算法概论8.15

最大独立集问题
要求任意图G=(V,E) 中有大小为 d 的独立集,
G1=G(V,E),
G2=(V,)
也即是G2各个顶点相互独立。于是G1G2存在着大小为 d 的公共子图,当且仅当图G
存在着大小为 d 的独立集。

基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
### Filebeat 8.15 功能及使用说明 #### 安装指南 Filebeat 是 Elastic Stack 中的一个轻量级数据传输工具,用于收集日志并将其发送到 Elasticsearch 或 Logstash。对于 Windows 用户来说,可以通过下载安装包来完成部署[^3]。具体操作如下: 1. 访问官方文档页面获取最新版本的安装链接。 2. 下载完成后解压至目标目录。 针对 Mac OS X 用户,则可以采用命令行方式进行安装: ```bash curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.15.0-darwin-x86_64.tar.gz tar xzvf filebeat-8.15.0-darwin-x86_64.tar.gz ``` 上述脚本适用于 macOS 平台上的 Filebeat 部署过程[^4]。 #### 配置详解 为了使 Filebeat 正常工作,需对其进行适当配置。默认情况下,`filebeat.yml` 文件包含了所有的必要参数定义。以下是几个重要部分及其作用解释: - **输入源设定**:通过 `filebeat.inputs[]` 节点指定要监控的日志路径以及相应选项。例如启用 MySQL 日志模块前需要先加载该模块的相关规则集[^2]: ```yaml filebeat.modules: - module: mysql log: enabled: true ``` - **输出端口调整**:根据实际需求决定将采集的数据转发给哪个服务实例(Elasticsearch/Logstash)。下面展示了一个典型的指向本地运行 ES 实例的例子: ```yaml output.elasticsearch: hosts: ["http://localhost:9200"] ``` 更复杂的场景可能涉及字段映射或者条件过滤逻辑,在这种情形下建议查阅官方手册中的 filter 插件章节获得进一步指导[^5]。 #### 新增特性概述 随着版本迭代更新,Filebeat 不断引入新的特性和改进措施以满足日益增长的应用需求。在 v8.15 当中值得注意的变化有以下几个方面: - 支持多云环境下的无缝集成解决方案; - 增强了安全性机制,包括 TLS 加密通信和支持 OAuth2 协议认证等方式保障数据传输安全; - 提供更加灵活高效的资源配置手段简化运维管理流程; 以上内容综合反映了当前主流技术趋势的同时也体现了产品持续优化升级的决心与能力[^1]。 ---
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