CharlesCui
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lkun__blog：
网页打不开啊
博客搬家到http://cuiz.me -
bglmmz：
楼主怎么解决的?我用python调用ice服务，也出现此问题， ...
syscall exception: 存储空间不足，无法处理此命令 -
luliangy：
哥，你什么配置，我10W个请求10秒左右就搞定了，毫无压力，R ...
Nginx和Apache简单的并发压力测试 -
liuxuejin：
这！看的我都···········。我看代码而已。怎么
EPOLL及消息队列实现SMTP 之 青楼的故事 -
zires：
night_stalker 写道unicorn 也很好维护啊， ...
Unicorn和Passenger性能测试对比
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本项目在开发和设计过程中涉及到原理和技术有: B/S、java技术和MySQL数据库等；此文将按以下章节进行开发设计； 第一章绪论；剖析项目背景,说明研究的内容。 第二章开发技术；系统主要使用了java技术， b/s模式和myspl数据库，并对此做了介绍。 第三章系统分析；包罗了系统总体结构、对系统的性能、功能、流程图进行了分析。 第四章系统设计；对软件功能模块和数据库进行详细设计。 第五章系统总体设计；对系统管理员和用户的功能进行描述， 第六章对系统进行测试， 第七章总结心得；在论文最后结束章节总结了开发这个系统和撰写论文时候自己的总结、感想,包括致谢。
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近代非线性回归分析-韦博成1989
内容概要：本文详细介绍了用 Rust 语言实现冒泡排序算法的具体步骤，以及通过设置标志位来优化算法性能的方法。示例代码包括了函数定义、内外层循环逻辑、标志位的应用，并在主函数中展示了如何调用 bubble_sort 函数并显示排序前后的数组。 适合人群：具有基本 Rust 编程基础的学习者和开发者。 使用场景及目标：适用于想要深入了解 Rust 中冒泡排序实现方式及其优化技巧的技术人员。通过本篇文章，能够掌握 Rust 基本语法以及算法优化的基本思想。 阅读建议：除了仔细阅读和理解每一部分的内容外，还可以尝试修改代码，改变数据集大小，进一步探索冒泡排序的时间复杂度和优化效果。此外，在实际应用时也可以考虑引入并发或其他高级特性以提升性能。
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中国各地级市的海拔标准差数据集提供了298个地级市的海拔变异性信息。海拔标准差是衡量某地区海拔高度分布离散程度的统计指标，它通过计算各测量点海拔与平均海拔之间的差异来得出。这一数据对于评估地形起伏对网络基础设施建设的影响尤为重要，因为地形的起伏度不仅会增加建设成本，还会影响信号质量。此外，由于地形起伏度是自然地理变量，它与经济社会因素关联性较小，因此被用作“宽带中国”试点政策的工具变量，以研究网络基础设施建设对经济的影响。数据集中包含了行政区划代码、地区、所属省份、所属地域、长江经济带、经度、纬度以及海拔标准差等关键指标。这些数据来源于地理空间数据云，并以Excel和dta格式提供，方便研究者进行进一步的分析和研究。
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在强化学习（RL）领域，如何稳定地优化策略是一个核心挑战。2015 年，由 John Schulman 等人提出的信赖域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）算法为这一问题提供了优雅的解决方案。TRPO 通过限制策略更新的幅度，避免了策略更新过大导致的不稳定问题，是强化学习中经典的策略优化方法之一。
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