50000

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HTTP Error 503.2 - Service Unavailable 正在超过 serverRuntime@appConcurrentRequestLimit 设置的值。

服务器IIS基本都用的默认设置，为了避免下次再次出现此类错误，找了相关配置，提高IIS并发数量设置 1. 修改IIS应用程序池队列长度高级设置里，队列长度修改为 65535 2. 修改IIS的 appConcurrentRequestLimit 设置默认值是5000，修改为50000（或者更大的值） c:\windows\system32\inet

线性筛（欧拉筛）详解

看到埃氏筛的缺点，同学们可能会想，有没有筛法能够将一个数只筛一遍呢？答案是肯定的。线性筛思想：这个合数只会被它的最大非自身因数（对应最小质因数）筛。这样能保证每个合数只会被筛一次。时间复杂度：\(O(n)\), Code： bool a[50000]; a[1]=1;//注意1不是质数； int p[50000],t; for(int i

Docker之安装 Jenkins

一、获取 Jenkins 镜像 1、搜索 Jenkins 镜像：docker search jenkins 这里，我们选择第二个版本的镜像，因为这个是 Jenkins 官网里面推荐的 Docker 镜像，同时第一个也提示了我们已经废弃了。 2、拉取 Jenkins 镜像：docker pull jenkins/jenkins 该命令直接拉取的最新版本（late

用PROTEUS仿真单片机与LCD接口项目

设计要求：在上一个项目中，介绍了如何使用8051微控制器进行串行通信，这是一个非常基础的项目，不需要太多的硬件。接下来将实现LCD与8051微控制器的接口。经常将LCD作为硬件工程项目的调试工具。使用LCD来显示不同的值。例如， ATM机，手机也都配有LCD。该项目将使用通常称为1602 的LCD。因

干货 | 在Docker 上搭建持续集成平台 Jenkins

jenkins 是开源 CI&CD 软件领导者，提供持续集成和持续交付服务，有超过1000个插件来支持构建、部署、自动化，满足任何项目的需要。可以访问 Jenkins 镜像的介绍网站：Docker Hub 1 查看更多信息。 docker pull jenkins/jenkins docker run -d --name=myjenkins -p 8080:8080 jenkin

R语言模拟出随机ped和map文件

1、方法1 模拟200个样本， 50000个位点 nsnp <- 50000 nind <- 200 nums <- sample(1:2, nsnp * 2 * nind, replace = T) snp_matrix <- matrix(nums, nrow = 200) col_idx <- matrix(1:100000, ncol = 2, byrow = T) dim(snp_matrix) base <- sample(c("A&q

docker创建Jenkins容器状态为Restarting（1）

问题：启动容器后容器状态一直为Restarting（1） docker run -dit -v /home/jenkins/:/var/jenkins_home -p 8080:8080 -p 50000:50000 --name jenkins11 jenkins/jenkins:lts-jdk11 查看日志 [root@192 jenkins]# docker logs jenkins01 touch: cannot touch '/var/jenkins_home/copy

196. 质数距离（筛素数，离散化）

196. 质数距离 - AcWing题库这里参考于大佬的题解：AcWing 196. 质数距离 - AcWing 前言：由于L,U最大可以取到2^32-1,2^31-1是约等于2e9,如果采用普通的线性筛法的话，无论是时间复杂度还是空间复杂度都是O(n)==O(2e9)，那必然是会超时的，那么我们就思考一下怎么做出优化。分析：由于

在Docker 上搭建持续集成平台 Jenkins

本文节选自霍格沃兹测试学院内部教材 jenkins 是开源 CI&CD 软件领导者，提供持续集成和持续交付服务，有超过1000个插件来支持构建、部署、自动化，满足任何项目的需要。可以访问 Jenkins 镜像的介绍网站：https://hub.docker.com/r/jenkins/jenkins/ 查看更多信息。下载 Jenkins 镜

docker搭建jenkins

1.Jenkins docker版本在docker官网可以看到各种版本的jenkins镜像，可根据服务器实际情况进行选择：https://hub.docker.com/r/jenkins/jenkins/tags 2.部署Jenkins （1）在要安装的目录新建一个名为jenkins的文件夹，并赋予最高权限 mkdir jenkins chmod 777 jenkins/ （2）运行 docker ru

docker搭建持续集成平台Jenkins

一、安装环境 CentOS Linux release 8.2.2004 (Core) Docker 20.10.9 二、拉取镜像要使用最新的LTS（长期支持的稳定版本） docker pull jenkins/jenkins:lts 要使用最新的 docker pull jenkins/jenkins 三、创建本地数据卷笔者这里映射本地数据卷的路径为/data/jenkins_home

安装Linux可视化工具-webmin

webmin概述 webmin是功能强大的基于Web的Unix/linux系统管理工具。管理员通过浏览器访问webmin管理后台的各种管理功能并完成相应的管理操作。除了各版本的linux以外还可用于:AIX、HPUX、solaris、Unixware、Irix和FreeBSD等系统安装及配置webmin 1.下载webmin 下载地址：http://do

EXCEL中计算阶梯分段计算公式

举例一 =SUMPRODUCT(TEXT(B3-{20000,50000,100000,200000,500000},"0;!0")*{15,5,5,5,5}%) =SUMPRODUCT(TEXT(B3-{20000,50000,100000,200000,500000},"0;!0")*{20,5,5,5,5}%) 举例二 =SUMPRODUCT(TEXT(B2-{0,10000,30000,50000,80000},"0;!0&q

1032: 员工薪水 C语言

1032: 员工薪水时间限制: 1 Sec 内存限制: 30 MB 提交: 44165 解决: 23796 [状态] [讨论版] [提交] [命题人:admin] 题目描述某公司规定，销售人员工资由基本工资和销售提成两部分组成，其中基本工资是1500元/月，销售提成规则如下：销售额小于等于10000元时，按照5%提成；销售额大于

1032: 员工薪水 Python

单片机：按K1键报警1秒

#include<reg51.h> #define uchar unsigned char uchar cnt; sbit fmq=P2^5; sbit key=P3^2; void t0isr() interrupt 1 { TH0=(65536-50000)/256; TL0=(65536-50000)%256; TH0=0X4C; TL0=0X00; cnt++; if(cnt>20) { TR0=0; cnt=0; fmq=1; } } main() { TMOD=0x01; T

7.17牛客多校第一场

签到题BDF K 给定两个数组，一个数组是a={0,1,2,3...,n-1}，另一个是b={b0,b1,b2,b3...bn-1}，要求给b数组定一个排列方式，使得∑sqrt(abs(ai-bi))尽可能小。 n<=1000 数据100组到500组，b数组完全随机生成。多组数据总误差在4%以内可被接受。题解：一开始是直接对b排序，依次填，但是不够优秀

DL之NN：NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进，进一步提高手写数字图片识别的准确率

DL之NN：NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进，进一步提高手写数字图片识别的准确率导读上一篇文章，比较了三种算法实现对手写数字识别，其中，SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上，本文章进一步探讨对神经网络算法优化，进一步提高准确率，通过测试发现，准

DL之NN/Average_Darkness/SVM：手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率

DL之NN/Average_Darkness/SVM：手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率目录数据集下载以及展示代码实现设计思路及代码 1、图片灰度平均值识别分类 2、SVM算法 3、神经网络 4、总结数据集下载以及

Deep Learning系统实训之二：梯度下降原理

基本概念理解：一个epoch：当前所有数据都跑（迭代）了一遍；那么两个epoch，就是把所有数据跑了两遍，三个epoch就是把所有数据跑了三遍，以此类推。 batch_size：每次迭代多少个数据；（batch_size称作批处理，它的作用可以理解为每次训练100个数据（在这里假设将其设置为100），找到最适合的优

算法学习(5)：ST表

ST表（Sparse Table，稀疏表）是一种简单的数据结构，主要用来解决RMQ（Range Maximum/Minimum Query，区间最大/最小值查询）问题。 //进行预处理，计算区间最大值 int f[MAXN][21]; // 第二维的大小根据数据范围决定，不小于log(MAXN) for (int i = 1; i <= n; ++i) f[i][0] = read(); // 读入

Docker安装Jenkins

CentOS7 环境下使用docker安装jenkins

C51定时器和计数器 timer and counter

代码： #include <reg52.h> unsigned char a,num; sbit LED1=P1^0; void main() { num=0; EA=1; //开总中断 ET0=1; //开定时器 0 分开关 TMOD=0X01; //设置为定时器 0 ，方式 1 TH0=(65536-50000)/256; //给定时器 0 装初值，12 Mhz晶振定时时间为 50ms TL0=(65536-50

3.7比特币日内能破位50000吗？以太坊解套布局思路

据Decrypt消息，印度财长阿伦·杰特利（Arun Jaitley）表示，政府鼓励对加密货币进行实验。加密货币交易所WazirX首席执行官Nischal Shetty评论称，“我们的财政部长现在已经明确表示，印度将不会禁止加密货币。”此前，印度拟议立法提出禁止私人加密货币。 3.7比特币行情分析：日线图上看，