我们使用康威生命游戏的例子来解释这个专题。首先我们要实现一个康威生命游戏。这是个经典的有限状态自动机。它的规则很简单：在任意长宽的二维网格中，每个单元格都必须处于ALIVE或EMPTY状态，前者表示这个单元格里有生命存在，后者表示这里没有生物（或者原有生物已经死亡）。时钟每走一格

想在Python里平行地做I/O，首先要考虑的工具当然是线程。但如果真用线程来表示fan-out模式中的执行路径，你就会发现，这样其实有很多问题。我们用上一篇文章的conwaygame的实现来举例说明。我们用线程来解决game_logic函数由于执行I/O而产生的延迟问题。首先，这些线程之间需要锁定功能对

redis单哨兵模式实现：前提：完成redis主从架构https://www.cnblogs.com/lifeiLinux/p/18317986环境： 服务器：54主53和52从 redis版本：3.2.1354机器操作： 配置哨兵配置文件： install-d/fan/etc/redis/ install-d/fan/{logs,data}/sentinel/ cat>/fan/etc/redis/s

centos7升级curl命令开篇：默认的curl版本太旧，需要升级，才可以支持http2协议1、安装repo代码语言：javascript复制[root@~]#rpm-Uvhhttp://www.city-fan.org/ftp/contrib/yum-repo/rhel6/x86_64/city-fan.org-release-2-1.rhel6.noarch.rpm2、查看当前r

redis持久化:RDB持久化: 可以在执行的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-timesnapshot)，新快照会覆盖老快照。 优点: 速度快，适合于用于做备份，主从复制也是基于RDB持久化功能实现的。 缺点: 会有数据丢失。 #配置RDB持久化策略 save9001 save30010 save

前提：关闭所有机器的防火墙关闭selinux1、主库54从库52/53三台服务器环境mysql8.0.25配置文件:cat>/fan/etc/mysql80/my.cnf<<EOF[mysqld]server_id=54binlog_format=rowdatadir=/fan/data/mysql80/basedir=/fan/softwares/mysql80/port=3308socket=/tmp/mysql330

Linux驱动之利用STM32、设备树、pwm子系统实现风扇的分级调控系统：Linux5.10.61开发板：STM32mp157a硬件：风扇一、首先我们需要对PWM和定时器（TIM）的联系简单的做一下了解，具体详细的PWM原理可见PWM原理PWM频率与占空比详解。​PWM（脉宽调制）和TIM（定时器）在嵌入式系统中有着

【模拟默认密码自动生成】1、案例描述本案例要求编写一个程序，模拟默认密码的自动生成策略，手动输入用户名，根据用户名自动生成默认密码。在生成密码时，将用户名反转即为默认的密码。2、案例目的（1）学会分析“模拟默认密码的生成”案例的实现思路（2）根据思路完成“模拟默认密码的

非常有意思的一道思维题！！！！先上两个题解：题解1：题解2：总的思路就是伪“前缀和”，然后维护选0还是选1的异或和就够了。如果改变，就直接像前缀和那样改，证明理由就是0^a=a;a^a=0;代码：#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>

ThisstoryisadaptedfromFanJinPassingCivilExam《范进中举》Thepointofviewofthestory:thethirdpersonpointofviewThepointofviewoftheadaptedstory:firstpersonpointofviewTheadaptedstoryMynameisFanJin,anordinaryfarmer'sson

探索Go的Fan-Out/Fan-In模式：让并发更easy原创 GoOfficialBlog GoOfficialBlog 2024-03-2921:03 中国香港 听全文学习如何利用Go语言的并发性能，使用扇出/扇入模式。探索这种模式如何在Go应用程序中简化复杂的并发任务。Introduction并发在Go中可以

题目描述样例4115165151532分析虽然这题正解是tarjan,但我决定不用tarjan(实际上是我没想出来)，很容易想到，对于每一个炸弹，我们看它是否能波及到下一个炸弹，然后从下一个炸弹找它能波及到的炸弹，想一想实际上不是很复杂，用线性递推可以搞，每一个炸弹对每一个炸弹的贡

观察者设计模式观察者设计模式是一种行为设计模式，允许对象在其状态改变时通知其他依赖对象。它创建了一种发布者（Subject）和订阅者（Observer）之间的依赖关系。这种模式经常用于实现事件处理系统。观察者模式的关键组成部分：Subject（主题）：拥有添加和删除观察者的方法，以及通知所有观察

配置驱动添加如下配置文件，并重启系统~✘cat/etc/modprobe.d/thinkpad_acpi.confoptionsthinkpad_acpifan_control=1~✘配置确认驱动加载~✘lsmod|grepthinkpad_acpithinkpad_acpi1392640nvram163841thinkpad_acpip

作者：庄宇什么是 Fan-outFan-in在工作流编排过程中，为了加快大任务处理的效率，可以使用Fan-outFan-in任务编排，将大任务分解成小任务，然后并行运行小任务，最后聚合结果。由上图，可以使用DAG（有向无环图）编排Fan-outFan-in任务，子任务的拆分方式分为静态和动态，分别对应静态DAG

CoolWay = "自然冷却" if str(CoolWay) == 'nan' else str(CoolWay)        fan = self.fan.index(CoolWay) if CoolWay in self.fan else 0        1np.isnan()不支持str只支持float2所以str()==3index容易错所以直接三步合并为一步np

您提供的这段代码是一个很好的例子，它使用了Python字典的get方法。这个方法会返回字典中指定键的值，如果键不存在，则返回默认值。在您的代码中，如果FinishTime.month在dic_monthToTemp字典中存在，就返回对应的温度，否则返回默认温度22。根据这个思路，我们可以修改您的代码来满足您的需求。

目录1.举例2.python实现1.举例2.python实现importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_mldatafromsklearn.utils.extmathimportsafe_sparse_dotdeftrain_y(y_true):y_ohe=np.zeros(10)y_ohe[int(y_true)]=1returny_ohemnist

Golang之文件系统事件监听基本介绍文件系统事件是指文件系统相关的各种操作和状态变化，当一个应用层的进程操作文件或目录时，会触发systemcall，内核的notification子系统可以守在那里，把该进程对文件的操作上报给应用层的监听进程。这些事件可以包括文件和目录的创建、修改、删除和

转载于：https://www.cnblogs.com/huangweimin/articles/15882913.htmlCentOS7默认的curl版本最新就到7.29 ，它是不支持http2的#curl--versioncurl7.29.0(x86_64-redhat-linux-gnu)libcurl/7.29.0NSS/3.53.1zlib/1.2.7libidn/1.28libssh2/1.8.0Protocols:dict

Before晚上的fan给予了二连击jio冷爆了，ice-creamassassin终究活成了fanassassin的模样珊姐早餐的混沌的麻油很香，像出前一丁，但是xc的生煎包也很好吃，吃了一袋感觉可能会寄，csp-s的T3用掉了挺多rp的Duration忘记怎么配置vscode了，所以就跟上次noip模拟考一样开

CF1872E翻译请把数据加强到\(\sumn\leq10^8\)后重新思考。我们维护全局中被标记的所有点的异或和。发现对于一次\(1\)操作，相当于让答案异或上区间的\(a_i\)异或和，因为这会让被标记的点变成没被标记的，而没被标记的点会产生贡献。查询的话直接查询即可复杂度

centos7下手动编译Qt5的程序需要Qt5的源代码编译出Qt5在linux下的可执行环境，怎么编译这个以后再说我这里编译的版本是5.9.9然后，将这个环境拷贝到centos某个目录下，我放到主目录下设置环境变量编写一个文本文件叫qt-5.9.9-env，内容是exportPATH=/home/fan/qt-5.9.9/bin:$PATHe

voidfan_speed_control(void){temp_range_t*temp_range_ptr=board_device_temp_info_get();fan_cpld_t*fan_cpld_ptr=board_fan_cpld_info_get();if(temp_range_ptr==NULL||fan_cpld_ptr==NULL){return;}fan_temp_get

LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels动机大模型的参数量都在100B级别，由于算力的吃紧，在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。原理虽然模型的参数众多，但其实模型主要依赖低秩维度的内容(lowintrinsicdimension)，由此