一、监控管理 通过引入spring-boot-starter-actuator，可以使用Spring Boot为我们提供的准生产环境下的应用监控和管理功能。我们可以通过HTTP， JMX， SSH协议来进行操作，自动得到审计、健康及指标信息等。 步骤： 1、引入 spring-boot-starter-actuator <dependency> <g
在两条选定直线或曲线的间隙中创建样条曲线。 执行方式 命令行：BLEND(快捷键：BLE) 菜单栏：修改→光顺曲线 工具栏：光顺曲线命令图标 “光顺曲线命令操作命令位置”界面 选项说明 选项说明 （1）连续性：在两种过渡类型中选择一种。 ①：相切：创建一条3阶样条曲线，在选定对象的端
目的 监控并管理应用程序监控：让我们去发现和了解程序的运行状况各种指标管理：比如说通过Actuator去做一个shutdown功能，通过访问一个特定的url去操作，默认是不开启的，另外 还可以在运行的过程中 对日志进行调整访问方式 HTTP JMX默认 会把更多的 Actuator 暴露在JMX上面依赖 spring-boo
Hello 2022 真的长时间不打cf手就生了，呜呜呜。 现在已经定下了大致的策略了，所以发誓非必要不跳任何一场cf的比赛。（必要的定义是：我想怎么定义就怎么定义.....） 先看这场吧，就写了三道题，....，写完C后，就剩10几分钟了，也来不及写了...发现简单题还是要提速的，不然真的后面的题都没时间写了
一、区间问题 905. 区间选点 思想： 将每个区间按右端点按小到大排序 从前往后依次枚举每个区间，如果当前区间已经包含选择的点，则直接跳过，否则选择当前区间的右端点 #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1e5+10; struc
一、监控管理 通过引入spring-boot-starter-actuator，可以使用Spring Boot为我们提供的准生产环境下的应用监控和管理功能。我们可以通过HTTP，JMX，SSH协议来进行操作，自动得到审计、健康及指标信息等 步骤： 引入spring-boot-starter-actuator 通过http方式访问监控端点 可进行shut
2019 February S P5541 [USACO19FEB]Sleepy Cow Herding S 对于求最小值，我们只要找到一段区间所包含的奶牛数量最多即可（还要特判一下移动后还是端点的情况） 对于求最大值，我们考虑 $ a_0 \to a_1$ 和 $ a_{n-1} \to a_n$ 的两个端点间隙。 我们的第一步先“牺牲”其中的一个端点
1.引言 最近又往usb设备中添加了虚拟串口功能，使用的usb端点从三个增长到了5个。很巧合，例程给的恰好是小于3个端点的，所以在前面的移植过程中并未出现什么错误，所以当时也就迷糊的过去了，未研究ENDP0_RXADDR为何是0x18。 然后今天发现在多个usb设备情况下，数
CKY 算法 与 Earley 算法 两个算法都是区间 dp。 只不过第一个算法是枚举区间长度，然后枚举中转点进行转移。 第二个算法是从左到右枚举右端点，以此进行转移，定义中 “项目” \([A \cdot B,i]\)，其中 i 就表示 i + 1 到 r（当前右端点）的字符成功匹配，剩余了 B 这些符号。
描述： 给出 \(n\) 以及一个长为 \(n\) 的序列 \(a\)。 给出 \(m\)，接下来 \(m\) 组询问。 每组询问给出一个 \(l,r\)，你需要求出，对于 \(i,j \in [l,r]\)，且满足 \(i \neq j\)，\(|a_i-a_j|\) 的最小值。 \(1 \leq n \leq 10^5\)，\(1 \leq m \leq 3\times 10^5\)，\(0 \leq a_i \leq 10^9\)
本人太懒，但是遇到有意思的题又不想放过，所以下面只写思路没有代码。 持续更新中 最大最小 就是问你有多少个区间满足区间最大值是区间最小值的两倍。 乍一看不太可做，实际上是个二分。 枚举左端点，右端点变大的过程中，区间最大值不会变小，区间最小值不会变大，\(\frac{区间最大值}{区间最
manacher 维护目前右端点最靠右的回文串 \([l,r]\)，只记录中心 \(mid\) 和 \(r\) 即可 那么求 \(i\) 的最长回文半径时如果在 \(r\) 以左，那么直接可以从回文串的另一半继承过来 之后暴力枚举尝试扩展右端点 时间复杂度是 \(O(n)\) 是因为右端点的移动是单调的，而每次移动才会产生复
区间覆盖问题；数轴上n个闭区间[ai,bi],选择尽量少的区间来覆盖[s,t] 分析：首先预处理，截去不属于[s,t]的部分，然后按ai从小到大排序 情况1：无区间左端点为s，无解 情况2：存在左端点为s,取最大的区间，并把s变为该区间右端点，继续操作
solved: 5/8 A 如果x>=42那就++， 然后输出补全为三位数有前导0的x B 模拟 C 模拟 D 先按右端点升序排序， 再按左端点升序 可以发现每一拳都打在右端点是最优的， 证明的话可以发现， 假设我有某一拳打中间， 前面已经全部被摧毁了， 覆盖到后面的区域肯定不如右端点广
三棵线段树。 A 将每个数表示成 \(2^k\times c\)，其中 \(c\) 是奇数，显然最后一顶找到一个最大的 \(c\) 将所有的 \(2^k\) 都乘过去即可。 代码：Submission #137565948 - Codeforces B 一次操作最多消除一个 abc 也一定消除一个 abc，维护 abc 出现次数即可。 代码：Submission #13756610
文章目录 一、ServiceEntry（服务条目）二、封装外部的域名1、 外部服务是域名或 IP2、 运行结果3、 测试功能三、Service Entry配置清单字段1、服务入口2、ServiceEntry.Endpoint3、ServiceEntry.Location4、ServiceEntry.Resolution 一、ServiceEntry（服务条目） 与虚拟服
可视模式 三种可视模式 v 面向字符的可视模式 V 面向行的可视模式 C-v 面向列块的可视模式 gv 重选上次的高亮选区 切换选区的活动端 o 高亮选区有两个端点，o按键可以在这两个端点之间跳转 修改列文本
数轴上有n个闭区间[ai, bi]。取尽量少的点，使得每个区间内都至少有一个点（不同区间内含的点可以是同一个）。 输入格式: 第一行一个数字n，表示有n个闭区间。 下面n行，每行包含2个数字，表示闭区间[ai, bi] 输出格式: 一个整数，表示至少需要几个点 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： 3 1
题目： https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/1113/ 分析： 属于求解最大区间厚度的问题，每一个区间组合里面都没有重合，将所有区间的左端点和右端点储存起来进行排序，遇到左端点区间厚度+1，遇到右端点区间厚度-1，最大值就是最大的区间厚度。 代码： 数据范围 数据
一、xld线段中点 area_center_points_xld (Line4, Area, Row, Column) 二、xld线段端点 *xld转regiongen_region_contour_xld (LineContours, RegionLines, 'filled')*提取区域轮骨skeleton (RegionLines, Skeleton)*获取轮骨端点junctions_skeleton (RegionLines, EndPoints, Jun
CAD软件多线段命令是作为单个平面对象创建的相互连接的线段序列。可以创建直线段、圆弧段或两者的组合线段。 执行方式： （1）单击菜单栏“绘图→多线段”。如图： （2）单击绘图工具栏“绘多线段命令”按钮。如图： （3）在左下角命令行中输入“Pline”按enter键。如图： 执
最近，afy决定给TOJ印刷广告，广告牌是刷在城市的建筑物上的，城市里有紧靠着的N个建筑。afy决定在上面找一块尽可能大的矩形放置广告牌。我们假设每个建筑物都有一个高度，从左到右给出每个建筑物的高度H1,H2…HN，且 \(1\leq Hi\leq1,000,000,000\) ，并且我们假设每个建筑物的宽度均为1。要
前言 我后悔了，要是拉这个加强版就不至于人均切 T4 了。 题目 洛谷 CF 讲解 CF526F Pudding Monsters 的加强版，没做过的建议先去做一下，至少要熟悉那道题的思路。 我们还是移动右端点，用单调栈+线段树维护一下 \(max-min+cnt\) 的值，思考一个好区间对之后的区间的贡献是什么？ 其实就是1
一、题目 点此看题 二、解法 这题真的比较清新而且有意思，你可以先做一下弱化版 这种区间套区间的问题猫树是通用解法，但是需要 \(O(n\log^2n)\) 而且口味很重，你可以把这道题的猫树解法魔改一下。 更好的做法还是移动右端点，维护每个左端点的历史答案，也就是当这个左端点被激活后每个
不得不说这道区间 \(DP\) 码量巨少，但是很考验思维。 简单分析题目后基本上就可以确定是区间 \(DP\) 了，绝大多数人一开始想到的一定是用 \(f[l][r]\) 来表示区间 \([l, r]\) 所能合并出的最大值。但是，\(2 \le n \le 262144\) 的数据范围让人望而退却。 虽然这个数据范围很恐怖，却也
