一、InstallationFastDFS-6.08onCentOS7.9地址https://github.com/happyfish100http://nginx.org/en/download.htmlwget下载wgethttps://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/refs/tags/V1.0.57.tar.gzwgethttps://github.com/happyfish100/libserverframe/archive/refs/tags/V1.1.15.tar.gzwgethttps://github.com/hap
一、InstallationJenkins-2.361.2onCentOS7.91地址https://www.jenkins.io/download2简介Jenkins是一个Java开发的开源持续集成工具，广泛用于项目开发，具有自动化构建、测试和部署等功能，它的运行需要Java环境。 二、JenkinsRedhatPackagesTousethisrepository,runthefollowingcommand:sudowget-O/etc/yum.repos.d/jenkins.repohttps://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.reposud
一、InstallationNginx-1.22.0onCentOS7.91地址http://nginx.org/en/download.htmlhttp://nginx.org/en/linux_packages.html#RHEL2安装前的准备###操作系统内核版本uname-a###操作系统发行版本cat/etc/redhat-release在安装Nginx之前，需要确保安装Nginx所依赖的其他程序，执行下面的命令，安装或更新相应的程序。###dnfinstall-ygcc-c++makeopensslopenssl-devellibxml2libxml2-devellibxslt-d
什么是域名？ 域名(DomainName)，简称域名、网域，是由一串用点分隔的名字组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位。具有独一无二，不可重复的特性。域名的关系和组成： 常见域名：www.baidu.com 完整域名：www.baidu.com. 域名体系结构： 把域名空间看做一颗倒置的树；在IPV4网络中，全球只有13台根域名服务器，唯一的主根域名服务器部署在美国，其余12个辅助根域名服务器也都在国外。'.'根域，可省略不写。com：顶级域，由ICANN组织指定和管理。baidu：级域(注册域)，可由·个人
一、InstallationELK-7.8.1onCentOS7.9地址https://www.elastic.cohttps://www.elastic.co/cn/downloads/past-releaseshttps://github.com/elastichttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ikhttps://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.8/index.html 二、安装准备JDK11+：由于elasticsearch运行需要JDK环境，如果JDK低于1.8会有一些问题。future
题意给你n个非负整数的数列a，你可以进行K次操作，每次操作可以将任意位置的数数更改成任意一个非负整数，求操作以后，DIFF(a)-MEX（a）的最小值；DIFF代表数组中数的种类。MEX代表数组中未出现的最小自然数。提示1.显然DIFF(a)-MEX（a）最小，DIFF(a)越小越好，MEX(a)越大越好2.假如DIFF降低，同时MEX提升，这样操作是不亏的，因此我们只需要提升MEX即可，贪心的的构造0-x，x为k次修改，能构建到mex的最大的数列a状态。3.在原始a中，0-x中空缺的值即为需要填充个数的值，我们只需要贪心，先填入出现次数少的>x的值，以降低它的DIFF，即MEX固定了，再降低
题意给一个n个点的无向图，其中有一个隐藏点X,可以进行一组询问S来确定S是n个节点中的哪个点。S包括k个询问节点。询问返回的值也为k个值，每个值为X点到每个询问节点的最短路距离，求k最小为多少。提示1.对于k个节点来说，最优的结构肯定是选择所有的叶子节点2.对于一个节点来说，假如它连了m条链（包括单个叶子节点），可以只标记m-1条链的叶子节点即可3.满足1，2条件以后，可以尝试再去询问点，发现均无法全部检测到，原因是：假如去点m-2条链，剩下的两条链，相同深度部分对于其他的节点来说是无法判断的，他们是等价的方法可以树形DP，一下，或者从每个叶子节点开始搜索一下，这里主要将树形DP的方法：dp[
1.题目给定一个字符串 s，计算 s 的 不同非空子序列 的个数。因为结果可能很大，所以返回答案需要对 10^9+7 取余 。字符串的 子序列 是经由原字符串删除一些（也可能不删除）字符但不改变剩余字符相对位置的一个新字符串。例如，"ace" 是 "abcde" 的一个子序列，但 "aec" 不是。示例1：输入：s="abc"输出：7解释：7个不同的子序列分别是"a","b","c","ab","ac","bc",以及"abc"。示例2：输入：s="aba"输出：6解释：6个不同的子序列分别是"a","b","ab","ba","aa"以及"aba"。示例3：输入：s="aaa"输出：3解释：
摘要：本文通过图文详细介绍如何利用支持向量机对图像进行分类。这篇文章从什么是图像分类任务开始一步步详细介绍支持向量机原理，以及如何用它解决图像多分类任务。将这部分内容分为上下两篇：上篇重点详细介绍实现原理，下篇衔接上篇进行编程实现并对程序进行解释，本篇为上篇。本文将主要介绍以下几个方面：图像分类任务收集训练集与测试集支持向量机分类基本原理特征选择与提取用SVM进行图像分类分类结果评价实现代码博文参考：基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现））博主相关博文参考：基于支持向量机的图像分类系统（MATLABGUI界面版）博主其他博文参考：基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLABGUI
摘要：学习玩游戏一直是当今AI研究的热门话题之一。使用博弈论/搜索算法来解决这些问题需要特别地进行周密的特性定义，使得其扩展性不强。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型（CNN）自提出以来在图像处理领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文是要开发一个一般的框架来学习特定游戏的特性并解决这个问题，其应用的项目是受欢迎的手机游戏FlappyBird，控制游戏中的小鸟穿过一堆障碍物。本文目标是开发一个卷积神经网络模型，从游戏画面帧中学习特性，并训练模型在每一个游戏实例中采取正确的操作。本文综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在模式识别（图像识别）中的应用，主要从典型的网络结构的构建、训
