目录 1.交换芯片架构............................................................................................................. 2 2.L2转发流程............................................................................................................... 3 2.1…

力扣上也有一道类似的题 几乎是一样 输出不同 → 力扣leetcode 435. 无重叠区间 区间贪心是比较经典的 就拿洛谷P1803来举例 题目大意 n个比赛 [开始时间,结束时间] 问一个人最多能参加几个(不能同时参加两个且必须有始有终) 题解 首先考虑最简单的情况,如果区间L1被区间L2包含(图a),那么显然选择L1是最好的,也符合局部贪心思想. 然后把所有区间按左端点(此例子就是开始时间)从大到小排序,如果把重叠的区间去除了,必然得到的是y1>y2>...>yn(图b) 所以选择…

(这不会是我最后一天写算法题的博客吧...有点感伤...) 题目: 分而治之,各个击破是兵家常用的策略之一.在战争中,我们希望首先攻下敌方的部分城市,使其剩余的城市变成孤立无援,然后再分头各个击破.为此参谋部提供了若干打击方案.本题就请你编写程序,判断每个方案的可行性. 输入格式: 输入在第一行给出两个正整数 N 和 M(均不超过10 000),分别为敌方城市个数(于是默认城市从 1 到 N 编号)和连接两城市的通路条数.随后 M 行,每行给出一条通路所连接的两个城市的编号,其间以一个空格分隔.…

题目链接 https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-025 思路 只要把被攻下的城市标记一下 与 其他城市之间的通路都取消 然后判断一下剩下的城市 是否都是孤立的 就可以 AC代码 #include <cstdio> #include <cstring> #include <ctype.h> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <climits>…

分而治之,各个击破是兵家常用的策略之一.在战争中,我们希望首先攻下敌方的部分城市,使其剩余的城市变成孤立无援,然后再分头各个击破.为此参谋部提供了若干打击方案.本题就请你编写程序,判断每个方案的可行性. 输入格式: 输入在第一行给出两个正整数 N 和 M(均不超过10 000),分别为敌方城市个数(于是默认城市从 1 到 N 编号)和连接两城市的通路条数.随后 M 行,每行给出一条通路所连接的两个城市的编号,其间以一个空格分隔.在城市信息之后给出参谋部的系列方案,即一个正整数 K (<= 100…

前面我们详细讨论了 Neutron 架构,包括 Neutron Server,Core 和 Service Agent.现在用两张图做个总结.先看第一张: 与 OpenStack 其他服务一样,Neutron 采用的是分布式架构,包括 Neutorn Server.各种 plugin/agent.database 和 message queue. Neutron server 接收 api 请求. plugin/agent 实现请求. database 保存 neutron 网络状态. mess…

在目前的一个项目中,需要用到报表表现数据,这些数据有多个维度,需要同时表现出来,同时可能会有大量数据呈现的需求,经过几轮挑选,最终选择了百度的echarts作为报表基础类库.echarts功能强大,界面优美.由于客户是淘宝卖家,因此想要实现每个月全国各个省份各自购力如何,大家可以统计其他的,如果GDP 人口 等等. 百度echarts简介请参考 http://echarts.coding.io/doc/example.html 效果图如下:全部是动态数据 JS代码: <!-- Charts La…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…