我的Python心路历程 第十期 （10.12 股票实战可视化之分位数) 查了一下定义：分位数，亦称分位点。是指用分割点将一个随机变量的概率分布范围分为几个具有相同概率的连续区间。分割点的数量比划分出的区间少1，例如3个分割点能分出4个区间。 常用的有中位数、四分位数、十分位数、百
什么是OSPF （1）.开放式最短路径优先（Open Shortest Path First）（2）.基于链路状态的内部网关（IGP）协议 OSPF的原理 （1）.路由器之间LSA泛洪，在每个路由表中得出一个相同的LSDB；（2）.LSDB通过SPF算法，得到最短路径的树（/拓扑）；（3）.这个拓扑图经过路由计算，呈现出来的就是路由表。 OSPF的报文 （1）.报文封装在
部署负载均衡：LVS-DR群集（直连路由模式） 文章目录 部署负载均衡：LVS-DR群集（直连路由模式）一、LVS-DR数据包流向分析二、LVS-DR中的ARP问题三、LVS 负载均衡群集-DR模式1.数据包流量分析2.DR 模式的特点 四、LVS-DR负载均衡集群部署步骤1、配置负载调度器(192.168.171.7)（1）配置虚
部署负载均衡：LVS-DR群集（直连路由模式） 文章目录 部署负载均衡：LVS-DR群集（直连路由模式） 一、LVS-DR数据包流向分析 二、LVS-DR中的ARP问题 三、LVS 负载均衡群集-DR模式 1.数据包流量分析 2.DR 模式的特点 四、LVS-DR负载均衡集群部署步骤 1、配置负载调度器(192.168.17
OSPF动态路由协议的单区和多区 一、OSPF路由协议（一）内部网关协议和外部网关协议（二）ospf工作过程（三）ospf区域（四）Router ID（五）DR和BDR（六） DR和BDR选举方法（七）两个组播地址（八）ospf五种类型包（九）ospf建立邻接关系的7个状态机（十）OSPF网络类型 二、OSPF多区的原理及配置（一）概述1.多区产生的
#问题 (以下全文基于OSPFv2，即IPv4下的OSPF;链路层协议为以太网) OSPF在发送/接收Hello包时，可以选举DR/BDR。 Hello包有一个字段为Rtr Pri(8 bit)，是DR的优先级，默认为1，当它设置为0时，路由器不参与DR/BDR选举。 那么一个网络若除了一台路由器，其余路由器优先级全为0，也就会意味着网络
------------恢复内容开始------------ 创建ospf ospf 1 router-id 1.1.1.1 area 0 network 192.168.0.1 0.0.0.0 查看邻居简要信息 dis ospf peer b 查看接口ospf简要信息 dis ospf inter b 查看lsdb数据库 dis ospf lsdb 查看DR,BDR以及接口开销优先级等信息 dis ospf inter 修
Change类的BAPI都差不多，改行项目的某个字段时，只需在lt_item的某个字段给值，然后再lt_itemx结构中的对应字段打上’X’，另外记得updateflag字段给’U’表示Update. 最后记得调用commit，一般都没什么问题。 示例代码: DATA: lv_vbeln TYPE bapivbeln-vbeln, ls_he
OSPF路由协议 OSPF阐述OSPF基本概念OSPF工作流程OSPF数据包的五种类型OSPF邻接关系的建立(两阶段七种状态)OSPF四种网络类型OSPF的应用环境OSPF配置命令 OSPF阐述 OSPF----链路状态路由协议（开放的最短路路径优先协议） 按自治系统分为 AS-----是指由同一个技术管理机构管
棋盘覆盖问题（分治法） 1.问题描述 问题：在一个2k*2k（k≥0）个方格组成的棋盘中，恰有一个方格与其他方格不同，称该方格为特殊方格。 棋盘覆盖问题要求用图（b）所示的4种不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格，且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。 2.算法分析 特殊方格必位
作者：wowo 发布于：2014-9-24 23:28 分类：统一设备模型 http://www.wowotech.net/device_model/device_resource_management.html 前言 蜗蜗建议，每一个Linux驱动工程师，都能瞄一眼本文。 之所以用“瞄”，因此它很简单，几乎不需要花费心思就能理解。之所有这建议，是因为它非常实用，可以解
直方图均衡化理解 直方图均衡化引入怎么实现直方图均衡化几个基础概念名词 直方图均衡化引入 如图，在第1，2，3张图中，当灰度值集中在某一块区域时，图像比较平淡即对比度低。而第4张图中，灰度值覆盖比较宽的范围，而且比较均匀的分布，其对比度高，细节丰富。将图像的灰度值进行函数
下面用linq写很顺手。 var ts_codes_QueShao = ( from ts_code in ts_codes_All join dr in dt.AsEnumerable() on ts_code equals dr["ts_code"].ToString() into tt from dr in tt.DefaultIfEmpty()
1.首先下载个Google chrome 或者Firefox 2.再下载个对应版本驱动http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html Chrome驱动文件下载：点击下载chromedriveFirefox驱动文件下载:点解下载geckodriver 3.然后往PyCharm 上装个插件 最后把对应版本驱动解压后放到项目中
目录 LVS-DR模式简述1.LVS-DR模式工作原理2.LVS-DR数据包流向分析3.LVS-DR中的ARP问题 部署环境IP设置NFSweb1web2LVS LVS-DR模式简述 1.LVS-DR模式工作原理 DR模式客户端到服务器的数据是先通过调度器，在流向各Web节点；Web节点到客户机的数据是通过路由器，不经过调度器；
原理 关于LVS的更多详细理论，可参考本人博客：LVS-NAT DR模式 直接路由 Direct Routing，简称DR模式； 采用半开放式的网络结构，与TUN模式的结构类似，但各节点并不是分散在各地，而是与调度器位于同一个物理网络； 负载调度器与各节点服务器通过本地网络连接，不需要建立专用的IP隧道 DR模式
OSPF ： 开放式最短路径优先协议 一.OSPF 特点 1.使用范围：IGP 2.协议算法特点： 链路状态型路由协议（LS），SPF算法 -无环 3.协议是否传递网络掩码：传递网络掩码 4.协议封装：基于IP协议封装，协议号为 89 （不可靠，ospf有确认重传） 5.传递信息称作LSA，LSA 链路状态通告，包含路由信息和拓扑信息。
此文转载自：https://blog.csdn.net/qq_40422692/article/details/110121524 项目结构（很标准的三层架构）： 一、做一些准备 这里上传文件用到的控件是webuploader，下载地址：http://fex.baidu.com/webuploader/ webuploader的使用方法：https://www.jianshu.com/p/005341448bd0如果
1.数据集DataSet 2.利用DataTable对象获取数据（记录集） 3.打开数据库获取数据 1.数据集DataSet //创建一个内存的数据集 DataSet ds =new DataSet("DS5"); //创建一张内存表 DataTable dt1 =new DataTable("dt1");
1、DR模式下vip不在同一网段上实现过程（夸网段） 1.1 客户端 1 [root@client ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 2 BOOTPROTO="static" 3 DEFROUTE="yes" 4 NAME="eth0" 5 DEVICE="eth0" 6 ONBOOT="yes" 7 IPADDR=172.
python selenium 获取标签的属性值、内容、状态方法使用element.attribute()方法获取dom元素的内容，如：dr = driver.find_element_by_id('tooltip')dr.get_attribute('data-original-title') #获取tooltip的内容dr.text #获取该链接的text获取标签属性 link=dr.find_element_by_id('
部署LVS-DR（直接路由）群集 一、LVS-DR数据包流向分析 二、LVS-DR中的ARP问题 三、案例：LVS-DR部署 3.1、环境 3.2、配置调度服务器 3.3、配置NFS服务器 3.4、配置Web1服务器 3.5、配置web2服务器 3.6、客户机测试 总结 一、LVS-DR数据包流向分析 为了方便进行原理分析，将C
一、OSPF的特点1、OSPF是一种无类别链路状态路由协议，跨层封装到三层，协议号89；2、组播地址：224.0.0.5（BDR组播地址） 和224.0.0.6（DR的组播地址）；3、基于拓扑工作，更新量大——需要结构化部署——区域划分、地址划分；4、收敛速度极快，但大型网络配置很复杂。5、OSPF度量：从源到目的所有出接口的
原文：Multi-Class Imbalanced Graph Convolutional Network Learning. IJCAI 2020 Motivation 图数据的广泛运用，和图相关的例如GCN这些方法的有效性 真实的图数据集往往并不均衡，以Cora数据集为例，26.8%的论文为Neural Network领域，而仅有4.8%的论文为Reinforcement Learning领域。在
呵呵，我这有现成的，c#+access的： private void load() { OleDbConnection conn=new OleDbConnectio(Common.ComClass.ComClass.GetConnStr()); OleDbCommand cmd=new OleDbCommand("select top 1 * from 签名",conn); OleDbDataReader dr; conn.Open(); dr=cmd.ExecuteRea
