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上一篇 前端福音：Serverless 和 SSR 的天作之合 ，详细介绍了 SSR 相关知识，同时也提到了 Serverless 给 SSR 方案带来的福利。但它只是将 Next.js 应用部署到 Serverless 服务上而已，并不适合实际生产业务。为此本篇专门针对 Next.js 的 SSR 方案进行了探索和优化，一步一步带大家了解，如何基于 Serverless 架构部署一个实际的线上业务。 抢先体验： serverless-cnode 本文主要内容： 如何快速部署 Serverless Next.js 如何自定义 API 网关域名 如何通过 COS 托管静态资源 静态资源配置 CDN 基于 Layer 部署 node_modules 如何快速部署 Serverless Next.js 由于本人对 Serverless Framework 开发工具比较熟悉，并且长期参与相关开源工作，所以本文均使用 Serverless Components 方案进行部署，请在开始阅读本文之前，保证当前开发环境已经全局安装 serverless 命令行工具。 本文依然上一篇中介绍的 Next.js 组件 来帮助快速部署 Next.js 应用到腾讯云的 Serverless 服务上。 我们先快速初始化一个 Serverless Next.js 项目： $ serverless create

题目： 解题思路： 回溯法解数独 类似人的思考方式去尝试，行，列，还有 3*3 的方格内数字是 1~9 不能重复。 我们尝试填充，如果发现重复了，那么擦除重新进行新一轮的尝试，直到把整个数组填充完成。 https://leetcode-cn.com/problems/sudoku-solver/solution/hui-su-fa-jie-shu-du-by-i_use_python/ 代码： class Solution { public void solveSudoku(char[][] board) { // 三个布尔数组 表明 行, 列, 还有 3*3 的方格的数字是否被使用过 boolean[][] rowUsed = new boolean[9][10]; boolean[][] colUsed = new boolean[9][10]; boolean[][][] boxUsed = new boolean[3][3][10]; // 初始化 for(int row = 0; row < board.length; row++){ for(int col = 0; col < board[0].length; col++) { int num = board[row][col] - '0'; if(1 <= num && num <= 9){ rowUsed[row]

在学习 MapReduce 的过程中，不少人接触的第一个项目就是单词计数。单词计数通过两个函数 Map 和 Reduce，可以快速地统计出文本文件中每个单词出现的个数，它虽然简单，但也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一。而 Serverless 的出现，为 MapReduce 进行大数据处理又提供了一个新的部署方案，Serverless 与 MapReduce 究竟如何结合呢？ 本文将通过一个简单的教程，指导大家快速开发一个基于 MapReduce 的 WordCount 应用模版，并在 Serverless 应用中心 Registry 里实现复用。 前提条件 已安装 Serverless Framework ，并保证您的 Serverless Framework 不低于以下版本： $ serverless –v Framework Core: 1.74.1 (standalone) Plugin: 3.6.14 SDK: 2.3.1 Components: 2.31.6 实现概要 下面是该实例的实现流程： 创建函数与 COS Bucket。 用户将对象上传到 COS 中的源存储桶（对象创建事件）。 COS Bucket检测到对象创建事件。 COS 调用函数并将事件数据作为参数传递给函数，由此将 cos:ObjectCreated:* 事件发布给函数。 SCF

日记 \(2020.08.07\) 学考成绩来了，地理 b 了。不愧是我。 \(2020.08.06\) 得知 Ag 线 75，我因时间不够少了 20，只拿了 70 的时候，人懵逼了，当场就吟了句诗 “两年学得爆零成，名属 Cu 第一名” 听说机房有位天天做出莫名其妙的题的老哥 Au 了，wdnmd。 人生第一次和 ljc AK 了一场多校，感觉非常 nb。 \(2020.08.03\) WC 听课懵逼了三天。。。wori 颓颓颓 花了一天半打 gal 连续两次打出 be 是怎么回事，自闭了，万恶的亚撒西 \(2020.07.31\) 考了个模拟赛，提答做到最后发现第 5,6 两个点忘了自己一端向自己一端连边的情况，没时间写了，少了两个点。我是 sb。 t1 sb 换根 dp。 t2 结论真好猜。先写子任务，n=m ans=1,n|m ans=sin(Pi/m)/sin(Pi/n),m|n ans=tan(Pi/m) /tan(Pi/n)，然后凭感觉式子里有一个应该带 lcm/gcd 的东西，再发现 n|m,m|n 是 lcm=n/m 的特殊情况，两个 ans 差两个 cos， 大 胆 猜 想 ans=cos(Pi/lcm(n,m)) tan(Pi/m)/sin(Pi/n)，然后就过了。 t3 前三个点可以手玩，4~6 可以 O(n^2) dp，构造可以贴着边界构造。5~6

搜索即找到跟搜索词句很相似的文本，例如在百度中搜索"人的名"，结果如下 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢？ 余弦相似度 （cosine similiarity） 本文介绍基于 VSM ( Vector Space Model ) 的 余弦相似度 算法来评价两个文本间的相识度。 余弦相似度，又称为余弦相似性。通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。 两个空间向量之间的夹角越小，我们就认为这两个向量越吻合，cosθ 越大，当完全重合时 cosθ = 1 由余弦定律可知：（原谅我百度盗的公式图） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4383725/blog/4404627

日常经常能看到缓入缓出的动画效果，如： 1，带缓入缓出效果的滚动条： 2，带缓入缓出效果的呼吸灯： 像上面这种效果，就是用到了三角函数相关的知识，下面将从头开始一步步去讲解如何实现这种效果。 一、基础知识 （一）三角函数 常用的三角函数有正弦函数（sin）、余弦函数（cos）、正切函数（tan）。在动画效果中常用的是正弦函数和余弦函数，由于两者可以互相转化，所以本文将以正弦函数来进行讲解。 如下图所示直角三角形ABC： 则： sin(A)=a/c 即：角A的正弦值=角A的对边/斜边 （二）正弦曲线 将三角函数与动画桥接起来的便是三角函数曲线。 以正弦函数为例，其正弦曲线公式为：y = A*sin(B*x + C) + D 其中y、x分别是纵坐标、横坐标。 1，在默认状态时，即：y=sin(x) 时，其曲线如下图所示： 2，正弦曲线公式中的参数 “A” 控制曲线的振幅，A 值越大，振幅越大，A 值越小，振幅越小。 如：y=2*sin(x)，其曲线如下图所示（蓝线为 y=sin(x)）： 3，参数 “B" 控控制曲线的周期，B 值越大，那么周期越短，B 值越小，周期越长。 如：y=sin(2x)，其曲线如下图所示（蓝线为 y=sin(x)）： 4，参数 “C" 控控制曲线左右移动，C 值为正数，曲线左移，C 值为负数，曲线右移； 如：y=sin(x+1)，其曲线如下图所示（蓝线为 y

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class AdventureIsland : MonoBehaviour { static AdventureIsland instante; public AdventureGround ground; public Transform AdventureGridRoot; public int width = 10; public int height = 10; public string ID; public float gridSize = 0.2f; public List<AdventureGrid> adventureGrids = new List<AdventureGrid>(); public static AdventureIsland Instante() { return instante; } public void Awake() { instante = this; } // Start is called before the first frame update void Start() { } // Update is called once per frame void

目录 一、基本图的绘制 1.1直线的绘制 1.2折线的绘制 1.3散点图的绘制 1.4绘制不同颜色的散点图 1.5绘制不同颜色的线 1.6柱状图 1.7饼状图 1.8直方图 1.9三维图 1.10等高线图 二、样式 2.1基本样式 2.2画布分区的使用 三、函数 3.1简单的一元二次方程 3.2三角函数 一、基本图的绘制 1.1直线的绘制 # coding=utf-8 import matplotlib . pyplot as plt # 连接(0,3) (4,5)两个点 plt . plot ( [ 0 , 4 ] , [ 3 , 5 ] ) # 显示x轴 y轴 plt . ylabel ( "y" ) plt . xlabel ( "X" ) # 保存路径 plt . savefig ( "F:/Z/Python/project/project2/matl/直线.jpg" ) # 显示图 plt . show ( ) 运行效果 1.2折线的绘制 # coding=utf-8 import matplotlib . pyplot as plt from mpl_toolkits . mplot3d import Axes3D # 创建 X Y Z坐标 X = [ 1 , 5 , 7 , 9 , 5 ] Y = [ 9 , 6 , 7 , 3 , 6 ] Z = [ 5 , 6 ,

目录 1. 感知机原理 2. 损失函数 3. 优化方法 4. 感知机的原始算法 5. 感知机的对偶算法 6. 从图形中理解感知机的原始算法 7. 感知机算法(PLA)的收敛性 8. 应用场景与缺陷 9. 其他 10. 参考资料 1. 感知机原理 感知机是二分类的线性分类模型，本质上想找到一条直线或者分离超平面对数据进行线性划分 适用于线性可分的数据集，否则感知机不会收敛 假设有一个数据集 \(D = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_N, y_N)}\) ，其中 \(x_i \in R^n\) ，即 \(x_i = (x_i^{(1)}, x_i^{(2)}, ...x_i^{(n)})\) 模型的输入为实例的特征向量 \(x_i\) ，输出为实例的类别，取值为+1（正例）或者-1（负例） 我们希望找到一个分离超平面 \(w^Tx + b = 0，其中w \in R^n\) ，使得有满足 \(w^Tx + b > 0\) 的实例所对应的类别为正例。而使得满足 \(w^Tx + b < 0\) 的实例所对应的类别为负例。 于是我们可以构建出感知机模型为： \(f(x) = sign(w^Tx + b)\) 2. 损失函数 定义损失函数一个很自然的想法是建立在误分类点的个数上，但是使用误分类点的个数来构造损失函数并不容易优化 因此使用

传送门： Boundary 题意： 给你n个点的坐标，问最多有多少个点可以在同一个圆上，（0,0）必须在这个圆上。 题解： 三个点确定一个圆，所以暴力枚举两个点和（0,0）组成的圆，如果三个点不共线的话，用圆心公式求出圆心，然后用map记录以当前点为圆心的点圆的个数，边记录边判断有多少个圆圆心是同一个点，取最大值就好了。 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define ll long long 3 #define pb push_back 4 #define ft first 5 #define sd second 6 #define pii pair<int,int> 7 #define pll pair<ll,ll> 8 using namespace std; 9 10 const int maxn=2e6+ 10 ; 11 12 struct Point{ 13 double x,y; 14 }p[maxn]; 15 16 map<pair< double , double >, int > mp; 17 int ans= 0 ; 18 19 void solve(Point a,Point b,Point c) // 三点共圆圆心公式 20 { 21 double x=( (a.x*a.x-b.x*b.x+a.y*a.y-b.y*b.y)*(a.y