D. BerDonalds time limit per test 5 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output BerDonalds, a well-known fast food restaurant, is going to open a cafe in Bertown. The important thing is to choose the new re…

UML动态模型图描述了系统动态行为的各个方面,包括用例图.序列图.协作图.活动图和状态图.下面就每种图做一个简单介绍: 用例图 用例图描述系统外部的执行者与系统提供的用例之间的某种联系.所谓用例是指对系统提供的功能的一种描述.执行者是使用用例的人或外部系统,二者之间的联系描述了“谁使用哪个用例”.用例图着重于从系统外部执行者的角度来描述系统需要提供哪些功能,并指明该执行者是谁.在用例图中,椭圆表示用例,小人表示执行者.下图所示为一个普通用户进入某系统的用例图,该图描述了当普通用户进入系统时,“普…

iOS10 UI教程视图的中心位置 center表示的是视图的中心位置属性,这个属性在相对的UI层次结构上工作,和frame类似.center属性是一个在父视图上定义视图的位置的简便方法.center属性和frame.origin属性计算位置的方式不同,如图1.11所示.frame的origin位置在使用视图的左上角计算,而center的位置在使用视图的中心计算.   图1.11  中心位置 [示例1-5:center]以下将输出红色空白视图的中心位置和frame的origin位置.代码如下:…

数据中心存储演化——FCoE   数据中心三大基础:主机 网络 存储 在云计算推动下,存储基础架构在发生演变 传统存储结构DAS.SAN在发展中遇到了布线复杂.能耗增多的缺点(原生性),需要对架构做根本的改变. FCoE是业界无可争议的演化方向,下面重点介绍技术的由来和原理,并从本质上解释为何FCoE是公认的唯一演化方向.       图 FC vs 以太网 vs FCoE 演化路线   2x的演进速度让FC逐渐掉队,未来的存储网络将逐步过渡到以太网架构上     图 传统数据中心存储架构 vs…

原文: http://www.sdnlab.com/12700.html?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1&sukey=fc78a68049a14bb247c537e229e9301ea4dca80236df4f4e775535c08f0a24420a9ac4d726c99dad63a9f6e4c88271ed 真羡慕 google 强大的网络基础设施啊,…

1．  把数据以点连线的方式在画面中显示 2．  数据按照数据的性别属性使用不同的颜色 3．  鼠标左键可以把图在画面中拖动 4．  鼠标右键可以把图放大或者缩小 5．  鼠标单击某个数据上,该数据点中心化显示(可以点击下试试就知道中心化显示) 6．  鼠标可以选中某个数据点进行任意位置的拖动,而在该点与其它点的关系保持不变 7．  在右下框输入a,则图中数据点中包含a的数据加亮显示 先把代码附上,注释中有讲解 package wjl; import java.awt.BorderLayout;…

缩略语清单: 缩略语 英文全名 中文解释 IDC Internet Data Center 互联网数据中心 VRF Virtual Router Forwarding 虚拟路由器转发 SMP Symmetrical Multi-Processing 对称多处理 SNIA Storage Networking Industry Association 存储网络工业协会 TCO Total Cost of Ownership 总拥有成本 ROI Return on Investment 投资回报 1…

目录 0.5像素对齐的问题 0.5像素对齐的问题 1. 问题提出 在进行图像缩放时,偶尔会看到一些比较奇怪的代码,其中有一个就是0.5像素中心对齐的问题,例如在OpenCV线性插值的代码中有类似如下操作(非源码,只是举例): // 实际代码 int x=(i+0.5)*m/a-0.5; int y=(j+0.5)*n/b-0.5; // 公式计算 int x=i*m/a int y=j*n/b 2. 原因分析 为什么要先加0.5又减去0.5呢?之前一直认为只是简单的取整操作,后来多次遇到,于是深…

图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积网络AGCN 谱方法小结 基于空域方法GCN 基于递归的空间GCN(Recurrent-based Spatial GCNs) 图神经网络GNN(特指早期的一种结构) 门控图神经网络(GGNN) 随机稳态嵌入SSE 基于合成的空间GCN(Composition Based Spa…

作为常识,思维导图制作的核心元素是关键词,而金字塔原理制作的核心元素则是拓展的概要句子,这两种方式是当今人们常用的思维工具,本文对其做了对比,希望对你的选择有所帮助. 金字塔原理结构:从上到下三角形结构 思维导图结构:中心层级发散结构 金字塔原理节点:每个节点代表一种观点 思维导图节点:每个节点是一个关键词 金字塔原理关系:纵向--问答关系:横向--演绎关系或归纳关系 思维导图关系:联想关系 金字塔原理:符合思考.写作习惯 思维导图:符合联想想象习惯(特别是发散联想) 金字塔原理上层:论证的总结…