Description 给定一场 \(n\) 个点，\(m\) 条边的有向图，你可以删去一些边，要求剩下的吐仍然强连通。求方案数 \(\bmod (10^9+7)\) 的值。 Hint \(1\le n\le 15, 0\le m\le n(n-1)\) Solution orz 神仙容斥 首先，根据正难则反的思路，合法方案数等于，总方案数 \(2^m\) 减去不合法方案数。不
前言： 为什么需要 Cookie 和 Session,你必须了解 会话 和 http 协议；概述： Session 是将会话中产生的数据保存在了服务器端，是服务器端技术（Session是一个域对象）。范围： 当前会话范围主要功能： 保存当前会话相关的数据生命周期创建：当第一次调用 request.getSession()方法时创建Session；超时
题面 首先化式子 \[\begin{align} & \prod_{i=1}^{A}\prod_{j=1}^{B}\prod_{k=1}^{C}\left(\frac{\text{lcm}(i,j)}{\gcd(i,k)}\right)^{f(\text{type})} \\ = & \prod_{i=1}^A\prod_{j=1}^B\prod_{k=1}^C \left(\frac{i\times j}{\gcd(i,j)\times\gc
位图连接索引，就是将事实表和维度表的ROWID提前进行映射，省去了连接时的开销。 下面将位图连接索引和一般的位图索引进行比较。 看以下SQL语句： 点击(此处)折叠或打开select s.prod_id,s.promo_id,s.channel_idfrom sales_A s, products_A pd, promotions_A pm, channels_A ch
Oracle的Outline技术可以在特殊情况下保证执行计划的稳定性。在极端情况下可以使用此项技术实现暂时锁定执行计划的目的。 主要使用场景如下： ①短时间内无法完成SQL的优化任务，此时可以使用outline暂时锁定SQL执行计划； ②在CBO优化模式下，当统计信息出现问题时，会导致执行计
git cherry-pick 命令 项目开发中 dev 分支提交了几个 commit 并 push 到了远程仓库，但有一个 commit 存在 bug，只想应用其他的几个 commit，那么便可使用 git cherry-pick 命令。 1、问题场景 假设现在有 dev 和 prod 两条开发分支，想把 dev 分支的几个 commit 应用到 prod 分支上，传统
题面传送门 神题。 考虑将所有连通块缩成一个点，那么所有连好边的生成树在缩点之后一定是一个 \(n\) 个点的生成树。我们记 \(d_i\) 为第 \(i\) 个连通块缩完点之后的度数 \(-1\)，那么共有 \(\prod\limits_{i=1}^na_i^{d_i+1}\times\dfrac{(n-2)!}{\prod\limits_{i=1}^nd_i!}\) 个这
A. 环形划分 输出所有三个互不相同的 \(i,j,k\) 满足 \(i<j<k,i+j+k\equiv 0 \bmod n\) 即可 如果一种边的两端标号 \((i,j)\) 使得 \(i+j+i\equiv 0 \bmod n\)，那么不会被输出 显然这样的边不会超过 \(n-1\) 个（枚举 \(i\)，同时 \(n\) 不合法） 所以这个做法是正确的 B. 最小表示 考虑
T3 题意:有矩阵\(A\)与置换\(P\),给出\(A_1\).\(A_i\)=\(P(A_{i-1})\),求\(\det(A)\) 不难发现，当置换\(P\)的循环拆分个数大于\(1\)时，答案为\(0\) 不妨设拆分成了\(2\)个循环，为\(x\)与\(y\),其中\(|x|\leq |y|\) 则会发现后\(|y|\)行消去前\(|x|\)行后线性相关 大于\(2\)时归纳
点此看题面 给定一张森林，其中有\(n\)棵树，第\(i\)棵树中有\(a_i\)个点。 要求再连上\(n-1\)条边使得整张图成为一棵树，假设一种方案中第\(i\)棵树共连出\(d_i\)条边，则这种方案的价值为\((\prod_{i=1}^nd_i^m)(\sum_{i=1}^nd_i^m)\)。 求所有方案的价值之和。 \(n\le3\times10^4,m\l
给定长为 \(n\) 的初始为 \(0\) 的序列 \(\{a\}_{i=1}^n\)。 \(m\) 次操作，给定正整数 \(p,x\)，表示令 \(\forall i\le\lfloor\frac np\rfloor,a_{pi}:=a_{pi}+xi\)。 \(q\) 次询问，给定正整数 \(k\)，表示求 \((\sum_{i=1}^{\lfloor n/k\rfloor}i\cdot a_{ki})\bmod 998244353\)。
数据域（Domain）是指由若干个复制组组成的逻辑单元，其主要作用是数据隔离。 一个复制组可以属于多个域。复制组个数为0的域，称作空域。用户在空域中不能创建集合空间。SYSDOMAIN 为预定义的系统域。所有复制组均属于系统域，用户不能直接操作系统域。 原理 图中共有6个复制组：prod_p
T2 题意： ∏ x 1 , x
Elasticsearch ES的版本7.8.0 什么是Elasticsearch? Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、近乎实时搜索与数据分析的引擎。它和Solr一样是基于lucene进行封装的搜索引擎，能够进行近乎实时的全文检索和结构化数据的实时统计。下面主要围绕全文检索这个功能来展开。 Elasticsea
手动创建PROD数据库 步骤1 指定SID Oracle_SID是用于区别数据库实例的环境变量。 ORACLE_SID=prod export ORACLE_SID 步骤2 确定Oracle环境的环境变量 在操作系统平台下，Oracle_SID和ORACLE_HOME必须指定，建议指定PATH包含ORACLE_HOME/bin目录。环境变量的实际操作如下: 创建数据
目录前置幂转和gcd 的套路卷积推公式代码 前置 幂转和 \(\prod\limits_{i} g^{d_i}=g^{\sum\limits_{i}d_i}\)，\(g\) 是常数，或者至少在这次 \(\prod\) 中不会变化 gcd 的套路卷积 \[\begin{aligned} \because[x==1]&=\sum\limits_{d|x}\mu(d)\\ \therefore[gcd(x, y)==1]&=\sum\lim
前置条件安装准备工作需要在所有节点执行，基于KVM部署，可配置一台机器后作为模板来创建其他节点，具体参考：平台建设之基于Virsh工具管理KVM。 所有操作以root账户进行！ 设置主机名 设置Hostname [root@K8S-PROD-M1 ~]# vi /etc/hostnameK8S-PROD-M1 hostnamectl --static set-hostnam
部署架构Kubernetes Master节点主要运行：kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager3个组件。 其中kube-scheduler和kube-controller-manager可以以集群模式运行，通过leader选举产生一个工作进程，其它进程处于阻塞模式。 kube-apiserver可以运行多个实例，但对其它组件需
高可用拓扑方案kubeadm提供了2种部署一个高可用kubernetes集群的不同方式： Stacked控制平面节点这种方法所需基础设施较少。etcd成员节点和控制平面节点位于同一节点上。 使用外部etcd节点这种方法所需基础设施较多。控制平面的节点和etcd成员节点是分开的。 定制控制平面配置kubead
部署准备docker pull kubernetesui/dashboard:v2.0.4docker tag kubernetesui/dashboard:v2.0.4 harbor.cluster.local/library/dashboard:v2.0.4docker push harbor.cluster.local/library/dashboard:v2.0.4部署Dashboard获取部署文件wget https://raw.githubusercontent.com/kube
Helm架构 图片来自IBM Developer Blog。 部署Helm本文只展示二进制方式安装，其他方式可查看官方文档。 下载安装包 K8S Master1节点上 [root@K8S-PROD-M1 workspace]# wget https://get.helm.sh/helm-v3.4.1-linux-amd64.tar.gz解压安装包[root@K8S-PROD-M1 workspace]# tar -zxvf h
SQL专栏 SQL数据库基础知识汇总 SQL数据库高级知识汇总 Excel是数据分析中最常用的工具 ，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所
文章目录 基本字符匹配进行or匹配匹配几个字符之一匹配范围匹配特殊字符匹配字符类匹配多个实例定位符 基本字符匹配 关键字：regexp select prod_name from products where prod_name regexp "1000"; regexp后所跟的东西作为正则表达式处理 select prod_name from produ
在一个\(s\)个点的图中，存在\(s-n\)条边，使图中形成了\(n\)个连通块，第\(i\)个连通块中有\(a_i\)个点。 现在我们需要再连接\(n-1\)条边，使该图变成一棵树。对一种连边方案，设原图中第\(i\)个连通块连出了\(d_i\)条边，那么这棵树\(T\)的价值为： \[\mathrm{val}(T) = \left(\prod_{i=1}^{n
前言 分享SQL学习过程，归纳重点，记录其在数据仓库（ETL）开发中的应用及本人所踩过的坑。 一、MySQL （一）SQL必知必会 1. 了解SQL （1）数据库（database）, 数据库管理系统（DBMS） （2）表（table），mysql中，表的含义是存储数据的结构化文件。 （3）列（column），列表示表中的一个字段。 （4）行（row），行表示表中的一条记
