文/冯素萍
一夜催寒应节风，平明景色入园中。
亭前曲径飞尘满，堤畔游鱼弄影空。
坠叶枯枝悲些许，惊魂冻雀叫无穷。
不堪衰此怜身老，怀释无凭籍酒盅。
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總結 如果是完整克隆的那種虛擬機，是可以直接在openstack使用的，如果鏡像格式沒問題的話。 因爲kvm虛擬機大部分都是鏈接克隆出來的鏡像，不可用直接複製使用，所以需要創建新的鏡像文件 創建空盤：qemu-img creat
DQN是強化學習中的一種方法，是對Q-Learning的擴展。 通過引入深度神經網絡、經驗回放和目標網絡等技術，使得Q-Learning算法能夠在高維、連續的狀態空間中應用，解決了傳統Q-Learning方法在這些場景下的侷限性。 Q-Le
P1355 神祕大三角 - 洛谷 | 計算機科學教育新生態 (luogu.com.cn) 隊友推薦的，算是入門凸包，就是用叉積判斷一下點是否相對每條邊都在凸包的邊的左側。 1 #include <bits/stdc++.h> 2
這一章把直線連接改爲折線連接，沿用原來連接點的關係信息。關於折線的計算，使用的是開源的 AStar 算法進行路徑規劃，啓發方式爲 曼哈頓距離，且不允許對角線移動。 請大家動動小手，給我一個免費的 Star 吧~ 大家如果發現了 Bug，歡
背景 在過往與不少合作伙伴們，就生產計劃項目方案的討論中，經常提及這樣的一種情況： “我們在編制生產計劃時，有些數量較大的訂單，需要拆分成多個子訂單，這樣才能利用多個資源並行加工，以縮短生產週期，提高資源利用率” - 我們稱爲【工單拆分
在前一篇關於APS系統設計分享文章(《APS系統設計經驗分享(時間推導 - 2023.03)》)中，我們提到將會分享使用OptaPlanner作爲規劃引擎開發APS系統過程中，遇到的一些時間相關的設計建議與異常情況分析。後來一直忙於項目
在生產排程過程中，除了可以藉助強大的算法，與優質的規劃模型對待排任務進行排產優化外，還會遇到一些需要人爲鎖定部分任務的情況。無論是APS系統開發人員，還是排產作業人員，在常見的認識中，對於“鎖定”概念的理解，第一反應就是把任務固定到某個資源
無論是面向銷售訂單的MPS，還是基於多工序制約關係的APS，還是具體車間生產中針對單一工序的任務作業調度優化，都存在基於被排程對象(例如銷售訂單、生產工單、工序任務)的優先級進行優化的需求場景。當我們僅在宏觀、較高層次的角度考慮，任務優先級
前言 大家好，我是老馬。很高興遇到你。 我們爲 java 開發者實現了 java 版本的 nginx https://github.com/houbb/nginx4j 如果你想知道 servlet 如何處理的，可以參考我的另一個項目：
第一步：分析NGINX日誌 分析日誌主要目的是尋找那些異常活躍的IP地址，通過以下命令可以快速找出。 cat access.log | awk '{print$1}' |sort|uniq -c|sort -rn|head -10 命
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