彩虹瓶的制作过程(并不)是这样的:先把一大批空瓶铺放在装填场地上,然后按照一定的顺序将每种颜色的小球均匀撒到这批瓶子里. 假设彩虹瓶里要按顺序装 N 种颜色的小球(不妨将顺序就编号为 1 到 N).现在工厂里有每种颜色的小球各一箱,工人需要一箱一箱地将小球从工厂里搬到装填场地.如果搬来的这箱小球正好是可以装填的颜色,就直接拆箱装填:如果不是,就把箱子先码放在一个临时货架上,码放的方法就是一箱一箱堆上去.当一种颜色装填完以后,先看看货架顶端的一箱是不是下一个要装填的颜色,如果是就取下来装填,否则去…

L2-032 彩虹瓶 (25 分)   彩虹瓶的制作过程(并不)是这样的:先把一大批空瓶铺放在装填场地上,然后按照一定的顺序将每种颜色的小球均匀撒到这批瓶子里. 假设彩虹瓶里要按顺序装 N 种颜色的小球(不妨将顺序就编号为 1 到 N).现在工厂里有每种颜色的小球各一箱,工人需要一箱一箱地将小球从工厂里搬到装填场地.如果搬来的这箱小球正好是可以装填的颜色,就直接拆箱装填:如果不是,就把箱子先码放在一个临时货架上,码放的方法就是一箱一箱堆上去.当一种颜色装填完以后,先看看货架顶端的一箱是不是下一个…

PTA刷题记录 仓库地址: https://github.com/Haorical/Code/tree/master/PTA/GPLT 两周之内刷完GPLT L2和L3的题,持续更新,包括AK代码,坑点,和少量评论 用一周刷完了l2的40道题 刷题笔记 dj vis数组置为真 链表判空不用数量,判断结尾 注意数据类型比较,段错误可能int double比较/无限循环/数组给小了 指针定义时赋空 镜像树left right互换就行 union()时间过长 建议不用 bfs入队判空 并查集有时不用路…

整除光棍 这里所谓的“光棍”,并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字,比如1.11.111.1111等.传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除.比如,111111就可以被13整除. 现在,你的程序要读入一个整数x,这个整数一定是奇数并且不以5结尾.然后,经过计算,输出两个数字:第一个数字s,表示x乘以s是一个光棍,第二个数字n是这个光棍的位数.这样的解当然不是唯一的,题目要求你输出最小的解. 提示:一个显然的办法是逐渐增加光棍的位数,直到可以整除x为止.但难点在于,s可能是个非常大…

md5加密(或者说摘要算法)大家都很熟悉了 就不解释了 现在很多数据库设计都喜欢用单向加密的方式保存密码,验证时对提交的密码再次加密之后做密文对比 /// <summary> 使用MD5加密 /// </summary> /// <param name="input">加密字符串</param> /// <remarks>2015.08.26</remarks> public static Guid ToMD5(s…

1.基础知识 刚刚学习过数字签名的相关知识,以及数字签名的伪造技术,而伪造数字签名归根结底就是密码破解的一个过程,然而直接破解的速度是非常缓慢的,所以有人想出一种办法,直接建立出一个数据文件,里面事先记录了采用和目标采用同样算法计算后生成的Hash散列数值,在需要破解的时候直接调用这样的文件进行比对,破解效率就可以大幅度地,甚至成百近千近万倍地提高,这样事先构造的Hash散列数据文件在安全界被称之为Table. 其实简单理解就是使用一个大型数据字典来进行快速匹配暴力破解的方法,以空间来换取时间的…

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…