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file_queue_usable_count_time_diff=5000 #file_queue_usable_count_time_diff 时间内内存队列被挤满的次数 file_queue_usable_count=10 #在没有数据的情况下,间隔多久提交一次插件,单位 秒 plugin_commit_timeout=5
后继状态的SG函数值的集合（就是上述mex中的数 值）。最后返回值（也就是SG(X)）为0为必败点，不为零必胜点。 进一步解释一下F，就是题意中给出的可以移动的次数。举个例子来说，一堆石子，每次只能拿1，3， 5，7个，那么S数组就是1，3，5，7。 假如说是在一个游戏中有多个石子堆该怎么办了。我
安全代理，这种方式通常用于控制不同种类客户对真实对象的访问权限。 智能指引，主要用于调用目标对象时，代理附加一些额外的处理功能。例如，增加计算真实对象的引用次数的功能，这样当该对象没有被引用时，就可以自动释放它。 延迟加载，指为了提高系统的性能，延迟对目标的加载。例如，Hibernate 中就存在属性的延迟加载和关联表的延时加载。
可扩展性 描述负载 负载可以用称为负载参数的若干数字来描述，参数的最佳选择取决于系统的体系结构，它可能是： Web 服务器的每秒请求处理次数 数据库中写入的比例 聊天室的同时活动用户数量 缓存命中率 推特的案例研究 文章中举出了推特在可扩展性上的案例，比如推特主要有两个操作：
都含有1~9之间的数 那其实我们就可以先建一个含有1~9的列表然后从中选取三个三位数，如果前两个相加起来等于第三个，那说明我们的结果正确，次数就可以进行+1 那怎样才能选出所有的可能呢，那其实我们可以依据排列的知识，对我们给定的列表进行排序，改变列表中的元素的位置，而不改变我们选
后的n重新赋值给n，再判断n是否为为0，要是为0，就说明此时的n的二进制全是0，就可以直接返回count，这样就可以有效的不必要的减少循环次数 public static int Findnum(int n) { int count = 0; while
DNS信息进行缓存。但是CURL会自动对DNS信息进行缓存。对同一域名下的网页或者图片的请求只需要一次DNS查询。这大大减少了DNS查询的次数。所以CURL的性能比fopen /file_get_contents 好很多。fopen /file_get_contents
在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效
while：类似于C语言内使用 for：有条件的循环语句（支持绝大多数综合器） 任务与函数 task：任务的定义与调用都在一个module模块中，调用次数不限，在调用时需要单独配置其输入输出端口 function：返回一个值 仿真与验证 $display，$monitor，显示当前变量值
()方法 将TraceSegment对象转换为UpstreamSegment对象 自旋等待，直到TraceSegment上传完成，同时上传次数 如果连接状态不好，就放弃发送 最后打印哪些trace segments信息发送到collector了，哪些trace segments信息没有发送到collector
Clear(); tDic.Clear(); //考虑t中有相同字符的情况，所以需要统计t中每个字符的出现次数 for (var i = 0; i < t.Length; i++) { AddItem(tDic
/^[^a-zA-Z0-9]$/; //方括号内部加上 ^ 表示取反，只要包含方括号内的字符，都返回 false 量词符 量词符用来设定某个模式出现的次数。 量词 说明 * 重复0次或更多次 + 重复1次或更多次 ? 重复0次或1次 {n} 重复n次 {n,} 重复n次或更多次
4. 字符串操作 可以使用字符串操作符对字符串进行操作，其中，：“：”表示正则匹配，正则表达式中，“.”表示任意字符，“*”表示匹配任意次数。 需要注意的是，在expr中，各种操作符与数字或字符串之间必须用空格隔开。而且expr对于特殊字符，需要进行转义处理（如上述例子中的“\”符号）。
（6）一个变量在同一时刻只允许一条线程对其进行lock操作，但lock操作可以被同一条线程重复执行多次，多次执行lock后，只有执行相同次数的unlock操作，变量才会被解锁。lock和unlock必须成对出现； （7）如果对一个变量执行lock操作，将会清空工作内存中此变量的
--where="condition" > file_name.sql;- 查看慢日志：mysqldumpslow -s [c:按记录次数排序/t:时间/l:锁定时间/r:返回的记录数] -t [n:前n条数据] -g "正则" /path- 新增用户： insert into
更新模型：将新训练的决策树模型与当前模型进行加权融合，得到新的模型。为了避免过拟合，每个决策树的权重会根据某种损失函数进行更新。 重复步骤2和步骤3，直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。 GBDT算法的优点包括： 高准确性：GBDT能够通过迭代训练不断减小残差，从而得到更加准确的预测结果。 对特征的自动选择
我们系统中的概念叫做隐式提交. 在SAP的系统中分钟两种提交的方式,分别是显示提交和隐式提交.commit 的作用就是到当前位置的代码,进行一次数据提交. 我经过debug 测试过,这个应该是同步进行的. 也就是按照代码写的顺序依次执行. commit work 语句是显式更新, 系统本身执行的形式叫做隐式执行
计算初始状态下的共形能 diff_Ec = 1;% 初始化能量差 uv0 = uv;% 记录初始坐标 iter = 0;% 初始化迭代次数 while iter < 5 && diff_Ec > 1e-6% 进行 CE 迭代 iter
on环境的包所在的位置，如果包不全的话需要自己通过pip进行下载，建议修改完镜像位置再下载。不会也别着急，每篇违章后面都会有打包教程。操作次数多了也就会了。 执行完成我们看到【successfully】代表成功了。 点击并拖拽以移动 效果如下： 这里备了点孪生数的信息，可以看看了解一下：
if not self.auth.domain_auth(): return self.r_code(30007) # 来源域名未授权 验证次数限制检测 excess = self.auth.excess(1) if excess: return self.r_code(code=[30016
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