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远程桌面是微软公司为了便于网络管理员管理维护服务器推出的一项服务。从windows 2000 server版本开始引入，网络管理员时候远程桌面连接器连接到网络任意一台开启了远程桌面控制功能的计算机上，就像是自己操作该计算机一样，运行程序，维护数据库等。远程桌面采用的是一种类似TELNET的技术，它是从TELNET协议发展而来的，通俗的讲远程桌面就是图形化的TELNET。那么如何批量管理我们的多台服务器呢？下面向大家介绍一款远程桌面连接工具——IIS7远程桌面连接工具。 查看地址： iis7远程桌面管理工具下载 首先，下载解压软件： 点击右上角的【添加】添加服务器的相关信息： 下面是你必须要添加的服务器信息： 【注意】 1 、 输入服务器端口后用冒号分隔再填写端口号（一般默认为 3389 ）； 2 、 服务器账号一般默认为 administrator ； 3 、 服务器密码就是在购买服务器时所给的密码或者自己设置的密码。 其他信息是为了方便大批量管理服务器信息的时候添加的分组信息，根据个人情况和喜好做分类。 添加完毕核对无误后就可以点击右下角的添加，就可以看到添加的服务器信息，双击就可以打开啦！ 添加多台服务器之后打开： 批量打开之后，最厉害的功能就是它可以同时控制全部的电脑： 同时鼠标操作，键盘操作等等： 这就是这个软件如何批量管理服务器，vps，云服务器的方法，以后还会做到更好

[toc] 初学推荐博客： LemonMZc BraketBN Owen_codeisking CDQ&整体二分教程和题目： Winniechen 1 小结 CDQ分治 二维LIS 如果你还没学过CDQ分治，可以先忽略这题。。。呃 首先这题一看就是一个三维偏序的裸题，不过普通CDQ分治的写法会wa，因为求LIS是有后效性的。 我们不能先解决左边，再解决右边，最后合并， 比如：定义$dp[i]$表示以$i$结尾的元素的LIS的长度。 但是他只能记录末位置，而不知道从哪些地方转移来。 如果在一次合并前就解决了子区间$[mid+1,r]$区间内的情况，这次合并就算重复的贡献。 因此，我们需要先解决左边，向右边转移后，再解决右边。 AC_Code const int MXN = 1e5 + 7; const int MXE = 1e6 + 7; int n, m; pii ar[MXN]; struct lp { int fi, se, val, id; }cw[MXN]; int ans; bool cmp(const lp&a, const lp&b) { return a.se < b.se; } bool cmp2(const lp&a, const lp&b) { return a.id < b.id; } int bit[MXN]; int N; void bit_add

2019 杭电多校 9 1006 题目链接： HDU 6685 比赛链接： 2019 Multi-University Training Contest 9 Problem Description Rikka hates coins, and she used to never carry any coins with her. These days, Rikka is doing her summer internship abroad. Without mobile payment, Rikka has to face strange prices of commodities, and as a result of always using paper currency, she has to face mountainous coins on here table. In the local currency system, there are $4$ kinds of coins: $10$ cents, $20$ cents, $50$ cents and $1$ dollar. Up to now, Rikka has gained at least $10^{100}$ coins for each kind. Now, Rikka is going to have

_________________________________________________________________________________________________ The support-vector mechine is a new learning machine for two-group classification problems. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. In this feature space a linear decision surface is constructed. Special properties of the decision surface ensures high generalization ability of the learning machine. The idea behind the support-vector network was previously implemented for the restricted case where the

安装的前期准备： 首先查看电脑的位数： 鼠标右击我的电脑，点属性，即可查看到自己电脑的位数 如图： 可以看到系统是64位操作系统，下面我就以64位来讲； 下载JDK 下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 个人选择的第一个，Java SE Development Kit 8u211 然后找到合适自己系统的下载，先点击Accept License Agreement 下载JDK 1、先在E盘中创建一个文件夹，Java，再在Java文件夹里创建两个文件夹，jdk和jre； 2、找到刚才下载好的安装文件，点击，更改安装路径到刚才自己新建的文件夹里，例如我的就是E:\Java\jdk ，然后确定； 安装完jdk后会弹出安装jre界面，这里选择安装路径到新建的jre文件夹下面，安装完毕后，点击关闭。 环境变量的配置： 右击我的电脑，打开高级系统设置，再点击环境变量； 在系统变量下边点击新建，变量名为“JAVA_HOME”，变量值，必须是自己装jdk时的路径，比如我的安装路径是E:java\jdk\,路径问题也需要注意； 接下来找到CLASSPATH，没有就新建一个，变量名为“CLASSPATH”变量值“.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;

01 Mar 2018 Piotr Nowojski ( @PiotrNowojski ) & Mike Winters ( @wints ) This post is an adaptation of Piotr Nowojski’s presentation from Flink Forward Berlin 2017 . You can find the slides and a recording of the presentation on the Flink Forward Berlin website. Apache Flink 1.4.0, released in December 2017, introduced a significant milestone for stream processing with Flink: a new feature called TwoPhaseCommitSinkFunction ( relevant Jira here ) that extracts the common logic of the two-phase commit protocol and makes it possible to build end-to-end exactly-once applications with Flink and a

Many times ago, i saw a blog about MB sd connect C4 for benz, the author said he like this tool very much, and make a comparison with mb star c3 for a result that MB Star C4 is much better than c3, I was not too much attention to it. However, a month ago, i also saw a thread on an auto fourm about obd2 tools, the generl mean about the thread is Mb Star C3 is better C4. i think it’s a question, so i want to serach some infos on the internet. I serach “what’s the difference between MB Star C3 and MB Star C4″ with google, and get some answer. Here i made a discription about C3 C4 and with a share

OPC UA (Unified Architecture)，是工业4.0的标准通信规范，大家现在都不陌生。 目前大部分工控行业的应用系统都逐渐的在向OPC UA靠拢，所以随着iot的发展，OPC UA势必会有更加广阔的应用前景， 所以我们应该投入研发力量来研究OPC UA的相关技术规范，并开始应用到业务系统。 基于此行业形势，为了满足公司的需要，用C#打造了一套OPC UA客户端封装组件，与大家共勉。 组件源码参见下面代码，先简单罗列下OPC UA的相关技术的核心概念，加深大家对OPC UA的理解。 OPC UA是什么？ OPC通信标准的核心是互通性 (Interoperability) 和标准化 (Standardization) 问题。传统的OPC技术在控制级别很好地 解决了硬件设备间的互通性问题， 在企业层面的通信标准化是同样需要的。OPC UA之前的访问规范都是基于微软的COM/DCOM技术， 这会给新增层面的通信带来不可根除的弱点。加上传统OPC技术不够灵活、平台局限等问题的逐渐凸显， OPC基金会 (OPC Foundation) 发布了最新的数据通讯统一方法 — OPC统一架构 (OPC UA)， 涵盖了OPC 实时数据访问规范 (OPC DA)、OPC历史数据访问规范 (OPC HDA)、 OPC 报警事件访问规范 (OPC A&E) 和OPC安全协议 (OPC

一、复习 反射 必须会 必须能看懂 必须知道在哪儿用 　　hasattr getattr setattr delattr 内置方法 必须能看懂 能用尽量用 __len__ len(obj)的结果依赖于obj.__len__()的结果，计算对象的长度 __hash__ hash(obj)的结果依赖于obj.__hash__()的结果，计算对象的hash值 __eq__ obj1 == obj2 的结果依赖于obj.__eq__()的结果,用来判断值相等 __str__ str(obj) print(obj) '%s'%obj 的结果依赖于__str__,用来做输出、显示 __repr__ repr(obj) '%r'%obj的结果依赖于__repr__,还可以做str的备胎 __format__ format() 的结果依赖于__format__的结果，是对象格式化的 __call__ obj()相当于调用__call__，实现了__call__的对象是callable的 __new__ 构造方法，在执行__init__之前执行，负责创建一个对象，在单例模式中有具体的应用 __del__ 析构方法，在对象删除的时候，删除这个对象之前执行，主要用来关闭在对象中打开的系统的资源 class A: def __getitem__(self, item): print(item) a = A

FlatList inherits ScrollView's props, so solution for ScrollView will work: <FlatList contentContainerStyle={{ flexGrow: 1 }} {...otherProps} /> Here is the original Github issue for above solution. EDIT: The parental Views of FlatList should have flex: 1 in their style. safeAreaView:{ backgroundColor:"#ffffff", flex: 1 }, keyboardAvoidingView:{ flex: 1 }, 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/sfshine/blog/4257977