subset

1 一级标题 章标题居中，三号黑体，使用 ## 。 1.1 二级标题 章下为节，节标题四号黑体，使用 ### 。 1.1.1 三级标题 节下为小节，小节标题小四黑体，使用 #### 。 1.1.1.1 四级标题 1.1.1.1.1 五级标题 一般只使用一二三级标题。 2 列表 2.1 无序列表 无序列表在符号 - 后加空格使用： 无序列表 1 无序列表 2 无序列表 3 如果要控制列表的层级，则需要在符号 - 前使用空格： 无序列表 1 无序列表 2 无序列表 2.1 无序列表 2.2 对条文内容采用分行并叙, 或结构有层级关系。 列举结束必须换行 。 2.2 有序列表 有序列表的使用，在数字及符号 . 后加空格后输入内容，如下： 有序列表 1 有序列表 2 有序列表 3 小节以下标题, 或表达同步顺序关系。 如果编号及其后内容新起一个段落，则需要换行,列举结束必须换行 3 引用 引用的格式是在符号 > 后面书写文字。如下： 疫情就是命令，防控就是责任。 ——领袖 用于大段原文引用， 引用结束必须换行 。 4 文本 4.1 粗体和斜体 用粗体标识段落内强调项 ， 一般只在英文中使用斜体 ， 用粗体加斜体标识注意项 。 如果信息之间关联性越高，它们之间的距离就应该越接近，也越像一个视觉单元；反之，则它们的距离就应该越远，也越像多个视觉单元。亲密性的根本目的是实现组织性

问题： This question already has an answer here: 这个问题在这里已有答案： How to implement 'in' and 'not in' for Pandas dataframe 7 answers 如何为Pandas dataframe 7答案 实现'in'和'not in' Filter dataframe rows if value in column is in a set list of values [duplicate] 7 answers 如果列中的值位于值的设置列表中，则过滤数据帧行[重复] 7个答案 Lets say I have the following pandas dataframe: 假设我有以下pandas数据帧： df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]}) df A B 0 5 1 1 6 2 2 3 3 3 4 5 I can subset based on a specific value: 我可以根据特定值进行子集化： x = df[df['A'] == 3] x A B 2 3 3 But how can I subset based on a list of values? 但是我如何根据值列表进行子集化？ - something

Ververica was founded by the original creators of Apache Flink®, and we’ve spent a long time solving problems in the stream processing space. In this introductory write-up, we’ll provide our perspective on stream processing and where Apache Flink fits in. Stream processing is the processing of data in motion , or in other words, computing on data directly as it is produced or received. The majority of data are born as continuous streams: sensor events, user activity on a website, financial trades, and so on – all these data are created as a series of events over time. Before stream processing,

概念及示例 与 VirtualService 一样， DestinationRule 也是 Istio 流量路由功能的关键部分。您可以将虚拟服务视为将流量如何路由到给定目标地址，然后使用目标规则来配置该目标的流量。在评估虚拟服务路由规则之后，目标规则将应用于流量的“真实”目标地址。 特别是，您可以使用目标规则来指定命名的服务子集，例如按版本为所有给定服务的实例分组。然后可以在虚拟服务的路由规则中使用这些服务子集来控制到服务不同实例的流量。 目标规则还允许您在调用整个目的地服务或特定服务子集时定制 Envoy 的流量策略，比如您喜欢的负载均衡模型、TLS 安全模式或熔断器设置。在目标规则参考中可以看到目标规则选项的完整列表。 apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: my-destination-rule spec: host: my-svc trafficPolicy: loadBalancer: simple: RANDOM subsets: - name: v1 labels: version: v1 - name: v2 labels: version: v2 trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUND_ROBIN -

前言 你清茶园不是人待的地方！ 里面的个个都是人才，说话又好听——就是我太菜了啥也听不懂，这次期中还考的贼**烂，太让人郁闷了。 最近课上讲这个马尔科夫链蒙特卡罗方法，我也学得一塌糊涂。这时我猛然想起了自己的博客园密码（雾），来更个博客吧。 [Warning] 本人数学水平差劲，下文用词不严谨、缺少部分证明，请酌情阅读。若出锅，欢迎指正。 啥是马尔科夫链？ 马尔科夫链(Markov Chain)，简单来说就是一个用来随机游走的有向图，每条边(u, v)的边权 \(p_{uv}\) 代表“当前在u，下一步走到v”的概率，显然需要 \[p_{uv}\ge 0, \sum_{v}p_{uv}=1. \] 下文中我们假设这个有向图是 强连通的 ，即任取两个点u和v，都存在从u到v的、边权都大于0的路径（当然从v到u的路径也要存在）。 马尔科夫链（也就是这个随机游走过程）的美妙性质在于它 收敛 。怎么个收敛法呢？ 设这个图有n个点，令 \(n\) 维行向量 \(\mathbf p(t)\) 表示随机游走了t步之后的概率分布（在时间t分别位于每个点的概率）， \(\mathbf p(t)_i\) 就是第t步到点i的概率。初始状态 \(\mathbf p(0)\) 是随便钦定的。 再定义一个量 \(\mathbf a(t)\) ，名叫“长期平均概率分布(long-term average

Problem 1533 Subset Accept: 299 Submit: 740 Time Limit: 1000 mSec Memory Limit : 32768 KB Problem Description 整数集合Sn={1,2,...,n}的非空子集如果不含两个相邻的自然数，则称为好子集。你的任务是求好子集的个数。 Input 有多组测试数据。每个测试数据一行,有一个正整数，表示n(1≤n≤70)。 Output 对于每组测试数据，输出一个数表示Sn的好子集的个数 Sample Input 3 Sample Output 4 Hint {1},{2},{3},{1,3}. Source FOJ月赛-2007年9月 开头用dp， 从后往前推理 dp(i) 为以第i项作为结尾的好子集个数 第i项可以选，也可以不选。 选的情况下因为不相邻的限制，就递归dp(i-2)。 不选递归dp(i-1) dp(i)=dp(i-2)+dp(i-1) 最终结果要减一，因为算出来的包含空集 后面知道这是fibonacci ,就直接计算了。 #include <cstdio> #include <cmath> #include <string.h> #include <iostream> using namespace std; const int maxn=70+5; typedef

概念及示例 VirtualService 描述了一个或多个用户可寻址目标到网格内实际工作负载之间的映射 。 虚拟服务让您配置如何在服务网格内将请求路由到服务，这基于 Istio 和平台提供的基本的连通性和服务发现能力。每个虚拟服务包含一组路由规则，Istio 按顺序评估它们，Istio 将每个给定的请求匹配到虚拟服务指定的实际目标地址。您的网格可以有多个虚拟服务，也可以没有，取决于您的使用场景。 虚拟服务在增强 Istio 流量管理的灵活性和有效性方面，发挥着至关重要的作用，通过对客户端请求的目标地址与真实响应请求的目标工作负载进行解耦来实现。虚拟服务同时提供了丰富的方式，为发送至这些工作负载的流量指定不同的路由规则。 apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: VirtualService metadata: name: reviews spec: hosts: - reviews gateways: - bookinfo-gateway - mesh http: - match: - headers: end-user: exact: jason route: - destination: host: reviews subset: v2 - route: - destination: host: reviews subset: