CSU-1163 寒衣调 Description 男从戎,女守家.一夜,狼烟四起,男战死沙场.从此一道黄泉,两地离别.最后,女终于在等待中老去逝去.逝去的最后是换尽一生等到的相逢和团圆. 某日两人至奈何桥前,服下孟婆汤. 每滴孟婆汤都有强度不一的药效,设一碗孟婆汤共N滴(0<N<100000),其中第i滴(0≤i<N)用b[i]表示. 孟婆汤的药效与原料有关,设熬制前同样有N滴原料,第i滴原料用a[i]表示,0≤a[i]<2^32. 药效b[i]的计算方法为b[i]=(a[0]a[…

先写一部分,持续到更新完. A: 寒衣调 Description 男从戎,女守家.一夜,狼烟四起,男战死沙场.从此一道黄泉,两地离别.最后,女终于在等待中老去逝去.逝去的最后是换尽一生等到的相逢和团圆. 某日两人至奈何桥前,服下孟婆汤. 每滴孟婆汤都有强度不一的药效,设一碗孟婆汤共N滴(0<N<100000),其中第i滴(0≤i<N)用b[i]表示. 孟婆汤的药效与原料有关,设熬制前同样有N滴原料,第i滴原料用a[i]表示,0≤a[i]<2^32. 药效b[i]的计算方法为b[i]…

原文地址:http://tieba.baidu.com/p/2432943599 前言: 即将进入研二,ACM的事情也渐渐远去,记忆终将模糊,但那段奋斗永远让人热血沸腾.开个贴讲讲ACM与中南的故事,当是宣泄,也当是一种宣传吧.多年不写作文,也不知如今的文笔能否打动更多的有志青年为中南ACM梦想而奋斗. 用时间序好了,不定时更新.一层楼对应一个时期或一年,有补充就在那层楼的中.也许真写起来故事不长,就这样吧.   1947年 ACM(Association for Computing Machi…

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有…

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).…

webview在加载网页的时候会默认调起手机自带的浏览器加载网页,用户体验不好.但当用户设置浏览器客户端(setWebViewClient)设置这样的监听事件之后,当请求url的时候就不会打开手机自带的浏览器. webview.setWebViewClient(new WebViewClient() { @Override public void onPageStarted(WebView view, String url, Bitmap favicon) { super.onPageStart…

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…