17.3专题
Gitlab-ce upgrade 16.0.1 to 17.3.1【Gitlab-ce 16.0.1 升级 17.3.1】
文章目录 背景gitlab-ce 16.0.1 升级 17.3.1 失败gitlab-ce 16.0.1 升级 16.11.8 失败gitlab-ce 16.0.1 升级 16.7.9 失败gitlab-ce 16.0.1 升级 16.3.8 成功gitlab-ce 16.3.8 升级 16.11.8 失败gitlab-ce 16.3.8 升级 16.7.9 成功gitlab-ce 16
【GitLab】使用 Docker engine安装 GitLab 2： gitlab-ce:17.3.0-ce.0 拉取
ce版本必须配置代理。 极狐版本可以直接pull 社区版GitLab不支持Alibaba Cloud Linux 3，本操作以Ubuntu/Debian系统为例进行说明，其他操作系统安装说明，请参见安装社区版GitLab。 docker 环境重启 sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart docker 脚本安装
【GitLab】使用 Docker 安装 3：gitlab-ce:17.3.0-ce.0 配置
参考阿里云的教程 docker的重启 sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart docker 配置 –publish 8443:443 --publish 8084:80 --publish 22:22 sudo docker ps -a 當容器狀態為healthy時，說明GitLab容器已經正
MySql day-42 (17.1 MySQL主从介绍, 17.2 准备工作, 17.3 配置主, 17.4 配置从 17.5 测试主从同步 )
17.1 MySQL主从介绍 17.2 准备工作 主备都安装mysql ,检查启动服务，监听端口 17.3 配置主 主服务器上 grant replication slave on . to ‘repl’@‘192.168.137.132’ identified by ‘repl’; 17.4 配置从 change maste
吴恩达机器学习笔记：第 9 周-17大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.3-17.4
目录 第 9 周 17、 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.3 小批量梯度下降17.4 随机梯度下降收敛 第 9 周 17、 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 17.3 小批量梯度下降 小批量梯度下降算法是介于批量梯度下降算法和随机梯度下降算法之间的算法，每计算常数𝑏次训练实例，便更新一
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （241）-- 算法导论17.3 7题
七、为动态整数多重集 S (允许包含重复值)设计一种数据结构，支持如下两个操作：① INSERT(S,x) 将 x 插入 S 中；② DELETE-LARGER-HALF(S) 将最大的 ⌈|S|/2⌉ 个元素从S中删除。解释如何实现这种数据结构，使得任意 m 个 INSERT 和 DELETE-LARGER-HAIF 操作的序列能在 O(m) 时间内完成。还要实现一个能在 O(|S|) 时间内输
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （237）-- 算法导论17.3 3题
三、考虑一个包含 n 个元素的普通二叉最小堆数据结构，它支持 INSERT 和 EXTRACT-MIN 操作、最坏情况时间均为 O(lg n) 。给出一个势数 Φ ，使得 INSERT 操作的摊还代价为 O(lg n) ，而 EXTRACT-MIN 操作的摊还代价为 O(1) ，证明它是正确的。如果要写代码，请用go语言。 文心一言： 为了设计一个摊还分析使得 INSERT 操作的摊还代价为
17.3.18 数据结构 校内赛（rotinv）（rise）
这套题是知名的idy002出的，我们来看看题： 1.rotinv 【解题报告】 这道题是这样一个思路： 首先我们需要将[1,n]的数组开一个镜像，在[n+1,2n]的空间存储相同的内容。我们先算出[1,n]之内的逆序对个数，之后将这个区间向右移动，算出这个新的区间的逆序对个数（这样做就可以穷尽所有的组合情况），之后输出就可以了。 那么我们用什么办法算出一个区间的逆序对个数呢？我们从左
17.3.1.3 灰度
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 灰度的算法主要有以下三种： 1、最大值法: 原图像：颜色值color=（R，G，B） 求出R，G，B中最大的值：Y=Max(R，G，B) 新图像：color=（Y，Y，Y） 2、平均值法: 使用每个像素点的 R,G,B值等于原像素点的RGB值的平均值； 原图像：颜色值color=（
17.3.2.8 自定义处理（内存处理）
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 自定义处理的算法请参看第17.3.1.6节。17.3.1.6 自定义处理-CSDN博客 【例 17.50】自定义图像处理，保留图像上的单一色系或者多个色系。 //自定义图像处理private void btnCustom_Click(object sender, EventA
17.3.1 像素处理
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 17.3.1 像素处理 C#处理图像，主要使用到Bitmap 类的 GetPixel方法和SetPixel方法。 Bitmap.GetPixel 方法：获取Bitmap中指定像素的颜色。 public Color GetPixel( int x, int y ) 参数x：要检索的像素的
17.3.2.9 像素处理与内存处理之比较
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 通过第17.3.2.1节到第17.3.2.8节，相信读者对通过锁定内存来处理图像有了一定认识。与第17.3.1节相比较，可以看到代码量增加了不少，而且跟踪字节数组中数据位置时很容易把人绕晕。因此这里有一个重要的问题：为什么需要学习复杂的内存处理？ 答案就是：一切都是为了效率。 【例 17.
17.3.1.5 二值化（黑白）
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 二值化的算法主要有以下两种： 1、彩色图像灰度化后，根据灰度和阈值来确定颜色是黑色还是白色。通常情况下使用的阈值是128。 2、第一种算法选择128作为阈值，在实际使用中显示效果并不是很好，可以采用更常见的求阈值的方法，例如大律法等。 【例 17.38】二值化算法一。 /
17.3.2.3 逆反（内存处理）
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 逆反的算法请参看第17.3.1.1节。17.3.1.1 逆反（底片）-CSDN博客 【例 17.41】逆反。 //逆反private void btnInversion_Click(object sender, EventArgs e){//定义目标图片Bitmap d
17.3.2.5 灰度（内存处理）
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 灰度的算法请参看第17.3.1.3节。17.3.1.3 灰度-CSDN博客 【例 17.43】灰度算法一：最大值法。 //灰度:最大值private void btnGray1_Click(object sender, EventArgs e){Bitmap destIm
17.3 OpenGL将片段和样本写入帧缓冲区：每个片段的操作
每个片段的操作 Per-Fragment Operations 片段（fragment）从光栅化阶段生成时带有窗口坐标(xw, yw)和深度值z。根据章节15的内容，片段会经历可编程片段处理阶段以添加附加数据。接下来，在章节17描述的一系列逐片段操作中，片段会被进一步修改，并可能被丢弃，这些操作包括但不限于模板测试、深度测试和遮挡查询等。 在某些情况下，按照第14.9节所述，如果片段着色器程序
信息学奥赛一本通-编程启蒙3097：练17.3 比大小
3097：练17.3 比大小 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 3081 通过数: 1784 【题目描述】 试编一个程序，输入两个整数，比较大小，并按照从小到大的顺序输出。 【输入】 一行两个整数。 【输出】 一行两个整数，按从小到大的顺序输出，中间一个空格隔开。 【输入样例】 2 1 【输出样例】