说明:这种现象一般是断网后DNS改变了,或者路由重启了没有重启网络配合导致的. 解决方法: 1.Windows: ipconfig /flushdns 2.Linux: /etc/rc.d/init.d/nscd restart 3.Mac: dscacheutil -flushcache 参考: https://jingyan.baidu.com/article/93f9803f2ed1b8e0e46f5502.html http://www.techiecorner.com/35/how-t…

Teamviewer是一款远程控制软件,使用过程中系统弹出“Teamviewer试用版已到期”的提示, 需要用户购买许可证或延长试用期才能继续使用,解决teamviewer试用期到期问题步骤如下: 出现这种问题,是因为在安装是选择了[公司/商务用途]或者[以上都是]这两个选项中的一个. 解决方法: 1.退出TeamViewer远程软件,卸载软件. 2.按键盘的[win]+[R]组合键打开[运行],输入 %appdata%. 3.在弹出的窗口中,找到并删除TeamViewer文件夹. 4.按键盘的…

公司项目接近尾声,因为测试的需要,就在客户局域网内部搭建了几台虚拟机做为服务器给客户测试用. 虚拟机环境:win2008R2 原先在客户那边用远程登录虚拟机操作,但考虑到回公司后无法远程登录,所以安装了TeamViewer后设置了无人值守密码, 结果回到公司链接的时候就碰到问题. TeamViewer连接到客户的虚拟机后,显示黑屏,弹出窗口提示“现在无法捕捉画面.可能由于快速切换或者远程桌面断开或者最小化”. 百度google了一番,给出的解决方案,要么是用远程连接(不在局域网内,总不能每次更新…

用Teamveiwer 可以进行远程控制连接.用了VPN功能后,起先也正常.可以PING和其他网络操作. 后来忽然始终VPN连接上后,无法PING和做其他的网络操作了. 检查缘由是对方TeamViewer VPN被禁用了. 如果VPN连接正常,应该能在网络和共享中心看到,除本地连接外的一个Teamviewer VPN连接 修复成启用就一切OK了…

最近在弄一个项目,我们是乙方,甲方离我们比较远,所以需要用到远程操作软件.也就是TeamViewer. 这个软件一开始运行还行,后来时间用久了,很容易被限制时间.在网上查了大部分资料,都是一些修改MAC地址之类的东西. 我本人也按照网上的操作试了一遍,全TMD的瞎扯. 后来翻墙到网上一查,原来有一个东西可以破解,于是乎,我把东西贴出来给大家分享. 里面有相应的教程,如有什么问题,可以给我留言. 在这里声明一下,网上有骗子,用这个破解补丁拿来卖钱.我这个人一辈子最TM讨厌这种事.好东西就应该拿出来…

https://jingyan.baidu.com/article/d5c4b52be51162da560dc517.html…

安装此插件 提取码:i8o3…

Teamviewer14提示试用期已到期怎么办? 问题分析: 出现这种问题,是因为在安装是选择了[公司/商务用途]或者[以上都是]这两个选项中的一个 解决方法: 1.退出TeamViewer远程软件,卸载软件. 2.按键盘的[win]+[R]组合键打开[运行],输入 %appdata% 3.在弹出的窗口中,找到并删除TeamViewer文件夹. 4.按键盘的[win]+[R]组合键打开[运行],输入 regedit,打开[注册表编辑器] 5.在[注册表编辑器]中,依次展开[HKEY_LOCAL_…

 题目…

teamviewer & commercial-use https://www.teamviewer.com/zhCN/pricing/commercial-use/ https://www.teamviewer.com/cn/buy-now/ bug MAC系统下解决Teamviewer 5 分钟限制 https://blog.csdn.net/huyuan7494/article/details/81903586…

一.问题描述 使用mybatis的项目在本地可以正常运行,但当使用maven或Jenkins打包部署到服务器上时出现了绑定错误,异常信息为: org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com.yo.news.user.mapper.UserMapper.getUserByTelPwd 二.问题分析和解决方法 首先,给定的异常提示信息并不精准,有多个错误原因都会抛出该异常.myb…

一.问题引入 回顾上篇强化学习 2 -- 用动态规划求解 MDP我们使用策略迭代和价值迭代来求解MDP问题 1.策略迭代过程: 1.评估价值 (Evaluate) \[v_{i}(s) = \sum_{a\in A} \pi(a|s) \left( {\color{red}R(s, a)} + \gamma \sum_{s' \in S} {\color{red}P(s'|s, a)} \cdot v_{i-1}(s') \right) \] 2.改进策略(Improve) \[q_i(s,a)…

teamviewer14商用试用期到期从新安装使用 1)1.退出TeamViewer远程软件,卸载软件.2)2.按键盘的[win]+[R]组合键打开[运行],输入 %appdata%3)3.在弹出的窗口中,找到并删除TeamViewer文件夹.4) 4.按键盘的[win]+[R]组合键打开[运行],输入 regedit,打开[注册表编辑器]5)5.在[注册表编辑器]中,依次展开[HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\],找到TeamViewer文件夹,右键删除.如果没有Team…

Go 语言网络爬虫 本章将完整地展示一个应用程序的设计.编写和简单试用的全过程,从而把前面讲到的所有 Go 知识贯穿起来.在这个过程中,加深对这些知识的记忆和理解,以及再次说明怎样把它们用到实处.由本章的标题可知,它是一个网络爬虫(或称网络内容爬取程序)的框架. 默认情况下,基于这个框架编写的网络爬虫程序是单机版的,也就是说,它仅会在一台计算机上运行.不过,在框架中留有一些易于扩展的接口,可以很方便地利用它们编写出一个分布式程序.当然,在这之前,需要先搞懂什么是分布式计算. Go语言的特点是通过…

在这节我们实现的功能比较复杂,就是实现用户"关注"和"取消关注"的功能. 一个用户可以关注多个其他的用户,一个用户也可以被其他多个用户所关注,这样看的话,在数据库中显然是多对多的关系.但是这有一个问题.我们想要表示用户关注其他用户,因为我们只有用户.我们应该使用什么作为多对多关系的第二个表(实体)?这种关系的第二个表也是用户.我们现在来建这张表,表名是followers.在这张表中我们只设置了两个字段(follower_id 和 followered_id),这两个…

原文地址:http://www.drdobbs.com/architecture-and-design/what-exactly-is-devops/240009147 作者:Neil Garnichaud 软件开发目前的最新趋势是DevOps文化,即开发人员和运营人员一起确保软件以最低的故障率运行. 很多组织发现他们面临这样的挑战,即随着云的Web应用程序的发展,要求快速发布以便及时响应来自用户社区的问题或请求.及时响应用户需求是每个软件开发团队的目标,但是会给组织内的功能团队造成压力.压力往…

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu3023/2617.html 3023: 树的遍历 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 3  解决: 2 题目描述 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列.这里假设键值都是互不相等的正整数. 输入 输入第一行给出一个正整数N(<=30),是二叉树中结点的个数.第二行给出其后序遍历序列.第三行给出其中序遍历序列.数字间以空格分隔. 输出 在一行中输出该树的层序遍历的序列.数字间以1个空…

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu2345/2611.html 2345: 后序遍历二叉树 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 3  解决: 3 题目描述 给定一颗二叉树,要求输出二叉树的深度以及后序遍历二叉树得到的序列.本题假设二叉树的结点数不超过1000 输入 输入数据分为多组,第一行是测试数据的组数n,下面的n行分别代表一棵二叉树.每棵二叉树的结点均为正整数,数据为0代表当前结点为空,数据为-1代表二叉树数据输入结束,-1不作处理.…

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu2346/2606.html 2346: 中序遍历二叉树 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 12  解决: 3 题目描述 给定一颗二叉树,要求输出二叉树的深度以及中序遍历二叉树得到的序列.本题假设二叉树的结点数不超过1000. 输入 输入数据分为多组,第一行是测试数据的组数n,下面的n行分别代表一棵二叉树.每棵二叉树的结点均为正整数,数据为0代表当前结点为空,数据为-1代表二叉树数据输入结束,-1不作处…

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu2344/2603.html 2344: 先序遍历二叉树 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 4  解决: 3 题目描述 给定一颗二叉树,要求输出二叉树的深度以及先序遍历二叉树得到的序列.本题假设二叉树的结点数不超过1000. 输入 输入数据分为多组,第一行是测试数据的组数n,下面的n行分别代表一棵二叉树.每棵二叉树的结点均为正整数,数据为0代表当前结点为空,数据为-1代表二叉树数据输入结束,-1不作处理…

常用的UDP实现的程序:DNS域名系统,NFS网络文件系统,SNMP简单网络管理协议 ssize_t recvfrom(int sockfd,void *buff,size_t nbytes,int flags,struct sockaddr * from,socklen_t *addrlen); ssize_t sendto(int sockfd,void *buff,size_t nbytes,int flags,struct sockaddr * to,socklen_t addrlen)…

今天花了很长时间终于弄懂了这个算法……毕竟找一个好的讲解真的太难了,所以励志我要自己写一个好的讲解QAQ 这篇文章是在懂了这个问题n^2解决方案的基础上学习. 解决的问题:给定一个序列,求最长不下降子序列的长度(nlogn的算法没法求出具体的序列是什么) 定义:a[1..n]为原始序列,d[k]表示长度为k的不下降子序列末尾元素的最小值,len表示当前已知的最长子序列的长度. 初始化:d[1]=a[1]; len=1; (0个元素的时候特判一下) 现在我们已知最长的不下降子序列长度为1,末尾元素…

参加了CSDN的一个翻译项目,翻译Akka的文档.CSDN提供的翻译系统不好使,故先排版一下放在博客上. 5.1 集群规范 注意:本文档介绍了集群的设计理念.它分成两部分,第一部分描述了当前已经实现的部分,第二部分描述了未来要增强/增加的部分.对未现部分的引用被用脚注[*]标出. 5.1.1 目前的集群 简介 Akka集群提供了一个容错的.去中心化的.基于点对于点的集群成员关系服务,没有单点故障,也没有单点瓶颈.为了实现这些,它使用了gossip协议和一个自动故障检测器. 术语 节点 集群的一个…

目录: 一. 常见错误解读 二. DBCC CHECKDB 三 .不同部位损坏的应对 四. Database Mirroring和AlwaysOn的页面自动修复功能 一 常见错误解读 SQL Server 对数据库损坏的错误类型做了细化,在此对几个典型的错误作一下介绍. 错误信息是:“在文件 '%ls'中.偏移量为 %#016I64x 的位置执行 %S_MSG 期间,操作系统已经向 SQL Server 返回了错误 %ls.” “The operating systemreturned erro…

OpenJDK的非堆JDK增强提议(JDK Enhancement-Proposal,JEP)试图标准化一项基础设施,它从Java6开始,只能在HotSpot和OpenJDK内部使用.这种设施能够像管理堆内存那样管理非堆内存,同时避免了使用堆内存所带来的一些限制.对于上百万短期存在的对象/值来说,堆内存工作起来是很好的,但是如果你想要增加一些其他的需求,如几十亿的对象/值的话,假若你想避免持续增加的GC暂停,那么你需要做一些更加有创造性的工作.在有些场景下,你还需要完全避免暂停.非堆提供了构建“…

知识预备 1. 回顾:logistic回归出发,引出了SVM,即支持向量机[续]. 2.  Mercer定理:如果函数K是上的映射(也就是从两个n维向量映射到实数域).那么如果K是一个有效核函数(也称为Mercer核函数),那么当且仅当对于训练样例,其相应的核函数矩阵是对称半正定的. 核函数描述和分析 考虑在” 回归和梯度下降 “一节的“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格.假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来…

局部敏感哈希 转载请注明http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/44456679 在检索技术中,索引一直须要研究的核心技术.当下,索引技术主要分为三类:基于树的索引技术(tree-based index).基于哈希的索引技术(hashing-based index)与基于词的倒排索引(visual words based inverted index)[1]. 本文主要对哈希索引技术进行介绍. 哈希技术概述 在检索中.须要解决的问题是给定一…

  在语音识别方面,同样的话都是同一个人,每次说的情况是不同的,难以识别.本章是定义如何适应不同的情况有不同的特性指标. 1,基于最优路径搜索的度量:①贝尔曼最优性原则和动态编程②编辑距离(The Edit Distance)③在语音识别动态时间扭曲(DTW), speaker-dependentrecognition. speaker-independentrecognition. 2,基于相关性的度量:这一部分解决的问题是"给定一组记录数据.查找数据是否包括已知模式.并找出其详细位置&quo…

首先,对于支持向量机(SVM)的简单总结: 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 本文转载自:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交<统计学习理论>的报告,那时去网…

前言 有时候,当你并不了解很多高级算法的时候,搜索不失为一种解决问题的好方法,而且很多高级算法有或多或少的会用到搜索或者搜索的思想.可见,搜索是一个基础并且必须要掌握的算法. 在这篇文章中,会对BFS进行一次系统的总结.好了,废话不多说,赶紧开始. 搜索里面包含了一下内容: 列表 线性搜索 二分搜索 树/图 广度优先搜索 最良优先搜索 均一开销搜索 A*算法 深度优先搜索 迭代深化深度优先搜索 深度限制搜索 双方向探索 分支限定法 字符串 KMP算法 BM算法 AC自动机 Rabin-Karp算…