一：准备环境，共7台云主机，50M带宽，做nat映射，因为需要联网下安装包和调试，5台centos7.9，分别部署nginx负载均衡，mysql8.0主从，web主从，1台windows测试内网使用情况，nas盘映射到两台web云主机上；nginx1：192.168.98.141mysql1：192.168.98.251mysql2：192.168.98.204web1：192.168.98.109web2：192

实用命令实例默认启动tcpdump普通情况下，直接启动tcpdump将监视第一个网络接口上所有流过的数据包。 监视指定网络接口的数据包tcpdump-ieth1如果不指定网卡，默认tcpdump只会监视第一个网络接口，一般是eth0，下面的例子都没有指定网络接口。 监视指定主机的数据包

第1天1.file,n.文件；v.保存文件[faɪl]2.command,n.命令，指令[kəˈmænd]3.use,v.使用，用途[jus]4.program,n.程序[ˈproʊgræm]5.line,n.(数据，程序)行，线路[laɪn]6.if,conj.如果[ɪf]7.display,vt.显示，显示器[dɪˈsple]8.set,v.设置，n.集合[sɛt]9.key,n.键，关键字，关

期末复习易错点叶子结点以外的结点称为分支结点时间复杂度![img](file:///D:\qq消息记录\2844938982\nt_qq\nt_data\Pic\2024-05\Ori\4cb6f5297e5f4c3c977d0e

SU数据格式以下简称SeismicUnix为SU。SU格式是SEGY的简化，没有前面3600字节文件头，故需要从第一道的道头获取需要的信息。这里默认所有道的采样点数即nt是一样的。SEGY和SU格式的道头都有240字节，但SEGY只有前180字节有信息，SU的181-240字节定义了画图相关

Kriging笔记_代理模型由于Kriging模型不仅能对未知点的适应值进行预测，还能对其预测的不确定性进行估计。因此，其被广泛应用于代理模型辅助进化算法中，以解决昂贵单目标或多目标优化问题。使用下面的公式来估计未知点x的适应值：(均值+正态分布求解适应度值)

哭死，比赛的时候完全想歪了，想的是考虑一次合并能造成多大的贡献，按照贡献排序然后合并。这样做只能考虑局部造成的贡献，然而最后算的时候要考虑整体，所以并不是很对。正着想没有思路就可以倒着想，考虑枚举答案。合并k次，意味着最后是n-k个数。经典从二进制高位到低位考虑，考虑这一位（假

08驱动内存加载[项目]目标:实现一个加载器，让驱动不落地加载DOS头和NT头DOS头kd>dt_IMAGE_DOS_HEADER-r3ntdll!_IMAGE_DOS_HEADER+0x000e_magic:Uint2B+0x002e_cblp:Uint2B+0x004e_cp:Uint2B+0x006e_crlc

04蓝屏分析直接上蓝屏代码#include<ntifs.h>VOIDUnload(PDRIVER_OBJECTpDriver){ DbgPrint("DriverUnload\r\n");}NTSTATUSDriverEntry(PDRIVER_OBJECTpDriver,PUNICODE_STRINGpReg){ pDriver->DriverUnload=Unload; //DbgBreakPoint(); Dbg

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###重点!!!(先看这)1.清楚自己学英语的`目的`,先搞清楚目标，再行动2.自身现在最需要的东西：`词汇量`？`口语`？还是`阅读能力`？3.找对应的书籍,学习资料4.往`兴趣靠拢`：网上有大量的推荐美剧学习、小说学习，不要被他们迷了眼，适合他们的不一定适合你，找到适合的你才能长期坚持下

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简介Windows2000是第一个被广泛家庭使用的基于NT的系统（其实原来2000是给公司和服务器用的，家用的是me，当时微软可能压根没想把家用电脑的内核改成NT），其稳定性高，不像me容易蓝屏，原因就是内核不同，me基于dos，2000基于NT，原来NT是给服务器用的，但是me稳定性太差，导致大部分人都用2000，是微

我需要记录飞机作业的开始时间和结束时间#!usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8_*-"""@author:JK@file:jisuan.py@time:2024/03/${DAY}@desc:"""importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerinput_f

Pretitle:SeparatingStyleandContentforGeneralizedStyleTransferaccepted:CVPR2018paper:https://arxiv.org/abs/1711.06454code:none关键词:styletransfer,chinesetypefacetransfer,fontgeration阅读理由:回顾经典Idea将图片解耦成内容和风格两种特

ChapterOneEnglishChinesewavefront波面[\('weɪvfrʌnt]\)ray光线\([reɪ]\)normal法线\([ˈnɔrm(ə)l]\)reflection反射\([rɪˈflekʃ(ə)n]\)refraction折射\([rɪ'frækʃ(ə)n]\)refractiveindex折射率\([rɪ'fræktɪv]~[ˈɪnˌ

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技术背景我们在对接Unity下推送模块的时候，遇到这样的技术诉求，开发者希望在Android的Unity场景下，获取到前后摄像头的数据，并投递到RTMP服务器，实现低延迟的数据采集处理。在此之前，我们已经有了非常成熟的RTMP推送模块，也实现了Android平台Unity环境下的Camera场景采集，针对这个技术需求，

纪念模拟考考挂。思路首先二分查找出当前点往后走最远能去哪个点，当前点为\(i\)，记最远能去的那个点为\(nt_i\)。考虑建一棵树，将\(nt_i\)设为\(i\)点的父节点。暴力的话直接从当前点往上找，找到目标节点看几次就好了。但显然是过不了的。考虑使用倍增优化。设\(g_{i,j}

这里主要是讲一下如何预处理以及时间复杂度的计算首先来看方法一预处理时，最外层循环是\(i\)，第二层循环是\(j\)，表示第\(i\)个块到第\(j\)个块先讲一下区间众数如何维护，记\(sum[i]\)表示\(i\)这个数出现的次数假设此时已经维护好了\([i,j]\)这些块的众数（记为\(most\)），而且也维护

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我们在做Windows平台RTMP推送或轻量级RTSP服务模块的时候，遇到这样的问题，有些超高清场景（4K甚至更高分辨率）或高帧率场景（50帧+）的编码，比如地铁安检机数据分析检测，设备性能一般的话，软编码很容易出现瓶颈，这个时候就需要硬编。基于此，我们前几年发布了基于NVIDIA的硬编。硬编码逻辑调用：priv

 技术背景我们在做Windows平台流数据转发的时候，除了常规的RTSP转RTMP推送外，还有个场景就是，好多开发者希望拉取的RTSP流，做二次视频分析，或者加动态水印等，处理后的数据，再二次编码推送到RTMP服务或轻量级RTSP服务。技术实现本文就以Windows平台拉取RTSP流，回调yuv数据到上层，处理后的数

在笔者上一篇文章《内核枚举LoadImage映像回调》中LyShark教大家实现了枚举系统回调中的LoadImage通知消息，本章将实现对Registry注册表通知消息的枚举，与LoadImage消息不同Registry消息不需要解密只要找到CallbackListHead消息回调链表头并解析为_CM_NOTIFY_ENTRY结构即可实现枚举