【先贴出解决方案（基于Ubuntu）】： 使用dpkg -i *.deb 的时候出现依赖没有安装 使用apt-get -f -y install 解决依赖问题后再执行dpkg安装deb包 =====================1.下面是遇到的依赖没有安装=========================== 问题 horizon@horizon-pc ~/下载 $ sudo dpkg -i y
更新记录 转载请注明出处。 2022年8月29日 发布。 2022年8月29日 从笔记迁移到博客。 异步处理（Asynchronous Processing） 休眠（Sleep）指定时间 Start-Sleep 实例： 休眠1秒 Start-Sleep -Seconds 1
ubuntu更新时，突然断网。于是出现了这样的错误： E: Problem parsing dependency 21 of linux-modules-nvidia-418-server-5.11.0-1020-gcp:amd64=5.11.0-1020.22~20.04.1 E: Error occurred while processing linux-modules-nvidia-418-server-5.11.0-1020-gcp (NewVersion2) E:
题意： 有一个n个数的集合，要分成若干子集，每个子集至少有m个数，每个子集的权值为最大数减最小数，求最小的最大权 思路： 先把数组排序。二分转化为判定性问题，check时候不能简单的贪心，设dp数组f[i]表示第i个数作为一个集合结尾是否可行 f[i] |= f[j] | l <= j <= r, 其中l是满足a[i] - a[l
一、ffmepg m3u8转mp4 Invalid data found when processing inp ffmpeg -allowed_extensions ALL -i 5685d5372d694b99aefac6a182bc36c3_0.m3u8 -c copy out.mp4 当前使用的ffmpeg版本： 二、报错原因 视频进行了加密，无法直接转换为MP4格式 #EXT-X-KEY：TS 片段可以
想要实现的功能就是签到签退，点击签到按钮的时候，出现问题： 严重: Servlet.service() for servlet [springmvc] in context with path [/OA_web] threw exception [Request processing failed; nested exception is org.springframework.dao.DataIntegrityViolationException: ###
GNU Octave The Octave syntax is largely compatible with Matlab. The Octave interpreter can be run in GUI mode, as a console, or invoked as part of a shell script. Powerful mathematics-oriented syntax with built-in 2D/3D plotting and visualization tools
众所周知，Java中的float类型转int，是向下取整的。 而Processing基于Java的，所以processing也是下取整。如图： 注意：向下取整就是说，不管小数点后面是大于5还是小于5，都直接舍弃。 （向上取整相反，不管多大，转换int时直接往前进1）
题意： 把n个数字分成若干组，每组不少于k个数，最小化所有组的极差的最大值。 思路： 排序，二分答案，dp判断。 \(dp[i]\) 表示 \(1\sim i\) 合法。对每个 \(i\) ，若存在 \(j<i\) 且 \(i-j+1>=k\) 且 \(a_i-a_j\ge ans\) 且 \(j\) 合法，则 \(i\) 合法。 遍历 \(i\)，然后遍历 \([l,r]\) 找一个合
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Event Time 指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间 由于延迟有可能一个较早完成的事件晚一些到达，在开窗的时候我们不可能一直等待窗口内应该到达的所有数据 在实际应用中，当涉及到对事件按照时间窗口进行统计时，Flink会将窗口内的事件缓存下来，直到
Processing游戏制作 01-弹跳小球 游戏描述：使用鼠标控制方块移动，接住下落的小球得一分，漏接小球后减少一条生命，直到游戏结束。 资源： 资源链接 公众号：STCode
感悟 看完图卷积一代、二代，深感图卷积的强大，刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵（ $L=D-W$），主要是其背后的物理意义。通过借鉴前辈们的论文、博客、评论逐渐对图卷积有了一定的了解，作为一个刚上研的博士生，深感得对图神经网络进行一个系统的学习。 本篇
原文链接：https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8445#section-8 8、Concluding ICE Processing 【协商ICE的处理】 This section describes how an ICE agent completes ICE. 本节介绍 ICE 代理如何完成 ICE。 8.1. Procedures for Full Implementations【完整实现的过程
文章目录 0 简介1 人脸识别 - 常用实现技术1.1 基于几何特征的人脸识别方法1.2 初级神经网络方法。1.3 深度学习方法。 2 人脸识别算法缺陷3 人脸识别流程3.1 相关数据集3.2 对齐3.3 仿射变换3.4 人脸目标检测3.5 人脸特征提取3.5.1 分类模型有哪些3.5.2 度量学习模型——F
Processing创意编程（进阶篇） 一、前言二、常用语法1、random随机数生成函数2、map映射函数3、noise噪声函数4、导入图片5、dist距离函数6、一维数组7、二维数组8、class类 四、参考资料 【转载请注明出处： https://leytton.blog.csdn.net/article/details/122153961】 一、
Oracle启动的三种方式 startup nomount #非安装启动 读取init.org 主要用于检查实例 startup mount #安装启动 startup open #打开 依次顺序为: open>mount>nomount 以下呢是我在启动oralce时出现的错
Abstraction 彻底的掌握难以捉摸的上下文语义信息是本文的目标。 提出一个名为DensePoint的通用框架去学习点云的密集的上下文表示。 Introduction 捕捉足够的上下文语义信息，以彻底掌握难以捉摸的形状信息。 贡献： 一种广义的卷积算子，他对点有排列不变性，尊重局部连通性和权值共
SpringBoot编译报错：java: JPS incremental annotation processing is disabled. Compilation results on partial recompilation may be inaccurate. Use build process “jps.track.ap.dependencies” VM flag to enable/disable incremental annotation processing environmen
ENABLE_VIRTUAL_TERMINAL_PROCESSING 当用WriteFile或WriteConsole写入时，字符被解析为VT100和类似的控制字符序列，这些字符控制光标移动、颜色/字体模式和其他操作，也可以通过现有的Console APIs执行。欲了解更多信息，请参见控制台虚拟终端序列。 see: https://docs.microsoft.com/en
33. ST_FilterByM ST_FilterByM -根据顶点的m值进行过滤 33.1. 概要 geometry ST_FilterByM(geometry geom, double precision min, double precision max = null, boolean returnM = false); 33.2. 描述 这个函数主要是与ST_SetEffectiveArea一起使用。 ST_SetEffectiveAre
很容易混淆的两个概念 oltp 是On-Line Transaction Processing：联机事务处理olap 是On-Line Analytical Processing：联机分析处理。 那么olap和oltp的主要区别有： oltp面向的是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，记录即时的增、删、改、查，而olap的应用
（一）Arduino名称的由来 意大利北部一个如诗如画的小镇「Ivrea」，横跨过蓝绿色Dora Baltea河，它最著名的事迹是关于一位受压迫的国王。公元1002年，国王Arduino成为国家的统治者，不幸的是两年后即被德国亨利二世国王给废掉了。今日，在小镇Cobblestone街上有家叫「di Re Arduino
EXPDP导出数据到ASM磁盘组 Total estimation using BLOCKS method: 1024 KB Processing object type SCHEMA_EXPORT/PRE_SCHEMA/PROCACT_SCHEMA Processing object type SCHEMA_EXPORT/SEQUENCE/SEQUENCE Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE Processing object
估计量总结 由于算法的数量很多，因此在此阶段对它们的属性进行概述是有意义的。 以下“词汇表”可用于此目的： 相干信号 如果一个信号是另一个的缩放和延迟版本，则两个信号是相干的。 一致性 如果在数据数量趋于无穷大时收敛到真实值，则估计是一致的。 统计效率 A,n 估计器如果渐
