递推1.递推和动态规划有什么关系？递推问题包括动态规划，动态规划一定是递推，递推不一定是动态规划。动态规划是一种决策性的问题，是在状态中做最优决策的一种特殊递推算法，通常的问法包括求最大最小值等，而递推可能还会包括求种类数等问题。2.递推和递归的区别？递推是一种算法，用来解决一类特殊的问题，而递归是程序实现的形式，不属于算法范畴。3.递推问题求解的一般过程1.状态定义（核心环节，f[i][j]:符号表达式以及对这个表达式的文字定义）2.确定递推公式（形如dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]）3.边界条件的确定（例如发dp[0][0]=0）4.程序实现（包括递归加记忆化以

1从faucet里面获取0.25代币：2.笔记，测试Nonce：1xiawei对应的hash：31ee046c4ccb858a794e279118d40fceab698b44a947ad1fbafad9c01612e978XXXerror：要在其前面加0000，得到新的Nonce。可能是得到0000开头的一组hash，根据新Nonce和data，挖矿后：数字签名私钥：123456公钥：私钥加message：=messagesignature验证：message+公钥=signature（你的签名）1.你的私钥用来对信息签名，公钥让别人来验证签名是你的；以太坊地址是由公钥衍生过来的，eg，取公钥

一走一个不吱声，一走一个坑！！！！1.开启容器进入test-network文件夹，通过下面的命令开启容器./network.shup2.创建通道./network.shcreateChannel创建通道的时候出现了错误通过提示可以看到osnadmin未找到命令搜了一下说是fabric2.2的镜像还不支持这个，需要用2.2以上的镜像，然后我就去下载了2.3的镜像，原以为下载之后2.2的镜像会被覆盖，没想到两个同时存在。接着我又把dockerimages全部清除，重新下载了2.3的镜像（1）停止并删除所有容器dockerstop$(dockerps-a-q)dockerrm$(dockerps-a

摘要记得刚接触Elasticsearch的时候，没找啥资料，直接看了遍Elasticsearch的中文官方文档，中文文档很久没更新了，一直都是2.3的版本。最近又重新看了遍6.0的官方文档，由于官方文档介绍的内容比较多，每次看都很费力，所以这次整理了其中最常用部分，写下了这篇入门教程，希望对大家有所帮助。简介Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式的全文搜索引擎，基于restfulweb接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，基于Apache协议的开源项目，是目前最受欢迎的企业搜索引擎。Elasticsearch广泛运用于云计算中，能够达

AI项目依靠云计算，借助云的力量，快速的启动业务，是比较好的一种选择。AI模型训练过程中，出现算力突增，云计算成本低。云平台提供一站式解决方案，创业公司的选择。  云端AI和边缘端的AI，是我们一直要取舍的问题。智能数据分析任务，模型训练任务，带宽要求不高的推理服务，是云端AI的特点。 边缘+终端的AI能力，用于本地实时响应的推理服务，数据收集、环境感知、人机交互、部分推理决策控制任务等的处理。形成完整的解决方案。延伸学习：远端AI与边缘端AI的优势、区别及应用场景一、远端AI与边缘端AI的概述随着人工智能技术的不断发展，其应用场景也越来越广泛。根据数据处理和计算的位置不同，AI技术可以分为远

 Alex教程每一P的教程原代码加上我自己的理解初步理解写的注释，可供学习Alex教程的人参考此代码仅为较上一P有所改变的代码【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏_哔哩哔哩_bilibiliSword_Skill_Controller.csusingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassSword_Skill_Controller:MonoBehaviour{[SerializeField]privatefloatreturnSpeed=12;privatebool

Elasticsearch从入门到精通-02环境搭建👏作者简介：大家好，我是程序员行走的鱼🍂博主从本篇正式开始ES学习，希望小伙伴可以一起探讨📖本篇主要介绍和大家一块学习一下ES环境搭建,主要包括Elasticsearch、Kibina、IK分词器、ES-Head插件安装链接：https://pan.baidu.com/s/1MciUlOeLP1q3o2Jt9zKYDA提取码：YYDSES相关软件都在上边连接中1.1Linux下搭建Elasticsearch1.安装包下载本次安装版本:7.8.0安装包自行去官网下载2.解压在安装包所在目录进行压缩tar-zxvfelasticsearch-7.

为什么使用消息队列？以用户下单购买商品的行为举例，在使用微服务架构时，我们需要调用多个服务，传统的调用方式是同步调用，这会存在一定的性能问题使用消息队列可以实现异步的通信方式，相比于同步的通信方式，异步的方式可以让上游快速成功，极大提高系统的吞吐量消息队列的使用场景有如下：异步处理：以上述用户下单购买商品为例，将多个不关联的任务放进消息队列，提高系统性能应用解耦：以上述用户下单购买商品为例，订单系统通知库存系统减库存，传统的做法是订单系统调用库存系统的接口，订单系统和库存系统高耦合，当库存系统出现故障时，订单就会失败。使用消息队列，用户下单后，订单系统完成持久化，将消息写入消息队列，返回用户下

什么是spark？spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台，它基于Hadoop的MapReduce分布式框架优化并改进缺陷而形成的。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非常重要的。速度就以为这我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特征就是能够在内存中计算，因而更快。不过即便是必须在磁盘上进行复杂计算，也比MapReduce更加高效。Spark所提供的接口非常丰富。除了提供基与Python，Java、Scala和SQL的简单

在StableDiffusion中，采样器（Sampler）是指用于生成图像的一种技术或方法，它决定了模型如何从潜在空间中抽样并生成图像。采样器在生成图像的过程中起着重要作用，影响着生成图像的多样性、质量和创造性。以下是对StableDiffusion采样器的详细解释：潜在空间抽样：采样器负责从潜在空间中抽样，并将这些样本输入到生成器中以生成图像。潜在空间是一个高维向量空间，其中每个向量代表一个潜在的图像表示。通过从潜在空间中抽样不同的向量，采样器可以生成不同的图像样本。采样策略：采样器决定了从潜在空间中抽样的方式和策略。不同的采样策略可能会导致生成图像的多样性和质量不同。例如，随机采样器可以