我们开k+1个空间，定义一个front指向头，back的下一个指向尾
emplace_back 能就地通过参数构造对象，不需要拷贝或者移动内存，相比 push_back 能更好地避免内存的拷贝与移动，使容器插入元素的性能得到进一步提升。在大多数情况下应该优先使用 emplace_back 来代替 push_back。
说白了，也就是大堆，或者小堆，通过删掉堆顶点，然后存入数组，来实现排序： 第一阶段：构建堆最多用2N次比较 第二阶段：第i次deleteMax最多用到2【logi】次比较， 总数最多2NlogN-O(N)次比较 代码： 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 using namespace std; 4 template <typename Comparable> 5 void heapsort(vector<Comparable> & a) 6
📷 递归三部曲解题： 当只有一个盘子的时候： 📷 📷 📷 📷 当有n个盘子的时候： 📷 📷 📷 📷 📷 📷 结束条件：当只有一个盘子没有移动的时候 返回值：void 本级递归做什么：将n-1个盘子由A移动到B，当最大的盘子从A移动到C后，把B上的n-1个盘子从B移动到C class Solution { public: void hanota(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C) { int n = A.size();
这本质上与T*a,size_t size,size_t capacity是类似的：
因为学习了vector的相关知识，了解了vector大部分接口的底层实现原理，所以我决定自己模拟实现一个mini版的vector类，用来加深对vector各方面知识的理解。 如果有错误或不足之处，还望各位读者小伙伴们指出。
从通信和信息处理的角度看，运输层向它上面的应用层提供通信服务，它属于面向通信部分的最高层，同时也是用户功能中的最低层。只有位于网络边缘部分的主机的协议栈才有运输层，而网络核心部分中的路由器在转发分组时都只用到下三层的功能。
适用于Linux平台下的一个定时备份压缩数据库代码 压缩备份Mysql数据库 #!/bin/bash shijie=date +%Y%m%d backRenRenDb=renren_minishijie$shijie.sql back4399Db=4399_minishijie$shijie.sql backManyouDb=Manyou$shijie.sql backRenRenFile=renren$shijie.tar.gz back4399File=file4399$shijie.tar.gz ba
此外范围for其实质上就是通过迭代器来实现的，所以我们写完了迭代器就可以使用范围for来遍历数据了，代码如下：
本篇由易到难，若想做难题，可移步至该文章：过去一周写过的算法题的一部分（dfs，贪心）-CSDN博客
Theta-gamma耦合（TGC）是支持工作记忆（WM）的一种神经生理机制。TGC与N-back表现（一种WM任务）相关。与TGC相似，theta和alpha事件相关同步化（ERS）和去同步化（ERD）也和WM相关。很少有研究探讨WM表现和TGC、ERS或ERD之间的纵向关系。本研究旨在确定WM表现的变化是否与6到12周内TGC（主要目的），以及theta和alpha的ERS或ERD的变化有关。包括62名60岁及以上的被试，无精神疾病或缓解型重度抑郁障碍（MDD）且无认知障碍。在N-back任务（3-back）期间使用脑电（EEG）评估TGC、ERS和ERD。在控制组中，3-back表现的变化和TGC、alpha ERD和ERS、以及theta ERS的变化之间存在相关。相比之下，在缓解型MDD亚组中，3-back表现的变化只和TGC的变化之间存在显著相关性。我们的结果表明，WM表现和TGC之间的关系随着时间的推移是稳定的，而theta和alpha ERD和ERS的变化则不是这样。
A.直接模拟即可 //Codeforces Round #555 A //模拟 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; set<int> a; int main() { int n; int ans = 0; scanf("%d",&n); while(a.find(n)==a.end()){ a.insert(n); ans++; n++; while(n%10==0)n/=10; } printf("%d\n",ans);
今天就来聊三道考察频率高，而且容易让人搞混的算法问题，分别是求子集（subset），求排列（permutation），求组合（combination）。这几个问题都可以用回溯算法解决。
受 Sysinternals 的“Autoruns”的启发，RCLocals 分析所有 Linux 启动可能性以查找后门，还执行进程完整性验证、扫描 DLL 注入进程等等
给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
单调队列或堆。 入队的条件是当前的进入了滑窗范围。 出队的条件是当前不在滑窗范围。
vector是表示可变大小数组的序列容器,就像数组一样，采用连续存储空间来存储元素，功能和数组类似，但是vector可以管理动态内存，并且在vector中的元素可以是自定义类型。 vector的文档介绍：
这个是对迭代器区间进行的构造函数，思路很简单，把迭代器区间的数据依次尾插就可以了（这里之所以另外使用一个新的模版，而不是使用vector类的模版，是为了兼容更多的数据类型）。这样就可以通过一个现有的类型来构造容器。 但是出乎意料的是出现了一个问题： C2100 非法的间接寻址 （编译层面的问题） 。非法的间接寻址的造成原因有很多：
如果已经确定vector中要存储元素大概个数，可以提前将空间设置足够，就可以避免边插入边扩容导致效率低下的问题了：
题目链接：CF1407D「Discrete Centrifugal Jumps」 。
总结： emplace函数在容器中直接构造元素。传递给emplace函数的参数必须与元素类型的构造函数相匹配
该文介绍了 C++ 中的 vector 类，包括其基本用法、常用成员函数和与数组的不同之处。同时，还介绍了如何通过迭代器访问 vector 中的元素，以及如何使用 vector 进行常用操作，如插入、删除和反转等。
图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和 顶点之间边 的集合组成，通常表示为: (Graph) G(V, E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 图分无向图与有向图，根据图的边长，又分带权图与不带权图。
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