相关文章
W外链微信推广短连接怎么做？
制作微信推广链接的难点分析 一、内容创作难度 制作微信推广链接时，首先需要创作有吸引力的内容。这不仅要求内容本身有趣、有价值，还要能够激起人们的分享欲望。对于许多企业和个人来说，尤其是那些缺乏创意和写作能力的人来说，这是制作微信推广链接的一大难点。 二、精准定位难度 微信用户群体庞大，不同用户的需求和兴趣各异。因此，制作推广链接时需要精准定位目标受众，以便更有效地吸引他们点击并分享链接
Linux 网络编程 --- 应用层
一、自定义协议和序列化反序列化 代码： 序列化反序列化实现网络版本计算器 二、HTTP协议 1、谈两个简单的预备知识 https://www.baidu.com/ --- 域名 --- 域名解析 --- IP地址 http的端口号为80端口，https的端口号为443 url为统一资源定位符。CSDNhttps://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor
ASIO网络调试助手之一：简介
多年前，写过几篇《Boost.Asio C++网络编程》的学习文章，一直没机会实践。最近项目中用到了Asio，于是抽空写了个网络调试助手。 开发环境： Win10 Qt5.12.6 + Asio(standalone) + spdlog 支持协议： UDP + TCP Client + TCP Server 独立的Asio（http://www.think-async.com）只包含了头文件，不依
poj 3181 网络流，建图。
题意： 农夫约翰为他的牛准备了F种食物和D种饮料。 每头牛都有各自喜欢的食物和饮料，而每种食物和饮料都只能分配给一头牛。 问最多能有多少头牛可以同时得到喜欢的食物和饮料。 解析： 由于要同时得到喜欢的食物和饮料，所以网络流建图的时候要把牛拆点了。 如下建图： s -> 食物 -> 牛1 -> 牛2 -> 饮料 -> t 所以分配一下点： s = 0， 牛1= 1~
poj 3068 有流量限制的最小费用网络流
题意： m条有向边连接了n个仓库，每条边都有一定费用。 将两种危险品从0运到n-1，除了起点和终点外，危险品不能放在一起，也不能走相同的路径。 求最小的费用是多少。 解析： 抽象出一个源点s一个汇点t，源点与0相连，费用为0，容量为2。 汇点与n - 1相连，费用为0，容量为2。 每条边之间也相连，费用为每条边的费用，容量为1。 建图完毕之后，求一条流量为2的最小费用流就行了
poj 2112 网络流+二分
题意： k台挤奶机，c头牛，每台挤奶机可以挤m头牛。 现在给出每只牛到挤奶机的距离矩阵，求最小化牛的最大路程。 解析： 最大值最小化，最小值最大化，用二分来做。 先求出两点之间的最短距离。 然后二分匹配牛到挤奶机的最大路程，匹配中的判断是在这个最大路程下，是否牛的数量达到c只。 如何求牛的数量呢，用网络流来做。 从源点到牛引一条容量为1的边，然后挤奶机到汇点引一条容量为m的边
Java 连接Sql sever 2008
Java 连接Sql sever 2008 /Sql sever 2008 R2 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class TestJDBC
实例：如何统计当前主机的连接状态和连接数
统计当前主机的连接状态和连接数 在 Linux 中，可使用 ss 命令来查看主机的网络连接状态。以下是统计当前主机连接状态和连接主机数量的具体操作。 1. 统计当前主机的连接状态 使用 ss 命令结合 grep、cut、sort 和 uniq 命令来统计当前主机的 TCP 连接状态。 ss -nta | grep -v '^State' | cut -d " " -f 1 | sort |
配置InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 网络
配置InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 网络 服务器端配置 在服务器端，你需要确保安装了必要的驱动程序和软件包，并且正确配置了网络接口。 安装 OFED 首先，安装 Open Fabrics Enterprise Distribution (OFED)，它包含了 InfiniBand 所需的驱动程序和库。 sudo
【机器学习】高斯网络的基本概念和应用领域
引言 高斯网络（Gaussian Network）通常指的是一个概率图模型，其中所有的随机变量（或节点）都遵循高斯分布 文章目录 引言一、高斯网络（Gaussian Network）1.1 高斯过程（Gaussian Process）1.2 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）1.3 应用1.4 总结 二、高斯网络的应用2.1 机器学习2.2 统计学2.3