Azure上虚拟化技术都是采用的Hyper-v,每台Linux虚拟机都安装了LIS(Linux Integration Service).LIS的功能是为VM提供各种虚拟设备的驱动.所以LIS直接影响到VM和底层硬件运行的性能. 在客户有VM各种高性能的处理需求的时候,LIS保证最新版本是非常重要的.本文将介绍如何在CentOS上正确的安装LIS. 1 安装LIS 在以下网站查看最新版的LIS: https://technet.microsoft.com/en-us/windows-server

导读 很多工程师都知道,如果你选择在 Hyper-V 中运行 Linux guest VM,要获得最好的使用体验,必需针对你所使用的 Linux 发行版和使用场景选择 Linux Integration Services(LIS,Linux 集成服务).要想在 Hyper-V 中获得「最佳」Linux 使用体验会比较微妙,下面我们将详细进行介绍,以帮助大家根据自身情况作出最正确的选择. 开始我们先请大家注意的是:微软通过两个独立的通道向用户交付 LIS.这两个交付通道彼此独立,所以你必需先确定哪

Hyper-V上运行的Linux虚拟机验证是否安装了集成服务 ps aux|grep "hv"root       311  0.0  0.0      0     0 ?        S    Sep07   0:00 [hv_vmbus_con/0]root       312  0.0  0.0      0     0 ?        S    Sep07   0:00 [hv_vmbus_con/1]root       313  0.0  0.0      0    

1.[问题]护士站打印LIs条码,出来是PDF格式的 [解决]在文件夹Client\NeusoftLis\Xml\Print.xml中把BarcodePrint Name的值改成安装的斑马打印机名(不带EPL的那个),如下配置: <BarcodePrint Name="ZDesigner GK888t" />

Prince and PrincessInput: Standard Input Output: Standard Output Time Limit: 3 Seconds In an n x n chessboard, Prince and Princess plays a game. The squares in the chessboard are numbered 1, 2, 3 ... n*n, as shown below: Prince stands in square 1, ma

题目大意: 一个序列,问其中每一个元素是否为所有最长上升子序列中的元素或是几个但不是所有最长上升子序列中的元素或一个最长上升子序列都不是. 思路: 求以每一个元素为开头和结尾的最长上升子序列长度,若两者相加比最长上升子序列长度+1小,则一个也不是:否则若有另一元素与它的两个值完全相同,则不是所有;否则在所有. 代码: #include<map> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; ; map

题目来源:微策略2013年校园招聘面试一面试题 题目描述: 在读高中的时候,每天早上学校都要组织全校的师生进行跑步来锻炼身体,每当出操令吹响时,大家就开始往楼下跑了,然后身高矮的排在队伍的前面,身高较高的就要排在队尾.突然,有一天出操负责人想了一个主意,想要变换一下队形,就是当大家都从楼上跑下来后,所有的学生都随机地占在一排,然后出操负责人从队伍中抽取出一部分学生,使得队伍中剩余的学生的身高从前往后看,是一个先升高后下降的“山峰”形状.据说这样的形状能够给大家带来好运,祝愿大家在学习的道路上勇攀

题目描述 “低价购买”这条建议是在奶牛股票市场取得成功的一半规则.要想被认为是伟大的投资者,你必须遵循以下的问题建议:“低价购买:再低价购买”.每次你购买一支股票,你必须用低于你上次购买它的价格购买它.买的次数越多越好!你的目标是在遵循以上建议的前提下,求你最多能购买股票的次数.你将被给出一段时间内一支股票每天的出售价(2^16范围内的正整数),你可以选择在哪些天购买这支股票.每次购买都必须遵循“低价购买:再低价购买”的原则.写一个程序计算最大购买次数. 这里是某支股票的价格清单: 日期 1 2

Longest Increasing Subsequence(LIS) 一个美丽的名字 非常经典的线性结构dp [朴素]:O(n^2) d(i)=max{0,d(j) :j<i&&a[j]<a[i]}+1 直接两个for [二分查找优化]:O(n^2) g(i):d值为i的最小的a  每次更新然后lower_bound即可 ［大于等于］ lower_boundReturn iterator to lower bound Returns an iterator pointing

今天以LIS问题切入动态规划,现在做一些简单的总结. LIS问题: http://www.cnblogs.com/Booble/archive/2010/11/27/1889482.html

预备知识 DP(Dynamic Programming):一种以无后效性的状态转移为基础的算法,我们可以将其不严谨地先理解为递推.例如斐波那契数列的递推求法可以不严谨地认为是DP.当然DP的状态也可以是二维/三维的,某一维的含义也不仅仅是指某个数列的第几项. 树状数组(BIT or fenwick tree):一种高效地动态维护一个序列并动态求取前缀和的数据结构.修改某个元素/求一次前缀和的时间复杂度均为O(logn) 2 LIS 好了现在假设你们都会打树状数组了(如果不会的话,baidu一发吧

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1361    Accepted Submission(s): 492 Problem Description There is a sequence firstly empty. We begin to add number from 1 to N to the sequence, and

今天528给讲了基础的DP,其中第一道例题就是最长不下降子序列——LIS. 题目简述:给出N个数,求最长不下降子序列的长度. 数据范围:30% N<=1000 ; 100% N<=100000. 首先30%的数据很容易,可以想到一个N2的算法: 用f[i]表示以i结尾的最长不下降子序列的长度最长为多少,推出动态转移方程:f[i]=max(f[j])+1(a[i]>=a[j]&&j<i) BUT!看看数据就知道,只能拿30分,这个O(n2)的效率显然只能拿部分分.怎么

动态规划 最长上升子序列问题(LIS).给定n个整数,按从左到右的顺序选出尽量多的整数,组成一个上升子序列(子序列可以理解为:删除0个或多个数,其他数的顺序不变).例如序列1, 6, 2, 3, 7, 5,可以选出上升子序列1, 2, 3, 5,也可以选出1, 6, 7,但前者更长.选出的上升子序列中相邻元素不能相等. 最容易想到的办法就是用一个数组f[i]保存到达第i个数的LIS 初始化f[i]=1 更新 f[i]=max{f[j]+1,f[i]|a[j]<a[i],1<=j<i} 即

传送门 大意:给出一个序列,求修改一个数过后的最长上升子序列. 思路:可以用主席树在线搞,也可以用树状数组离线搞,明显后者好写得多.我们首先读取所有的询问,然后就把询问绑在给出的位置,然后我们正向做一遍LIS,反向做一遍LDS,然后就可以解决这个问题了. #include <cstdio> #include <algorithm> #include <vector> #define MAXN 400005 using namespace std; inline void

题意: 一个序列可能有多个最长子序列,现在问每个元素是以下三个种类的哪一类: 1.不属于任何一个最长子序列 2.属于其中某些但不是全部最长子序列 3.属于全部最长子序列 解法: 我们先求出dp1[i]表示1~i 的最长递增子序列长度, dp2[i]表示 n~i 的最长递减子序列长度(严格增减),这里我们可以用维护最大值的树状数组来解决,开始还以为要用nlogn求LIS的那种算法,当然那样应该也可以,这里元素值是1~10^5的,可以直接用树状数组,如果元素值任意的话,我们离散化一下也可以用树状数组

题目背景 勤奋又善于思考的小L接触了信息学竞赛,开始的学习十分顺利.但是,小L对数据结构的掌握实在十分渣渣. 所以,小L当时卡在了二叉树. 题目描述 在计算机科学中,二叉树是每个结点最多有两个子结点的有序树.通常子结点被称作“左孩子”和“右孩子”.二叉树被用作二叉搜索树和二叉堆.随后他又和他人讨论起了二叉搜索树.什么是二叉搜索树呢?二叉搜索树首先是一棵二叉树.设key[p]表示结点p上的数值.对于其中的每个结点p,若其存在左孩子lch,则key[p]>key[lch]:若其存在右孩子rch,则k

E. Sonya and Problem Wihtout a Legend time limit per test 5 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Sonya was unable to think of a story for this problem, so here comes the formal description. You are g

morestep学长出题,考验我们,第二题裸题但是数据范围令人无奈,考试失利之后,刻意去学习了下优化的算法 一.O(nlogn)的LIS(最长上升子序列) 设当前已经求出的最长上升子序列长度为len.先判断A[t]与D[len].若A [t] > D[len],则将A[t]接在D[len]后将得到一个更长的上升子序列,len = len + 1, D[len] = A [t]:否则,在D[1]..D[len]中,找到最大的j,满足D[j] < A[t].令k = j + 1,则有A [t] &

小明系列问题――小明序列 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 4521 Description 大家都知道小明最喜欢研究跟序列有关的问题了,可是也就因为这样,小明几乎已经玩遍各种序列问题了.可怜的小明苦苦地在各大网站上寻找着新的序列问题,可是找来找去都是自己早已研究过的序列.小明想既然找不到,那就自己来发明一个新的序列问题吧!