一.Dockfile介绍: Dockfile是一种被Docker程序解释的脚本,Dockerfile由一条一条的指令组成,每条指令对应Linux下面的一条命令.Docker程序将这些Dockerfile指令翻译真正的Linux命令.Dockerfile有自己书写格式和支持的命令,Docker程序解决这些命令间的依赖关系,类似于Makefile.Docker程序将读取Dockerfile,根据指令生成定制的image.相比image这种黑盒子,Dockerfile这种显而易见的脚本更容易被使用者接

这次我们来搞一个很新奇的知识点:克鲁斯卡尔重构树.它也是一种图,是克鲁斯卡尔算法求最小生成树的升级版首先看下面一个问题:BZOJ3545 Peaks. 在Bytemountains有N座山峰,每座山峰有他的高度h_i.有些山峰之间有双向道路相连,共M条路径,每条路径有一个困难值,这个值越大表示越难走. 现在有Q组询问,每组询问询问从点v开始只经过困难值小于等于x的路径所能到达的山峰中第k高的山峰,如果无解输出-1.N<=1e5,M,Q<=5*1e5 上面这个题没有要求在线,因此我们可以离线构造

回文树 Palindromic Tree 嗯..回文树是个什么东西呢. 回文树(或者说是回文自动机)每个节点代表一个本质不同的回文串. 首先它类似字典树,每个节点有SIGMA个儿子,表示对应的字母. 其次它类似自动机,有一个fail指针,一个节点的fail指针指向这个回文串的最长回文后缀.比如说abbaabba的fail指向abba的最后一个a. 利用回文树,我们可以在线性(不太确定是线性还是\(nlogn\)?)的时间内求出所有本质不同的回文子串,以及以每个字母结尾的最长回文子串. 有一个定理

目录 网格 (Grid) 网格的应用 四叉树/八叉树 (Quadtree/Octree) 四叉树/八叉树的应用 BSP树 (Binary Space Partitioning Tree) 判断点在平面前后算法 BSP树的应用 参考 k-d树 (k-dimensional tree) k-d树的构建 k-d树的应用 参考 层次包围盒树 (Bounding Volume Hierarchy Based On Tree) 层次包围盒树的应用 参考 自定义区域 判断点是否在凸多边形区域算法 自定义区域划

对多串建立SAM的一种方法是建trie再对trie建SAM.构造方式分为在线(也即不建trie而是依次插入每个串,或在trie上dfs)和离线(也即建好trie再bfs).其中离线构造与单串的构造方式几乎没有区别,将父亲所在节点作为last即可,按bfs序建SAM可以避免出现要转移到的状态已经存在的情况.而在线构造时则需要考虑这点,若存在除了不用新建节点其余操作也与单串区别不大. 这种做法相比加分隔符建SAM,一方面避免了存在分隔符的尴尬状态的存在,方便于统计一些东西.(比如本题的本质不同子串数

题目大意:一共有n个人,每天早上会有两个人成为朋友,朋友关系不具有传递性,晚上,它们会组织旅游,如果一个人去旅游,那么他不少于$k$个朋友也要和他去旅游,求每天的最大旅游人数 一开始并没有想到反向建图,并查集搞了好久也没出解,看了题解的思路,大概是这样的 转化问题,反向建图,把正序往图里建边换成每次倒序在图里删边. 显然,一开始/删掉边之后,度小于K的点一定不可用,那么把它删掉,和它相连的边也删掉 那么可能这个点删掉以后,和它相连的某个点度也小于K了,再把那个点也删掉...发现这是一个类似于拓扑

Docker官方的Mysql镜像的Dockerfile托管在Github上,地址如下: https://github.com/docker-library/mysql/tree/5836bc9af9deb67b68c32bebad09a0f7513da36e/5.6 仔细研究了一下其Dockerfile,发现最有技术含量的倒不是其Dockerfile本身,无非是更新软件仓库,下载Mysql Server,稍微修改一下其配置文件. 倒是ENTRYPOINT对应的docker-entrypoint.

之前一直在考虑这样一个问题,在实际生活中的光源都是有体积的,但是图形学中,很多时候我们用简单的点光源,面光源,或者方向光来模拟实际生活中这些光源,势必会产生一些误差,同时导致很多效果不好做.那么在离线渲染中要怎么对不规则光源进行渲染呢?首先很容参考的是之前我用path tracing模拟环境光照的例子(http://www.cnblogs.com/starfallen/p/3520021.html),即给光源所包含的所有三角面加上一个发光属性,然后直接使用path tracing渲染场景,当从视

kafka采用了一些非主流(unconventional)并经过实践的设计使其高效和可扩展.在实际使用中kafka显示出了相对于常见流行的消息系统的优越性.并且每天能够处理上百GB的新的数据.   类似收集实时数据来获得查询.推荐.广告方感兴趣的内容时,需要计算大量细粒度的点击率,还包括那些没有点击的页面.在facebook 大约6TB日志记录用户行为事件,中国移动大约生成5-8TB日志为通话记录.早期处理这些数据都是将日志离线获取并抓取日志(scraping log)后进行处理.最近一些分布式

23.1 离线检测23.2 应用缓存23.3 数据存储 23.3.1 Cookie 23.3.2 IE 用户数据 23.3.3 Web 存储机制 23.3.4 IndexedDB   23.1 离线检测navigator.onLine ? "Online" : "Offline"支持离线检测的浏览器有IE 6+(只支持navigator.onLine 属性).Firefox 3.Safari 4.Opera 10.6.Chrome.iOS 3.2 版Safari 和

[题目]:(地址:) http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=97671#problem/E [题意]: 给出多棵树和两类操作:操作(C  x)删除结点 x 与其父结点的连边:操作(Q a b)询问 a b 是否连通. [解题思路]: 连通性的查询容易想到用并查集,关键在于如何处理删边. 考虑到删边的难点在于查询时的路径压缩导致某些结点与其父结点"不直接相连",这里使用离线处理,在查询之前把所有该删的边删除,同时逆序处

3626: [LNOI2014]LCA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1272  Solved: 451[Submit][Status][Discuss] Description 给出一个n个节点的有根树(编号为0到n-1,根节点为0).一个点的深度定义为这个节点到根的距离+1. 设dep[i]表示点i的深度,LCA(i,j)表示i与j的最近公共祖先. 有q次询问,每次询问给出l r z,求sigma_{l<=i<=r}dep[

来看这样一道问题:http://acm.dlut.edu.cn/problem.php?id=1210 题目大意:对于一个1-n的排列,a1,a2,a3,a4...an我们把满足i < j,ai > aj这样的数对(ai,aj)成为一个逆序对,另有一个数组b[i]记录aj = i这样的逆序对的个数,例如排列: 3 1 5 2 4,对应的逆序数组b[1] = 1,b2[2] = 2,b[3] = 0,b[4] = 1,b[5] = 0:换句话说,b[i]代表了i之前有多少比它大的数: 问:给出一

dockerfile是为快速构建docker image而设计的,当你使用docker build 命令的时候,docker 会读取当前目录下的命名为Dockerfile(首字母大写)的纯文本文件并执行里面的指令构建出一个docker image. 而另一种构建docker iamge 的方法是pull一些基础镜像下来启动成容器,然后进入容器内安装各种需要的程序以及配置好需要的环境,最后commit成一个镜像.但是相比之 Dockerfile的方法会更加自动化,更加方便快捷,而且功能也更强大.(

ONBUILD指令可以为镜像添加触发器.其参数是任意一个Dockerfile 指令. 当我们在一个Dockerfile文件中加上ONBUILD指令,该指令对利用该Dockerfile构建镜像(比如为A镜像)不会产生实质性影响. 但是当我们编写一个新的Dockerfile文件来基于A镜像构建一个镜像(比如为B镜像)时,这时构造A镜像的Dockerfile文件中的ONBUILD指令就生效了,在构建B镜像的过程中,首先会执行ONBUILD指令指定的指令,然后才会执行其它指令. 需要注意的是,如果是再利

UOJ Round #15 大部分题目没有AC,我只是水一下部分分的题解... 225[UR #15]奥林匹克五子棋 题意:在n*m的棋盘上构造k子棋的平局 题解: 玩一下发现k=1, k=2无解,然后间隔着,上下两行相同: 010101 010101 101010 101010 这样构造下来就行了. 然后要特判n=1 或 m=1,这时候k=2可以有解 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #i

在应用了容器技术的软件开发过程中,控制容器镜像的大小可是一件费时费力的事情.如果我们构建的镜像既是编译软件的环境,又是软件最终的运行环境,这是很难控制镜像大小的.所以常见的配置模式为:分别为软件的编译环境和运行环境提供不同的容器镜像.比如为编译环境提供一个 Dockerfile.build,用它构建的镜像包含了编译软件需要的所有内容,比如代码.SDK.工具等等.同时为软件的运行环境提供另外一个单独的 Dockerfile,它从 Dockerfile.build 中获得编译好的软件,用它构建的镜像

一般在公司部署或者真实环境部署k8s平台,很有可能是内网环境,也即意味着是无法连接互联网的环境,这时就需要离线部署k8s平台.在此整理离线部署k8s的步骤,分享给大家,有什么不足之处,欢迎指正. 1.准备环境 这次离线部署k8s的版本为v1.10.1,同时docker的版本为17.12.0-ce,不过本文章不介绍如何离线部署docker,如果大家要看的话,可以看本人之前写的文章<CentOS7离线部署docker> 本人准备的环境是3台虚拟机,也即1台master节点,2个node节点,ip及

基本介绍及应用场景 Tunnel是MaxCompute提供的离线批量数据通道服务,主要提供大批量离线数据上传和下载,仅提供每次批量大于等于64MB数据的场景,小批量流式数据场景请使用DataHub实时数据通道以获得更好的性能和体验. SDK上传最佳实践 import java.io.IOException; import java.util.Date; import com.aliyun.odps.Column; import com.aliyun.odps.Odps; import com.a

在应用了容器技术的软件开发过程中,控制容器镜像的大小可是一件费时费力的事情.如果我们构建的镜像既是编译软件的环境,又是软件最终的运行环境,这是很难控制镜像大小的.所以常见的配置模式为:分别为软件的编译环境和运行环境提供不同的容器镜像.比如为编译环境提供一个 Dockerfile.build,用它构建的镜像包含了编译软件需要的所有内容,比如代码.SDK.工具等等.同时为软件的运行环境提供另外一个单独的 Dockerfile,它从 Dockerfile.build 中获得编译好的软件,用它构建的镜像