银行排队问题之单队列多窗口服务（25 分）假设银行有K个窗口提供服务，窗口前设一条黄线，所有顾客按到达时间在黄线后排成一条长龙。当有窗口空闲时，下一位顾客即去该窗口处理事务。当有多个窗口可选择时，假设顾客总是选择编号最小的窗口。本题要求输出前来等待服务的N位顾客的平均等待时间、最长等待时间、最后完成时间，并且统计每个窗口服务了多少名顾客。

一、简介1、nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具，它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况，记录的信息比较全面，并且能输出结果到文件中，然后通过nmonanalyzer工具产生数据文件与图形化结果。2、nmon可监控的数据类型内存使用情况磁盘适配器文件系统中的可用空间CPU使用率页面空间和页面速度异步I/O，仅适用

1. 功能简介  栅格数据前置过滤是在渲染之前对内存中的数据根据特定的规则进行处理，然后再进行数据渲染。本示例以定标为例进行示例代码编写。  定标（校准）是将遥感器所得的测量值变换为绝对亮度或变换为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程。或者说，遥感器定标就是建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多

\TOC\Django中间件\\中间件介绍：\\中间件是一个用来处理Django的请求和响应的框架级别的钩子。它是一个轻量、低级别的插件系统，用于在全局范围内改变Django的输入和输出。每个中间件都负责做一些特定的功能。说的直白点中间件就是帮助我们在视图函数执行之前和执行之后都可以做一些额外的操作，它本质上是一个

题目：_两个熊孩子在n\m的平地上放火玩，表示草，两个熊孩子分别选一个格子点火，火可以向上向下向左向右在有草的格子蔓延，点火的地方时间为0，蔓延至下一格的时间依次加一。求烧完所有的草需要的最少时间。如不能烧完输出1。_输入：_第一行，输入一个T,表示有T组测试数据。每组数据由一个n，m分别表示行列_1

1\.一般来说js实现字符串逆置输出的一般思路是：1、将字符串转为数组，一个字符为数组的一个元素； 2、将数组倒置； 3、再将数组元素拼接为字符串。2\.一般用到的方法有：join()：该方法用于把数组中的所有元素放入一个字符串。元素是通过指定的分隔符进行分隔的。 split()：将一个字符串分割为子字符串数

　　新的C标准中有三分之二的内容都是描述标准库。接下来重点学习其中几种核心库设施，这些是应该熟练掌握的。　　标准库的核心是很多容器类（顺序容器和关联容器等）和一簇泛型算法（该类算法通常在顺序容器一定范围内的元素上或其他类型的序列上进行操作）。　　该篇主要学习IO库。　　C语言不直接处理输入输出，而是通过一簇标准库中的IO库来处理。IO库定

几乎所有的系统函数和库函数在执行时都会通过返回特定的值来说明成功或出错。我们在调用它们后，必须马上对其返回值进行检测，如果调用出错则要进行相应的处理（一般是向终端输出错误信息并终止程序运行）。否则在今后程序出错时，如果通过调试去定位到该错误将会花费很长的时间。当然也有某些系统调用从不失败（例如getpid()或\_exit()等），在调用它们时可以不

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,