Beats

1、打开python的集成开发环境IDLE（Integrated Development and Learning Environment） 2、>>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious

题目描述： 判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。 上图是一个部分填充的有效的数独。 数独部分空格内已填入了数字，空白格用 '.' 表示。 示例 1: 输入: [ ["5","3",".",".","7",".",".",".","."], ["6",".",".","1","9","5",".",".","."], [".","9","8",".",".",".",".","6","."], ["8",".",".",".","6",".",".",".","3"], ["4",".",".","8",".","3",".",".","1"], ["7",".",".",".","2",".",".",".","6"], [".","6",".",".",".",".","2","8","."], [".",".",".","4","1","9",".",".","5"], [".",".",".",".","8",".",".","7","9"] ] 输出: true 示例 2: 输入: [ ["8","3",".",".","7",".",".",".","."], ["6",".",".

接前一篇 CentOS 7下最新版(6.2.4)ELK+Filebeat+Log4j日志集成环境搭建完整指南 ，继续对ELK。 logstash官方最新文档https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html。 假设有几十台服务器，每台服务器要监控系统日志syslog、tomcat日志、nginx日志、mysql日志等等，监控OOM、内存低下进程被kill、nginx错误、mysql异常等等，可想而知，这是多么的耗时耗力。 logstash采用的是插件化体系架构，几乎所有具体功能的实现都是采用插件，已安装的插件列表可以通过bin/logstash-plugin list --verbose列出。或者访问https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html、https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/output-plugins.html。 logstash配置文件格式 分为输入、过滤器、输出三部分。除了POC目的外，基本上所有实际应用中都需要filter对日志进行预处理，无论是nginx日志还是log4j日志。output中的stdout同理。 input { log4j {

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给大家推荐一个关于「算法刷题宝典」的开源项目： 力扣 Cookbook 。 力扣 Cookbook是@halfrost（中文名： 霜神 ）去年刷的 力扣 整理出的 520 题，每道题都写了解题思路，并且每题都 runtime beats 100% 了。 至于为什么要求每题都 runtime beats 100%？ 霜神是这样回复的：优化到 beats 100% 才算是把这题做出感觉了。有好几道 Hard 题，可以用暴力解法 AC 了，但只 beats 了 5%，这题就如同没做一样； 而且面试中如果给了暴力的答案，面试官也不会满意，通过自己的思考给出更优解，面试官也会更满意一些。 所以如果你把这些题解都摸透，相信在面试环节你可以从容的回答“还有没有更优解”这个问题。 现在就把这本电子书分享给大家，希望能帮助大家克服刷题的恐惧，顺利拿到大厂offer。 获取方式： 扫描下方二维码 ，后台回复关键词： LeetCode 即可获取这本电子书！ 👆长按上方二维码 2 秒 回复「 LeetCode 」即可获取资料 此外这里还有一份华为大牛总结的 Linux 归纳笔记，一并分享给大家。 这份资料非常全面且详细，从 Linux 常用命令 到 Linux 常用操作 ，再到 网络管理 、 性能优化 ，几乎覆盖了 Linux 基础学习的方方面面，非常适合初学者入门！ 资料也按目录进行编排

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算法是一个程序的灵魂 公众号：爱写bug（ID：icodebugs） 作者：爱写bug 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 **s ， 找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组 。**如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。 Given an array of n positive integers and a positive integer s , find the minimal length of a contiguous subarray of which the sum ≥ s . If there isn't one, return 0 instead. 示例: 输入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 解释: 子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的连续子数组。 进阶: 如果你已经完成了 O ( n ) 时间复杂度的解法, 请尝试 O ( n log n ) 时间复杂度的解法。 Follow up: If you have figured out the O ( n ) solution, try coding another solution of which the time complexity is O ( n log n ). 解题思路： 这里我们一步到位，直接用 O ( n log n )

题目描述： 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。 示例: 输入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 解释: 子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的连续子数组。 进阶: 如果你已经完成了 O ( n ) 时间复杂度的解法, 请尝试 O ( n log n ) 时间复杂度的解法。 要完成的函数： int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) 说明： 1、这道题给定一个正整数s，和一个包含正整数的vector，要求在vector中找到最短长度的连续子数组，这个子数组中所有数的和>=s，返回子数组的长度。 2、这道题不会很难，我们用滑窗的方法找到和>=s的子数组，接着不断更新最短的长度，最终返回这个最短的长度即可。 最后要考虑一下边界情况，也就是当滑窗到达vector末尾了怎么处理，和vector中没有元素的情况。 代码如下：（附详解） int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) { if(nums.empty())return 0;//vector中没有元素，找不到满足条件的子数组，返回0 int start=0,end=0,s1=nums.size(

介绍 Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。 Beats 是数据采集的得力工具。将 Beats 和您的容器一起置于服务器上，或者将 Beats 作为函数加以部署，然后便可在 Elastisearch 中集中处理数据。如果需要更加强大的处理性能，Beats 还能将数据输送到 Logstash 进行转换和解析。 Kibana 核心产品搭载了一批经典功能：柱状图、线状图、饼图、旭日图，等等。不仅如此，您还可以使用 Vega 语法来设计独属于您自己的可视化图形。所有这些都利用 Elasticsearch 的完整聚合功能。 Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。 EFK架构图： 安装 这里采用helm chart安装 官方地址： https://github.com/elastic/helm-charts 1.安装elasticsearch $ helm fetch elastic/elasticsearch $ kubectl create ns logs $ helm

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：Jack Cui 今年提出的 U^2-Net 显著性检测算法，刷爆了 reddit 和 twitter，号称是 2020 年「地表最强」的静态背景分割算法，可以看下效果： 你以为今天要讲分割？ 错！ U^2-Net 这两天又出 新活 ，在 U^2-Net 网络架构基础上，实现了 人物肖像画的生成 ，细节「完美」复刻。 我用自己的「歪脖子照」测试了下效果。 万年不变老规矩，继续手把手教学。 算法原理、环境搭建、效果实现， 一条龙服务 ，尽在下文！ 1 U^2-Net 受 U-Net 网络的启发，U^2-Net 也是一种类似编码-解码（Encoder-Decoder）的网络结构。 研究者在此基础上，提出了新型残差 U-block（ReSidual U-block, RSU），融合不同尺寸接受野的特征，以捕获更多不同尺度的上下文信息。 RSU 网络与现有卷积块的结构对比如下： 最右边的结构，就是 RSU-L，L 表示编码器中的层数，C_in、C_out 分别表示输入和输出通道，M 表示 RSU 内层通道数。 具体而言，RSU 主要有三个组成部件，分别是一个输入卷积层、一个高度为 L 的类 U-Net 对称编码器 - 解码器结构以及一个通过求和来融合局部和多尺度特征的残差连接。