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题目描述 W 教授正在为国家航天中心计划一系列的太空飞行。每次太空飞行可进行一系列商业性实验而获取利润。现已确定了一个可供选择的实验集合E={E1，E2，…，Em}，和进行这些实验需要使用的全部仪器的集合I={I1，I2，…In}。实验Ej需要用到的仪器是I的子集RjÍI。配置仪器Ik的费用为ck美元。实验Ej的赞助商已同意为该实验结果支付pj美元。W教授的任务是找出一个有效算法，确定在一次太空飞行中要进行哪些实验并因此而配置哪些仪器才能使太空飞行的净收益最大。这里净收益是指进行实验所获得的全部收入与配置仪器的全部费用的差额。 对于给定的实验和仪器配置情况，编程找出净收益最大的试验计划。 输入输出格式 输入格式： 第1行有2 个正整数m和n。m是实验数，n是仪器数。接下来的m 行，每行是一个实验的有关数据。第一个数赞助商同意支付该实验的费用；接着是该实验需要用到的若干仪器的编号。最后一行的n个数是配置每个仪器的费用。 输出格式： 第1 行是实验编号；第2行是仪器编号；最后一行是净收益。 输入输出样例 输入样例#1： 2 3 10 1 2 25 2 3 5 6 7 输出样例#1： 1 2 1 2 3 17 Solution： 　 　　这道题其实是网络流中一个比较重要的模型： 最大权闭合图转最大流 。详见胡伯涛《 最小割模型在信息学竞赛中的应用 》。 　　我这里（引用 自

在科研学习的过程中，我们难免需要查询相关的文献资料，而想必很多小伙伴都知道SCI-HUB，此乃一大神器，它可以帮助我们搜索相关论文并下载其原文。可以说，SCI-HUB造福了众多科研人员，用起来也是“美滋滋”。 用Python封装了SCI-HUB图形操作界面非常简洁，如图： 接下来是使用方式： 第一种方法是单篇文献下载 ，你可以输入论文的题目在第一个框框中，然后选择一个保存的目录，点击开始按钮注入灵魂，等待进度条跑满，文献就下载下来了，是不是很 so easy呢 第二种使用方法是批量下载 ，可以把需要下载的文献题目写在一个txt文件中去，比如这样： RUN一下注入灵魂吧！ 提供的两种下载方法应该总有您喜欢的吧哈哈(虽然可能有小伙伴想用doi下载哈哈) 最后附上程序的网盘链接地址，已经封装成.exe可执行文件（Windows平台）欢迎大家使用，希望对大家得科研工作有帮助。下次再会！ 链接地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1EJ2oQ8pDSl7eb-FM88TeDA 提取码：6666 数据处理·机器学习·可视化 行业资讯·学习资料 长按关注不迷路 本文分享自微信公众号 - 好奇心Log（Curiosity-log）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源：

1、字符串函数 ascii(str) 返回字符串str的第一个字符的ascii值(str是空串时返回0) mysql> select ascii('2'); 　　-> 50 mysql> select ascii(2); 　　-> 50 mysql> select ascii('dete'); 　　-> 100 ord(str) 如果字符串str句首是单字节返回与ascii()函数返回的相同值。 如果是一个多字节字符,以格式返回((first byte ascii code)*256+(second byte ascii code))[*256+third byte asciicode...] mysql> select ord('2'); 　　-> 50 conv(n,from_base,to_base) 对数字n进制转换,并转换为字串返回(任何参数为null时返回null,进制范围为2-36进制,当to_base是负数时n作为有符号数否则作无符号数,conv以64位点精度工作) mysql> select conv("a",16,2); 　　-> '1010' mysql> select conv("6e",18,8); 　　-> '172' mysql> select conv(-17,10,-18); 　　-> '-h' mysql> select conv(10+"10"

--------什么是T细胞耗竭？-------- 跟其他免疫细胞一样，T细胞来源于造血干细胞分化。临床事件中，血常规只能看到淋巴细胞数据和比例， 不能区分B淋巴细胞和T淋巴细胞，其具体区分必须通过染色，做流式分析才能得出。 急性感染和疫苗接种后，T细胞向 效应T细胞（Teff） 和 记忆T细胞（Tmem） 分化。 慢性感染和癌症病人，T细胞受到抗原持续刺激，细胞记忆不能有效地发育分化，T细胞变得精疲力竭，称之为 T细胞耗竭（Tex） 。简单说，急性疾病和慢性疾病中，T细胞向两种方向分化，其表面分子是不同的。 Tex细胞在功能上有别于Teff和Tmem，其特点是 效应功能丧失 ， 抑制性受体(IRS)表达增高且持续 ， 表观遗传和转录谱改变 ， 代谢方式改变 。 T细胞衰竭是癌症病人免疫功能障碍主要因素之一 。2019年7月，国际顶级期刊Nature曾对T细胞耗竭做出深入的系列报道，阐释转录因子TOX在T细胞耗竭中的重要作用。 --------T细胞耗竭的特征-------- 对细胞因子的反应性改变 在慢性感染过程中，病毒特异性的 Tex细胞 ，由于IL-7Rα和IL-2/15Rβ 信号通路的缺陷 ，无法通过IL-7和IL-15介导稳态自我更新。 Tex细胞 增殖是通过持续的 抗原信号来维持 的。但Tex细胞会失去对额外增殖信号的反应能力，并且对未来的相同抗原刺激没有反应，导致

1、jwt认证流程 传统token方式和jwt认证方式有什么差异？ 2、jwt创建token 2.1、原理 2.2代码实现 3、JWT校验token JSON Web Tokens ,是一种开发的行业标准 RFC 7519 ，用于安全的表示双方之间的声明。 1、jwt认证流程 传统token方式和jwt认证方式有什么差异？ 传统token方式 用户登录成功后，服务端生成一个随机的token给用户，并且在服务端（数据库或缓存）中保存一份token，以后用户再来访问时需要携带token，服务端接收到token之后，去数据库或缓存中进行校验token的是否超时、是否合法 jwt方式 用户登录成功后，服务端通过jwt生成一个随机token给用户（服务端无需保留token），以后用户再来访问时需要携带token，服务端接收到token之后，通过jwt对token进行教研是否超时、是否合法。 2、jwt创建token 2.1、原理 jwt的生成token格式如下，即：由。连接的三段字符组成 eyJ0eXAiOiJqd3QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoxLCJ1c2VybmFtZSI6InBpZyIsImV4cCI6MTU3NDE0NjIzM30.gD9a3N83BoYVz1v7BaKW8V9ORUDPudB3ogJ_rhlZsTU 生成规则如下：

Hello， 大家好，我是一名在互联网捡破烂的程序员 在上一期呢，我们讲到了工作队列的使用，还没有打怪升级的小伙伴先去修炼哦 RabbitMQ基本使用(路由模式) 今天呢，我们要继续打怪升级哦。 今天我们来讲一讲比较高级的消息方式，嗯，我想一下，是什么呢？ 这下不会再翻车的？？？？ 哼哼，我已经提前看过了 那就开始我们的表演了 一、开篇前提 那我们就开始吧，今天就讲一讲主题模式 何为主题模式呢？ 在此之前我们也要回顾上一期的内容 在上一期我们讲到了路由模式。路由模式的概念呢，就是我们想要接收哪一个路由发送过来的消息，我们在消费者中就定义相同路由名称就OK了。 那么缺点是什么呢？路由模式下，我们定义的路由键是固定的。如果定义了很多路由，那么会定义很多个路由键，这样就不好维护了，这不就又炸了吗？ 心不慌，手不抖，我们跟着感觉走 1. 何为主题模式(topics) 那么主题模式呢？其实和路由模式类似，路由模式指定的路由建是固定的，而主题模式是可以模糊匹配路由键，就类似于SQL语句中的 = 和 like 的关系 P：消息生产者 X：交换机 Q1，Q2：队列 C1，C2：消息消费者 topics模式与routing模式比较接近，topics模式不能具有任意的routingKey，必须由一个英文句点号"."分割的字符串(我们将被句点号"."分割开的每一段独立的字符串称为一个单词)，比如：fc

有人说，SVM是现成最好的分类器，指的是该分类器不加修改既可直接使用。同时意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器可以得到低的错误率的结果。 SVM有很多实现，但是最流行的是实现序列最小优化SMO，通过核函数Kernel将SVM扩展到更多的数据集上 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改只适合处理二类问题 适用于标称型数据和数值型数据 支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。我们要做的是最大化支持向量到分隔面的距离 https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5658362.html 具体数学意义上的理解可以参考这个博客 from numpy import * from time import sleep def loadDataSet(fileName): dataMat = []; labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split( ' \t ' ) dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[ 1 ])]) labelMat.append(float(lineArr[ 2 ])) return

本章节介绍的是在 linux 系统环境下 linux-C 调用 shell 命令控制GPIO输入输出步骤。shell 作为 Linux 操作系统的外壳，为用户提供使用操作系统的接口。它是命令语言、命令解释程序及程序设计语言的统称，它解释由用户输入的命令并且把它们送到内核。 使用shell命令直接操作/sys/下的gpio节点，首先在imx6ull-14x14-evk.dts注释掉设备树的 LED 和按键功能，LED引脚为GPIO0_3，key引脚为GPIO1_18。 在程序中通过shell命令读取按键值和控制LED灯。 1.通过popen执行shell命令 popen和pclose函数实现的功能是创建一个管道，用来连接到另一个进程，然后读那个进程的输出或向它发送输入，具体操作是fork一个子进程，exec一个shell执行命令。 2.填写shell命令，设置引脚状态 3.控制Led 交叉编译arm-linux-gnueabihf-gcc -o led shellGpio.c ，将led文件拷贝到开发板。 测试可看到开发板的灯在闪烁，终端有打印信息： 4.读取按键值 编译后测试： 好物推荐-迅为品质IMX6ULL开发板 终结者资料全开源，不买也可以自由下载软硬件资源 您只需要关注VX公众号：迅为电子 ， 回复 ：终结者，免费获取产品资料 i.MX6ULL终结者手册下载链接 https

图的表示 1.邻接矩阵 2.邻接表 图的遍历 DFS(深度优先遍历) BFS(广度优先遍历) 拓扑排序 最小生成树 Prim算法 图可以用G=(V,E)来表示，每个图都包括一个顶点集合V和一个边集合E，顶点总数记为|V|，边总数记为|E| 稀疏图 ：边数较少的图 密集图 ：边数较多的图 完全图 ：包含所有可能边的图 带权图 ：边上标有权的图 邻接点 ：一条边所连的两个顶点 简单路径 ：路径上不包含重复顶点的图 回路 ：将某个顶点连接到本身，且长度大于等于3的路径 无环图 ：不带回路的图 图的表示 图有两种常用的表示方法： 邻接矩阵 邻接表 1.邻接矩阵 使用一个二维矩阵来表示图: (i,j)=1，表示顶点i到顶点j之间有一条边（ 非带权图 ） (i,j)=n，表示顶点i到顶点j之间有一条权重为n的边（ 带权图 ） 使用邻接矩阵的空间代价总是O(|V|^2) 2.邻接表 邻接表使用一个顶点指针数组来表示： 数组的元素i表示顶点i的指针，它是一个链表的头结点 链表其余的顶点表示与顶点i之间存在边的顶点 邻接表的空间代价与图中边的数目和顶点的数目均有关系。每个顶点要占据一个数组元素的位置，且每条边必须出现在其中某个顶点的边链表中 图的遍历 DFS(深度优先遍历) DFS会递归地访问它的所有未被访问的相邻顶点： 先访问顶点v，把所有与v相关联的边存入栈中； 弹出栈顶元素

一、再打开settings.json文件 二、进行markdown.json文件的配置 三、个人的配置 一、再打开settings.json文件 按下ctrl+shift+p，输入settings.json。找到这个文件 配置下面代码 "[markdown]" : { "editor.formatOnSave" : true , "editor.renderWhitespace" : "all" , "editor.quickSuggestions" : { "other" : true , "comments" : true , "strings" : true } , "editor.acceptSuggestionOnEnter" : "on" } 二、进行markdown.json文件的配置 打开编辑器>文件>首选项>用户代码片段>下拉框中选中markdown语言，进入markdown.json 如何配置，有英文说明，下面是中文说明和例子 "con" : { //输入con就会进行提示 "prefix" : "console" , //面板修正 "body" : [ "console.log($1);" , // ""这个里面是回车后的主体，$1是光标第一次停留位置，$2是光标第二次停留位置，使用tab进行切换。当然你也可以设置$3,$4。。。。。。。 "$2" ] ,