[转帖]linux将大目录等分切割成多个小目录

https://www.jianshu.com/p/6f9e6743a1dc 需求:有一个目录存放了数十万个文件,现在需要将这个目录上传,如果整个目录上传,中间因为某些故障断开连接了,可能又要从头开始 这时就需要将目录切割成多个小目录,分批次上传,一个简单的 shell 脚本即可实现 思路很简单:遍

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「网络流浅谈」最小割的模型

总结了最小割的四个模型——最大权闭合图,最大密度子图,最小点覆盖集,最大权独立集。带你走进最小割的神秘!

「网络流浅谈」最小割的模型 1

最大权闭合子图 引入 闭合子图指对于子图 \(G=(V,E)\),\(\forall u \in V, (u,v)\in E\),都有 \(v\in V\)。 最大权闭合子图无非就是对于所有的闭合子图 \(G\) 中 \(\sum_{u\in V} w_u\) 最大的闭合子图。 对于这个图中,闭合子

[转帖]Centos7 nginx访问日志文件割接

一、yum安装nginx 二、各文件路径( /etc/nginx/nginx.conf) 1、访问日志路径:access_log /var/log/nginx/access.log main; 2、pid路径:pid /run/nginx.pid 三、脚本 1、创建脚本 [root@localhos

「网络流浅谈」网络流的概念

通常做题思路:问题转化为流网络,再通过最大流 / 最小割 / 费用流与问题之间的数量关系,求解出原问题。 网络流于其他算法不同,概念定理需要熟记于心,否则后面做题会有很大的障碍。 1. 流网络 一个流网络记作 \(G=(V,E)\),其中 \(V\) 表示点集,\(E\) 表示边集。对于 \(\fo

Prompt提示词助力AI写作

AI以极高的效率和还可以的输出质量,得到了许多写作人的青睐,Prompt作为AI写作的核心,通过简短的提示来引导AI生成文本,让写作新手也能轻松自如。 1. 看不下去的行业乱状 让人不禁遗憾的是,国外的开发者都在忙着搞AI科研或者做各种AI应用,而国内的开发者都在忙着捣腾各种“所谓的AI课程”来割韭

基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (19) Markdown渲染方案探索

## 前言 笔者认为,一个博客网站,最核心的是阅读体验。 在开发StarBlog的过程中,最耗时的恰恰也是文章的展示部分功能。 最开始还没研究出来如何很好的使用后端渲染,所以只能先用Editor.md组件做前端渲染,过渡一下。前端渲染我是不满意的,因为性能较差,页面加载出来还会闪一下,有割裂感,影响

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