创建Vue 3项目： 使用vite构建工具创建一个新的Vue项目，运行以下命令：
这几天为了优化原有的数据处理框架，比较系统的学习了storm的一些内容，整理一下心得
在使用Openlayer的时候可以npm install openlayers --save也可以使用 npm install ol --save 明显感觉前面安装特别慢。
如果路径错误(如下图，就把target下floodlight.jar复制到flootlight根目录下再尝试)
ArcGIS Maps SDK for JavaScript 是由 Esri 公司开发的一款用于构建交互式地图应用程序的 JavaScript 库。它提供了丰富的地图显示、分析和可视化功能，适用于各种场景。 目前，ArcGIS Maps SDK for JavaScript 提供两个主要版本：3.x 和 4.x。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说scrollTop()方法,希望能够帮助大家进步!!!
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 一，各版本下载地址 二，ArcGIS API For JavaScript3.17本地部署（IIS） 2.1 修改相应的js文件（2个文件） 2.2 将修改好的函数库复制到指定位置 2.3 测试ArcGIS API For JavaScript函数库是否安装成功 三，Tomcat 部署 3.1 修改2个js文件 3.2 将修改好的函数库复制到指定位置 3.3 测试ArcGIS API For JavaScript函数库是否安装成功 ---- 一，各版本下载地
当图中没有环时，使用Bellman-Ford这一低效算法显然就不划算了，这时我们可以选择DAG算法。 本文使用C++实现了这一基本算法。参考《算法导论》第24.2节 笔者使用了vector实现邻接链表，以提高运行效率。 /** * DAG's Single Source Shortest Path Algorithm in C++ * Based on DFS, don't let any circle exist in the graph * Time Cost : O(|
给出n，代表有以A开始的n个字母，给出它们的m个小于关系（A<B）。 如果前i个关系可以确定n个字母的一个顺序就输出：
我的环境已经安装了Ambari-2.7.4.0+HDP-3.1.4.0大数据平台，已安装的组件的版本如下：
在 ArcGIS Maps SDK for JavaScript 中，Map 和 MapView 是两个重要的概念，用于创建和展示地图应用程序。
这一篇是leaflet动态地图的第四篇，也是最值得推荐的一篇，这一篇涉及到热力地图填充，通过该篇内容，大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。 加载包： library(plyr) library(maps) library(mapdata) library(leaflet) library(stringi) library(maptools) library(htmltools) library(RColorBrewer) library(ggplot2) l
ArcGIS API for JavaScript 提供在线版API，4.x 是 ArcGIS API for JavaScript 的新一代版本，实现了2D和3D应用的完全集成，3.x是一个2D版本，编程思路差异还是比较大的。开发调试过程中，最好进行本地化部署。ArcGIS JavaScript API可以从Esri官网获取，需要先注册一个Esri全球账户。SDK本地化部署指在本地Web Server上的部署，在API文件夹arcgis_js_api\library\3.18\install_win.html中有官方的部署文档，基本过程如下：
通过google也没有找到任何有用的信息，只能从源码入手，下面先从各个部分分开看，最后会来一个总结。
在Coursera SDN开放课程中，编程作业要用Mininet来完成。这里对Mininet做一个简单的介绍。
全局安装 cli npm install @vue/cli -g 执行安装 C:\Users\ext.zhangyugen1>npm install @vue/cli -g npm WARN deprecated @hapi/joi@15.1.1: Switch to 'npm install joi' npm WARN deprecated request@2.88.2: request has been deprecated, see https://github.com/request/request
拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
LF Edge eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件，可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 的主要目标是在边缘端提供一个流媒体软件框架。其规则引擎允许用户提供基于SQL 或基于图形（类似于 Node-RED）的规则，在几分钟内创建物联网边缘分析应用。
计算机视觉系统通常擅长探测物体，但却很难理解这些物体所处的环境。这是因为它们会将观察到的动作与物理环境分开——即使是那些做了模型环境的动作，也无法区分与动作相关的元素与不相关的元素，例如，柜台上的砧板与随机的地板。
让B2B营销更智能，CaliberMind获320万美元融资
关于配色的话题，已经聊过很多次了，但是就像是之前说过的，对于图形可视化而言，配色决定着作品的“颜值”,谈再多次都不嫌多。 今天是R语言配色系统综合篇的上篇（当然是有下篇啦，下篇将会教你如何优雅的提取各种高大上配色主题，作为己用。经过几天的研究，小魔方已经发现了如果将各种高质量配色包中的主题色板通过函数的形式在高级绘图系统和低级绘图系统之间相互共享）。 今天的内容主要包含两部分： R预置色彩系统的色板 R语言自定义颜色调用 其实在R语言的色彩系统中，有两大类颜色系统，一类是预设的调色盘，通过调色盘，你可以获取
利用R绘图的时候，颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上，同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。
//字典序号最小 #include <cstdio> #include <cstring> #define MAXN 517 int G[MAXN][MAXN]; //路径 int in_degree[MAXN]; //入度 int ans[MAXN]; int n, m, x, y; int i, j; bool toposort() { for (i = 1; i <= n; i++) //从最小的开始寻找， { //这样保证了有多个答
由于WRF自带最高分辨地形数据是30s的，约900m。要使用更高分辨率的地形数据需要自己制作、添加。下面简要介绍一下下载、制作和使用流程，仅供参考。
观察，可以知道，已经进入了这个自带的网络，网络中有1个交换机和2个主机，且在打开这个网络之后，进入了 mininet> 这个命令模式
本文属于该专题中的进阶篇，主要讲解ODL应用不同网段的三层数据转发机制，在OpenDaylight与Mininet应用实战之流表操作（三）中会涉及到相同网段的二层数据通信，此是在（三）的基础上更加了解ODL的功能应用。学习本文前，可先熟悉本专题前面两篇文章。 1 自定义创建SDN网络拓扑 在验证中我用Mininet创建了如下的网络拓扑结构，1台ODL控制器（0.1版本），2台交换机，每台交换机分别连接2台主机，即共4台主机，这些主机分别属于2个不同的网段，交换机与控制器之间采用OpenFlow协议。拓扑结构
作者简介：张磊，思科原厂8年多technical consulting engineer，精通思科数据中心/园区网产品及技术；精通SAN网络架构及产品；熟悉广域网产品及技术。
尝试理解一下mininet,话说mininet是基于python编写的，代码结构清晰，简直清醒脱俗（(≧▽≦)/啦啦啦），附上链接mininet,mark一下。
缓冲区分析的概念及原理请查看帮助文档 http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/tools/analysis-toolbox/how-buffer-analysis-works.htm
UCT(Unified Communication Transport)是一个传输层，它抽象了各种硬件架构之间的差异，并提供了支持通信协议实现的低级 API。该层的主要目标是以最小的软件开销提供对硬件网络资源的直接有效的访问。为此，UCT 依赖于低级驱动程序，例如 uGNI、Verbs、共享内存、ROCM、CUDA。此外，该层还提供通信上下文管理（基于线程和应用程序级别, 如: ucs_async_context_create, uct_worker_create）以及设备特定存储器（包括加速器中的存储器）的分配和管理的构造。在通信 API 方面，UCT 定义了立即（短消息,如: uct_ep_am_short）、缓冲区复制发送（bcopy,如: uct_ep_am_bcopy）和零拷贝（zcopy, 如: uct_ep_am_zcopy）通信操作的接口。短操作针对可以就地发布和完成的小消息进行了优化。bcopy 操作针对通常通过所谓的弹跳缓冲区发送的中等大小的消息进行了优化。最后，zcopy 操作公开零复制内存到内存通信语义。
美国地质调查局地形图的历史可追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分钟四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。前言 – 人工智能教程
题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/329/B
我司内部有个基于jstorm的实时流编程框架，文档里有提到实时Topn，但是还没有实现。。。。这是一个挺常见挺重要的功能，但仔细想想实现起来确实有难度。实时流的TopN其实离大家很近，比如下图百度和微博的实时热搜榜，还有各种资讯类的实时热点，他们具体实现方式不清楚，甚至有可能是半小时离线跑出来的。今天不管他们怎么实现的，我们讨论下实时该怎么实现（基于storm）。
编译：佘彦遥 程序注释：席雄芬 校对：丁雪 原文链接：https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
Mininet 是轻量级的软件定义网络系统平台，同时提供了对 OpenFlow 协议的支持。本文主要介绍了 Mininet 的相关概念与特性，并列举的 Mininet 自定义网络及参数网络拓扑示例，以及相关重要执行文件的分析，帮助用户更好的理解与使用 Mininet 技术
拓扑排序在工程管理领域中的应用广泛，可用于判断工程能否顺利开展，即判断有向图中是否存在回路。对于一个有向图，先由键盘输入其顶点和弧的信息，采用恰当存储结构保存该有向图后，依据拓扑排序算法思想输出其相应的顶点拓扑有序序列，并提示用户是否存在回路。
说明: 本文只记录选用的技术,模拟器和topo图之类的.具体的过程,见后续同标题文章.
拓扑排序的实现条件，以及结合应用场景，我们都能得到拓扑排序适用于DAG图（Directed Acyclic Graph简称DAG）有向无环图， 根据关系我们能得到一个线性序列，实现的方式是DFS，具体的实现原理，我们将在下一篇博客中讲解。
Mininet 是轻量级的软件定义网络系统平台，同时提供了对 OpenFlow 协议的支持。本文主要介绍了 Mininet 的相关概念与特性，并列举的 Mininet 自定义网络及参数网络拓扑示例，以及相关重要执行文件的分析，帮助用户更好的理解与使用 Mininet 技术。
今天看了下leetcode周赛的题目，没怎么做，第四题是一道Hard题目，看了下题意感觉要用拓扑排序，但是这道题除了依赖关系，还有一个分组的变量，导致这道题处理起来会复杂些，可能需要2次拓扑排序或者1次复杂的拓扑排序。
#include<cstdio> #include<cstring> #include<vector> #include<queue> using namespace std; const int maxn=100+10; int n,m; vector<int> G[maxn];//G[i]表示i节点所指向的所有其他点 int in[maxn];//节点入度 bool topo()//判断该图是否可拓扑排序 { queue<int> Q; int sum=0;//记录可拆解的点数目
准备环境 准备一台部署主机，确保其软件满足需求： 关闭防火墙： systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 关闭selinux vi /etc/selinux/config SELINUX=disabled setenforce 0
📷 地震3D的代码: #by Lazaro Alonso using CSV, DataFrames using GLMakie using FileIO, Downloads let earth_img = load(Downloads.download("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/96/NASA_bathymetric_world_map.jpg")) function sphere(; r = 1.0, n =
Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation
前言： 第三届SDN创新大赛又悄悄临近了，第二届大赛时做的题目积压在电脑里实在可惜，因此简单整理，拿出来和大家分享，从代码到实验过程，比较详尽，可以供初学者参考学习。 第二届初赛题分为基础题、提高题和设计题。设计题各有不同，这里主要分享基础题中“访问限制”和提高题中“代理访问”。完整代码可以去https://github.com/ysywh的match库中下载。 一 访问限制 1 实验目的 一台Web服务器提供简单的静态网页访问，实现一台PC 机可以访问web服务器，然后限制该PC 机一定时间（比如一分钟）
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
偶然间看到一款适用于地球科学领域可视化的Julia库，深深地被少量的代码和酷炫的3D可视化效果所震撼，在这里与大家一同分享。从下面的gallery不难看出，无论是视频动态图、曲线图、等值线图、以及一些统计相关的图都是气象所常用的科学图片类型，我们之前介绍过Julia的很多内容，大多是关于基础、发展情况、算法等等，相对全面的可视化库介绍的比较少。
https://bintray.com/chrislusf/seaweedfs/seaweedfs#
前文我们提到了 autograd 引擎的静态架构，本文开始我们从动态角度看看引擎是如何运作的。
MongoDB是一种文件型数据库，对数据格式没有硬性要求，所以可以实现灵活多变的数据存储和读取。MongoDB又是一种分布式数据库，与传统关系数据库不同的是，分布式数据库不支持table-join，所以在设计数据库表结构方面与关系数据库有很大的不同。分布式数据库有一套与传统观念不同的数据模式，在设计库表结构时必须从满足各种数据抽取的需要为主要目的。关系数据库设计要求遵循范式模式（normalization）库表结构，在抽取数据时再通过table-join联结关系表。因为分布式数据库不支持table-
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