线性探测再散列H（key）=key%13,key为关键字，采用开放地址法中的线性探测再散列解决冲突，依次输入11个关键字，16，74，60，43，54，90，46，31，29，88，77，构造哈希表如图，例如16%13=3，将16放入3号位置，29%13=3，将29放入3号位置，而此时3号位已经有元素。就顺着表往后放，直到6号没有元素，29放入6号。平均查找长度ASL=(2+1+1+1+1+4+1+1+1+1+1)/11=1.36二次探测再散列设关键字序列为：（62，30，18，45，21，78，66，32，54，48），哈希函数为：hash(k)=k%11，采用二次探测再散列处理冲突，将其散
在word公式里面，插入矩阵时，一般情况下，最高为三阶，而有时候需要用到更高阶的矩阵。我不会使用latex，于是就写下此贴记录一下高阶矩阵的使用。第一步：点击插入，选择公式（快捷键alt+=）第二步：点击括号，选择一个中括号第三步：选中中括号里面的格子，点击矩阵，选择三阶矩阵第四步：选中三阶矩阵中所有的格子，根据自己的需要插入更多的行或者列（以四阶矩阵为例，先选择在此后插入行，再选择在此后插入列）第五步：得到高阶矩阵推荐阅读：《word公式如何创建更多行的矩阵》
错误截图：原因：这是node.js的版本问题，因为node.jsV17开始版本中发布的是OpenSSL3.0,而OpenSSL3.0对允许算法和密钥大小增加了严格的限制，可能会对生态系统造成一些影响。故此以前的项目在使用nodejsV17以上版本后会报错。解决方法1（推荐）：修改package.json，在相关构建命令之前加入SETNODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider这种可以一劳永逸，以后直接通过npm执行scripts里面的命令即可。不管是项目迭代，还是团队开发，这种都比较有效。解决方法2：每次启动项目输入启动命令时，先在命令行输入SETNODE_OP
新建vue项目的时候，往往需要配置eslint进行代码的格式化，但使用过程中也是会遇到各种问题，就比如：Componentname“Home”shouldalwaysbemulti-word.eslintvue/multi-word-component-names其实这是eslint对命名的校验，要以多词组件名称命名，防止与现有和未来的HTML元素发生冲突。如何解决呢，如下：第一种方式>配置.eslintrc.js文件（*推荐使用）在根目录找到eslintrc.js文件，配置关闭名称的校验，在该文件中，找到rules进行配置，如下代码：//关闭名称校验'vue/multi-word-compo
只需将Mathtype安装目录中的两个文件复制粘贴到office安装目录下即可！将Mathtype安装路径下的C:\ProgramFiles(x86)\MathType\OfficeSupport\64\MathTypeCommands6ForWord2016.dotm复制到office目录C:\ProgramFiles\MicrosoftOffice\root\Office16\STARTUP中将Mathtype安装路径下的C:\ProgramFiles(x86)\MathType\MathPage\64\MathPage.wll复制到office目录C:\ProgramFiles\Micr
最近关于批处理格式的问题我查了很多资料，但是都没有找到自己想要的答案。接上期，上篇博文我简单介绍了python操作Word的一些基本操作，本篇重点介绍如何批量将python中的文字导入到Word中，评设置其字体字号、间距、样式等。Python读写word文档关键代码用python处理docx文档时，想设置首行缩进2字符，有的帖子给出用0.74CM代替，但设置字体后#首行缩进0.74厘米，即2个字符paragraph_format.first_line_indent=Cm(0.74)#换行符#docx.add_paragraph().add_run('\n')#换页符#docx.add_pa
场景如资产证明等场景下，一般要求同时生成word与pdf两种格式的证明文件，且两者格式需保持一致，可以各自单独生成，但那样可能需要维护两个模板文件，所以也可以仅定义一份word的模板文件，使用模板生成word文件，再将word转换为pdf，这样不仅少维护一个模板，也可以保证word与pdf的格式始终一致。目标在保留原word文件格式的情况下，通过java，后台将word文件转换为pdf文件并输出。差异documents4j会保留原word文件中更多的样式，如修订模式下的差异化字体颜色、文档右侧修订记录等。spire.doc.free则不会保留修订模式下的差异。准备准备一份word文件（最好带有
概念根据用户请求的ip，利用算法映射成hash值，分配到特定的tomcat服务器中。主要是为了实现负载均衡，只要用户ip固定，则hash值固定，特定用户只能访问特定服务器，解决了session的问题。源码分析ip_hash算法的处理代码位于src\http\modules\ngx_http_upstream_ip_hash_module.c。主要的处理代码如下：//最大失败次数、超时时间、最大连接数等相关配置#defineNGX_HTTP_UPSTREAM_CREATE0x0001#defineNGX_HTTP_UPSTREAM_WEIGHT0x0002#defineNGX_HTTP_UPST
所以我正在尝试制作一个超轻量级、故意占用大量内存但非常快速的哈希表，用于非常快速的查找，我不关心内存使用情况，也不关心它是否会犯罕见的错误。基本上它只是创建一个巨大的数组(是数组，不是slice)，使用修改后的FNVa散列(修改为仅给出数组边界内的散列)对字符串进行散列，然后使用散列保存或查找值作为数组索引。理论上，这应该是存储和检索键=>值对的最快方法。这是我的基准:packagemainimport("fmt""time")constdicsize250=2097152000//tested115collisionstypeDictionary250_uint16struct{di
所以我正在尝试制作一个超轻量级、故意占用大量内存但非常快速的哈希表，用于非常快速的查找，我不关心内存使用情况，也不关心它是否会犯罕见的错误。基本上它只是创建一个巨大的数组(是数组，不是slice)，使用修改后的FNVa散列(修改为仅给出数组边界内的散列)对字符串进行散列，然后使用散列保存或查找值作为数组索引。理论上，这应该是存储和检索键=>值对的最快方法。这是我的基准:packagemainimport("fmt""time")constdicsize250=2097152000//tested115collisionstypeDictionary250_uint16struct{di
