在上一篇文章《国产系统上的 Copilot 初体验》中，我写到了 UOS AI。UOS 本身并没有提供大模型接入，目前市面上的开源大模型很多，我也具备本地部署大模型的条件，何不在 UOS 系统上部署一下大模型呢？ 本地部署大模型的方法很多，一般选择 docker 容器部署，或者使用本地服务框架。这里介绍使用本地服务框架 Ollama 部署。 Ollama 大模型框架 Ollama 是一个新兴的大模型框架，旨在为机器学习和人工智能研究提供高效、灵活和可扩展的解决方案。随着深度学习模型的复杂性和规模不断增加，开发者和研究人员需要更强大的工具来处理大规模数据和复杂的模型架构。Ollama 正是在这种需求下应运而生的。 Ollama 的核心特点 高效计算：Ollama 采用先进的分布式计算技术，可以在多 GPU 、多节点环境中高效运行。这使得它能够处理大规模数据集和复杂的模型训练任务，大大缩短了训练时间。 灵活性：Ollama 支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，开发者可以根据项目需要选择最合适的工具。同时，Ollama 还提供了丰富的 API 和库，方便用户进行自定义开发和扩展。 可扩展性：Ollama 具有强大的扩展能力，可以轻松应对模型和数据规模的增长。无论是初创公司的小型项目，还是大企业的大型应用，Ollama 都能提供稳定和高效的支持。 易用性：Ollama 注重用户体验，提供了简洁明了的用户界面和详细的文档说明。即使是没有深厚技术背景的用户，也可以快速上手，利用 Ollama 进行模型训练和部署。 Ollama 安装与运行 在 Deepin 系统下，安装 Ollama 非常简单，只需要如下命令： $ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh >>> Downloading ollama... ######################################################################## 100.0%-=O=# # # # ######################################################################## 100.0% >>> Installing ollama to /usr/local/bin... 请输入密码 Ollama 默认会安装在 /usr/local/bin 目录下，安装完毕之后，可以在命令行运行 ollama，如果不知道有哪些命令，可以从 ollama help 开始：

1. 引言 在前一篇《Chromium CI/CD 之 Jenkins - 发送任务到Ubuntu（五）》中，我们详细讲解了如何将Jenkins任务发送到Ubuntu节点执行，并成功验证了文件的传输和回传。这些操作帮助您充分利用远程节点资源，提升了构建和部署的效率。然而，在使用Jenkins过程中，难免会遇到各种构建错误。 为了帮助您更好地应对这些问题，本篇《Chromium CI/CD 之 Jenkins - 常见的构建错误（六）》将详细介绍一些常见的构建错误及其解决方法。掌握这些错误的处理方法，将使您的CI/CD流程更加顺畅和高效。让我们继续前行，深入了解如何解决Jenkins构建过程中可能遇到的各种问题。 2. Ubuntu未启动SSH 2.1 检查SSH状态 #检查SSH状态 sudo systemctl status ssh 2.2 启动SSH #启动SSH sudo systemctl start ssh 2.3 如何设置SSH自启动 #设置SSH开机自启动 sudo systemctl disable ssh 2.4 如何关闭SSH开机自启动 #关闭SSH开机自启动 sudo systemctl disable ssh 3. Windows未启动SSH 3.1 检查SSH状态 3.2 设置SSH自启动 4. 结语 在本篇《Chromium CI/CD 之 Jenkins - 常见的构建错误（六）》中，我们详细探讨了在使用Jenkins时可能遇到的一些常见构建错误及其解决方案。通过具体示例和操作步骤，我们学习了如何处理由于Ubuntu和Windows系统未启动SSH服务导致的构建错误。这些知识不仅帮助您解决当前遇到的问题，也为您未来的CI/CD流程提供了宝贵的经验和参考。 无论是检查和启动SSH服务，还是设置SSH服务的自启动，我们都提供了详细的操作指南，确保您能够在遇到类似问题时迅速找到解决方案。通过掌握这些技能，您将能更有效地维护和优化Jenkins环境，确保CI/CD流程的稳定运行。

Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。Redis 提供了多种数据类型，本文将详细介绍 Redis 的五种主要数据类型及其应用场景，并从概述、基本操作、应用场景和数据结构等方面进行深入探讨。 1. 字符串 (String) 概述 字符串是 Redis 中最基本的数据类型。一个键对应一个值，这个值可以是字符串、整数、浮点数等。字符串的值可以是二进制安全的，即可以存储任意类型的数据，如文本、图片、视频等。Redis 的字符串类型实际上是动态字符串（Simple Dynamic String，SDS），它不仅用于存储键值对，还用于内部缓冲区等场景。 基本操作 SET key value：设置指定 key 的值。如果 key 已经存在，覆盖旧值。GET key：获取指定 key 的值。INCR key：将指定 key 的值加 1。如果 key 不存在，初始化为 0 后再加 1。DECR key：将指定 key 的值减 1。如果 key 不存在，初始化为 0 后再减 1。APPEND key value：将 value 追加到指定 key 的值之后。如果 key 不存在，则创建一个新的 key。STRLEN key：获取指定 key 的值的长度。MSET key value [key value ...]：同时设置多个 key-value 对。MGET key [key ...]：同时获取多个 key 的值。GETSET key value：设置新的值并返回旧的值。 应用场景 缓存数据：字符串类型常用于缓存数据，如缓存 API 响应结果，以减少数据库查询次数，提高系统性能。存储配置信息：适用于存储简单的配置信息，如应用程序的设置、参数等。分布式锁：通过 SETNX 命令可以实现分布式锁，用于控制多个客户端对同一资源的访问。计数器：例如记录网站访问量，通过 INCR 和 DECR 命令实现。 数据结构 字符串在 Redis 内部是用 SDS 实现的。SDS 是一种动态字符串，其结构包括以下几个部分：

正则表达式在Python中的应用 作为一名资深的Python程序员，我深知正则表达式在文本处理中的重要性。正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具，它可以帮助我们快速地检索、替换或提取字符串中的特定模式。在本文中，我将通过一些示例代码，详细介绍正则表达式在Python中的应用。 1. 正则表达式基础 正则表达式是一种用于字符串搜索和操作的强大工具。在Python中，我们可以使用re模块来处理正则表达式。 1.1 搜索单个匹配项 使用re.search可以搜索字符串中第一个匹配的模式，并返回一个匹配对象。如果没有找到匹配项，则返回None。 import re result = re.search(r"\d", "我今天吃了3个馒头, 喝了2盒牛奶") if result: print(result.group()) # 输出第一个匹配的数字 1.2 查找所有匹配项 使用re.findall可以查找字符串中所有匹配的模式，并返回一个列表。 result = re.findall(r"\d+", "我今天吃了300个馒头, 喝了20盒牛奶") print(result) # 输出所有匹配的数字 ["300", "20"] 1.3 迭代匹配项 使用re.finditer可以迭代字符串中所有匹配的模式，并返回一个迭代器。 result = re.finditer(r"\d+", "我今天吃了300个馒头, 喝了20盒牛奶") for item in result: print(item.group()) # 逐个输出匹配的数字 2. 编译正则表达式 在处理大量数据或需要多次使用同一正则表达式时，使用re.compile预编译正则表达式可以提高效率。 obj = re.compile(r"\d+") result = obj.search("我爱樵夫18年") if result: print(result.group()) # 输出匹配的数字 3. 提取特定数据 使用正则表达式可以方便地从复杂的文本中提取特定信息。通过定义命名捕获组，我们可以轻松地访问匹配的各个部分。 s = """ <div class='西游记'><span id='10010'>中国联通1</span></div> <div class='三国演义'><span id='10011'>中国联通2</span></div> <div class='水浒传'><span id='10012'>中国联通3</span></div> <div class='胡辣汤'><span id='10013'>中国联通4</span></div> "

等保制度简介 网络安全等级保护制度是中国网络安全法的重要组成部分，它通过对信息系统进行安全等级划分，要求各等级系统采取相应的安全保护措施，以防范和减少网络安全事件的发生。等保制度的实施，标志着中国网络安全管理迈入了标准化、法制化的新时代。 该制度根据网络在国家安全、经济建设、社会生活中的重要程度，以及网络一旦遭受破坏、丧失功能或数据被篡改、泄露、丢失、损毁后对国家安全、社会秩序、公共利益以及相关公民、法人和其他组织的合法权益的危害程度等因素，将网络分为五个安全保护等级。 第一级：等级保护对象受到破坏后，会对相关公民、法人和其他组织的合法权益造成一般损害，但不危害国家安全、社会秩序和公共利益 第二级：等级保护对象受到破坏后，会对相关公民、法人和其他组织的合法权益造成严重损害或特别严重损害，或者对社会秩序和公共利益造成危害，但不危害国家安全 第三级：等级保护对象受到破坏后，会对社会秩序和公共利益造成严重危害，或者对国家安全造成危害 第四级：等级保护对象受到破坏后，会对社会秩序和公共利益造成特别严重危害，或者对国家安全造成严重危害 第五级：等级保护对象受到破坏后，会对国家安全造成特别严重危害 等保制度的实施，不仅提高了我国信息系统的安全防护能力，还有助于建立统一、规范的网络安全管理体系。通过明确不同等级的安全要求，等保制度促使各组织和企业根据自身信息系统的特点，采取合理有效的安全措施，从而在源头上防范和减少网络安全事件的发生。

文章目录 📑引言一、集群的基本组成与配置1.1 集群结构1.2 集群配置 二、索引和分片管理2.1 索引管理2.2 分片管理 三、高可用性和灾难恢复3.1 高可用性3.2 灾难恢复 四、性能调优4.1 节点级别调优4.2 索引和查询调优 五、安全管理5.1 用户认证和权限管理5.2 通信加密 五、小结 📑引言 Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎，被广泛应用于全文搜索、日志和监控、以及分析和可视化等多个领域。它基于Apache Lucene构建，具有高可扩展性、实时搜索、分析等特性。然而，在分布式环境下管理Elasticsearch集群并不是一件简单的任务，需要考虑到集群的节点配置、索引和分片管理、数据的高可用性和灾难恢复、性能调优等多方面的内容。本文将详细介绍如何在分布式环境中管理Elasticsearch集群，以确保其高效运行和稳定性。 一、集群的基本组成与配置 1.1 集群结构 Elasticsearch集群由一个或多个节点组成，其中每个节点是一个独立的服务器或虚拟机。一个集群内有一个或多个主节点（Master Node）、数据节点（Data Node）、协调节点（Coordinator Node）和处理节点（Ingest Node）。每种节点都有其特定的职责： 主节点：负责集群范围内的管理任务，如索引创建、删除、集群状态的更新等。数据节点：存储实际的数据，并执行相关的CRUD（Create, Read, Update, Delete）操作和搜索请求。协调节点：接收客户端请求，将请求分发到数据节点并汇总结果，通常不存储数据。处理节点：在数据被索引之前，对数据进行预处理，如解析、变换等操作。 1.2 集群配置 配置Elasticsearch集群的基本步骤如下： 安装Elasticsearch：在所有节点上安装Elasticsearch，可以使用tar包、deb或rpm包进行安装。配置elasticsearch.yml：配置文件位于/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml，需要配置集群名称（cluster.name）、节点名称（node.name）、节点角色（node.master、node.data等）、网络绑定地址（network.host）等参数。启动节点：配置完成后，启动Elasticsearch节点，可以使用systemctl start elasticsearch命令。 以下是一个简单的elasticsearch.yml配置示例： cluster.name: my-application node.name: node-1 node.master: true node.data: true network.host: 0.0.0.0 discovery.seed_hosts: ["192.168.1.1", "192.168.1.2"] cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"] 二、索引和分片管理 2.1 索引管理 在Elasticsearch中，数据是以索引的形式存储的，每个索引包含多个文档。管理索引包括索引的创建、更新和删除等操作。可以使用Elasticsearch的REST API进行这些操作，例如： 创建索引： PUT /my-index { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 2 } } 删除索引： DELETE /my-index 更新索引设置： PUT /my-index/_settings { "

▼最近直播超级多，预约保你有收获 —1— Spring AI 是什么？ 据 Spring AI 官网描述，该项目的灵感来自著名的 Python 项目，如 LangChain 和 LlamaIndex，但 Spring AI 并不是这些项目的直接复制。Spring AI 相信下一波 Generative AI 生成式应用程序将不仅面向 Python 开发人员，而且将在许多编程语言中无处不在。 Spring AI 的核心是提供抽象，作为开发 Java AI 应用程序的基础，提供以下功能： Spring AI 的核心理念在于为 Java AI 应用程序开发提供了一套基础抽象。其主要功能包括： 提供广泛的接口能力，以便与业界主流的大型模型服务进行对接； 支持灵活的提示模板（Prompt Template）和模型输出解析（Output Parsing）功能； 拥有多模态生成式AI能力，涵盖对话系统、文本生成图像、文本生成语音等多种应用； 供应一套通用且可移植的API，便于访问各类模型服务和嵌入服务，支持同步调用和流式调用，同时允许传递特定模型的定制参数； 嵌入支持RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能的基础组件，包括文档加载器（DocumentLoader）、文本分割器（TextSplitter）、嵌入客户端（EmbeddingClient）、向量存储（VectorStore）等； 支持AI Spring Boot Starter，实现自动配置和装配。 —2— 什么是 Spring Cloud Alibaba AI？ Spring Cloud Alibaba AI 目前已经顺利融合了 Spring AI 框架的 0.8.1版本接口，并实现了与“通义”高级模型系列的顺畅连接。这种整合是通过阿里云的灵积模型服务实现的，该服务基于“模型即服务”（MaaS）的理念，专注于 AI 领域的多样化模型应用，并通过标准化API，有效地支持模型推理、模型微调等全方位的功能。 在最新的更新中，Spring Cloud Alibaba AI 引入了多种流行的生成模型功能，包括对话生成、文本至图像转换以及文本到语音转换等多种应用场景，极大地扩展了开发者的工具集。利用这个框架，开发者可以轻松创建基于“通义”模型的交互式聊天机器人、创意图像生成器以及语音合成应用。此外，框架还内置了 OutputParser、Prompt Template、Stuff 等便捷组件，进一步简化了开发过程，增强了AI应用开发的效率和灵活性。

目录 一、强制访问控制 二、多级安全思想 三、BLP模型 1.主客体安全属性 2.主体对客体的访问权限 3.安全访问规则 4.BLP模型中的可信主体 5.BLP模型的隐蔽通道问题 四、Biba模型 1.主客体安全属性 2.主体对客体的访问权限 3.安全访问规则 （1）非自主安全策略 （2）自主安全策略 4．Biba模型的不足之处 五、模块分析 1．强制访问控制与特洛伊木马防御 2．强制访问控制与自主访问控制的结合运用 3．BLP模型和Biba模型结合应用中存在的问题 一、强制访问控制 主体不能改变自身的或任何客体的安全属性，包括自己所拥有客体的安全属性；主体也不能将自己所拥有的客体访问权限，授予其他主体。在运行时，系统通过比较主、客体的安全属性，来决定是否允许主体以所请求方式来访问客体。而一旦系统判定某一主体不能访问某个客体时，那么任何人（包括客体的属主）也不能使他访问该客体。从某种意义上讲，这种访问控制是“强制”的。 二、多级安全思想 多级安全思想是军事安全策略的数学描述，是计算机能实现的形式主义。 军事安全策略的目的，是防止用户取得他不应该得到的密级较高的信息。在多级安全策略下，主、客体的安权属性一般都统称为安全级，它由两方面构成： （1）保密级别：也叫敏感级别。例如，公开、秘密、机密和绝密等级别，在安全级中保密级别是线性排列的。例如：公开<秘密<机密<绝密； （2）范畴集：表示该安全级涉及的领域，如人事处、财务处等。范畴集是互相独立的和无须的，两个范畴集之间的关系是包含、被包含或无关。 主、客体的安全级通常写成保密级别后随一范畴集的形式。例如，{机密：人事处、财务处、科技处}。两个安全级之间的比较，是通过一种名为“支配”的偏序关系来进行的，具有以下几种情形： （1）安全级1支配安全级2：即安全级1的级别不小于安全级2的级别，安全级1的范畴集包含安全级2的范畴集。 （2）安全级1等于安全级2：即安全级1的级别等于安全级2的级别，安全级1的范畴集包含安全级2的范畴集，同时安全级2的范畴集包含安全级1的范畴集。 （3）安全级1与安全级2无关：即安全级1的级别不包含安全级2的级别，同时安全级2的范畴集不包含安全级1的范畴集。 例如，如果一个文件的安全级是{机密：NATO，NUCLEAR}，用户的安全级为{绝密：NATO，NUCLEAR，CRYPTO}，则该用户可以阅读这个文件，他的安全级别高于文件，且他的安全范畴集涵盖了文件的安全范畴集。而如果用户的安全级为{绝密：NATO，CRYPTO}，则他不能阅读这个文件，因为其安全范畴集中少了NUCLEAR范畴。 三、BLP模型 BLP模型是Bell&LaPadula模型的简称，主要用于解决面向保密性需求的访问控制问题，是第一个经过严格数学证明的安全模型。BLP模型给出了符合军事安全策略的计算机操作规则，属于强制访问控制模型。BLP模型是最常用、也是最有名的一个多级安全模型，已实际应用于许多安全操作系统、安全数据库等安全信息的开发之中。 1.主客体安全属性 在BLP模型中，主体和客体均被赋予了相应的安全级别L=（C，S），其中：表示安全等级，S是类别集。安全等级从高到低分为4级：绝密（TS）、机密（S）、秘密（C）和非密（U），这里记它们的关系为TS>S>C>U。类别集依赖于应用环境，如它可由不同部门的标识组成。 对于两个安全级别L1=（C1，S1）与L2=（C2，S2），定义： L1≥L2，当且仅当C1≥C2，S2⊆S1 L1>L2，当且仅当C1>C2，S2⊂S1 L1<L2，当且仅当C1<C2，S1⊂S2 L1≤L2，当且仅当C1≤C2，S1⊆S2 如果L1和L2的关系都不属于以上情况，则其不可比较。 在BLP模型中，客体的安全级别，反映了客体内容或功能的敏感性；主体的安全级别又称为许可授权，它反映了主体的最高安全级别，主体当前的安全级别不会高于其拥有的许可授权。 2.主体对客体的访问权限 在BLP模型中，主体对客体存在只读（Read Only）、添加（Append）、执行（Execute）和读写（Read-Write）四种访问权限。 3.安全访问规则 （1）符号约定 ①三元组（s,o,m）表示主体s正以授权m访问访问客体o ②M表示访问矩阵，m=M（s，o）表示授权s以权限m访问客体o； ③f是主体或客体的安全级别函数，其定义为： f:s∪o => L （2）规则1：简单安全策略（Simple Security Property） 如果主体s对客体o有读写权限，则前者的安全级别一定不低于后者的安全级别。这一规则，可以形式化地表示为：Read or Write ∈ M（s，0）=>f（s）≥f（o） 这常被称为“下读”原则。 （3）规则2：星策略（Star Property） 如果一个主体s对客体o有Append权限，则后者的安全级别一定不低于前者；如果s对o有 Write权限，则它们的安全级别一定相等；如果s对o有Read 权限，则后者的安全级别一定不高于前者。这个规则可以形式化地表示为 Append∈M（s，0）=>f（s）≤f（o）

目录 一、用法精讲 79、pandas.Series.dtype属性 79-1、语法 79-2、参数 79-3、功能 79-4、返回值 79-5、说明 79-6、用法 79-6-1、数据准备 79-6-2、代码示例 79-6-3、结果输出 80、pandas.Series.shape属性 80-1、语法 80-2、参数 80-3、功能 80-4、返回值 80-5、说明 80-6、用法 80-6-1、数据准备 80-6-2、代码示例 80-6-3、结果输出 81、pandas.Series.nbytes属性 81-1、语法 81-2、参数 81-3、功能 81-4、返回值 81-5、说明 81-6、用法 81-6-1、数据准备 81-6-2、代码示例 81-6-3、结果输出 82、pandas.Series.ndim属性 82-1、语法 82-2、参数 82-3、功能 82-4、返回值 82-5、说明 82-6、用法 82-6-1、数据准备 82-6-2、代码示例 82-6-3、结果输出 83、pandas.Series.size属性 83-1、语法 83-2、参数 83-3、功能 83-4、返回值 83-5、说明 83-6、用法 83-6-1、数据准备 83-6-2、代码示例 83-6-3、结果输出 二、推荐阅读 1、Python筑基之旅 2、Python函数之旅 3、Python算法之旅 4、Python魔法之旅 5、博客个人主页 一、用法精讲 79、pandas.Series.dtype属性 79-1、语法 # 79、pandas.Series.dtype属性 pandas.Series.dtype Return the dtype object of the underlying data.

目录 一、用法精讲 74、pandas.api.interchange.from_dataframe函数 74-1、语法 74-2、参数 74-3、功能 74-4、返回值 74-5、说明 74-6、用法 74-6-1、数据准备 74-6-2、代码示例 74-6-3、结果输出 75、pandas.Series类 75-1、语法 75-2、参数 75-3、功能 75-4、返回值 75-5、说明 75-6、用法 75-6-1、数据准备 75-6-2、代码示例 75-6-3、结果输出 76、pandas.Series.index属性 76-1、语法 76-2、参数 76-3、功能 76-4、返回值 76-5、说明 76-6、用法 76-6-1、数据准备 76-6-2、代码示例 76-6-3、结果输出 77、pandas.Series.array方法 77-1、语法 77-2、参数 77-3、功能 77-4、返回值 77-5、说明 77-6、用法 77-6-1、数据准备 77-6-2、代码示例 77-6-3、结果输出 78、pandas.Series.values属性 78-1、语法 78-2、参数 78-3、功能 78-4、返回值 78-5、说明 78-6、用法 78-6-1、数据准备 78-6-2、代码示例 78-6-3、结果输出 二、推荐阅读 1、Python筑基之旅 2、Python函数之旅 3、Python算法之旅 4、Python魔法之旅 5、博客个人主页 一、用法精讲 74、pandas.api.interchange.from_dataframe函数 74-1、语法 # 74、pandas.api.interchange.from_dataframe函数 pandas.api.interchange.from_dataframe(df, allow_copy=True) Build a pd.DataFrame from any DataFrame supporting the interchange protocol.

大家好，我是极客菌 CFG（Classifier-Free Guidance） 用于控制Stable Diffusion在采样期间应遵循提示词的严格程度。几乎所有稳定扩散 AI 图像生成器都提供了此参数设置。今天我们重点来看看在Stable Diffusion中CFG参数相关内容。 一. CFG是什么 我们先以一个实例来看看CFG在不同参数值时的效果。 breathtaking, cans, geometric patterns, dynamic pose, Eclectic, colorful, and outfit, full body portrait, portrait, close up of a Nerdy Cleopatra, she is embarrassed, surreal, Bokeh, Proud, Bardcore, Lens Flare, painting, pavel, sokov 令人惊叹的、罐子、几何图案、动态姿势、折衷主义、色彩缤纷和服装、全身肖像、肖像、书生气克利奥帕特拉的特写、她很尴尬、超现实、散景、骄傲、Bardcore、镜头光晕、绘画、帕维尔、索科夫 大模型：Protovision XL 高保真 3D 当值为1时，图片几乎不会遵循提示，图片缺乏活力。 当值为3时，图片会出现提示词所描述的样式。 典型值为7时，图像与较大CFG比例的图像相似。 较高的CFG值往往会显示相似的图像，并且颜色变得越来越饱和。 通常将CFG值设置在7到10之间。这样可以让提示词引导图像而不饱和。 二. LCM与SDXL Turbo中CFG参数值 当使用LCM LoRA和SDXL Turbo等快速采样模型时，CFG 参数值要低很多。 LCM LoRA模型中，CFG设置为1-2左右，通常设置为1.5。 SDXL Turbo模型中，CFG设置为1-1.2左右，通常设置为1。 三. CFG原理介绍之CG（Classifier Guidance） 要了解CFG，必须首先了解它的前身：分类器指导（Classifier Guidance）。

摘要：随着互联网技术的飞速发展，社群经济作为一种新兴的商业模式，正逐渐成为企业与用户之间建立深度连接、促进商业增长的重要途径。本文深入探讨了AI智能名片S2B2C商城小程序在社群去中心化管理中的应用，通过详细分析社群去中心化的必要性、AI智能名片S2B2C商城小程序的技术优势、功能特点以及实际应用案例，揭示了其对于提升社群活跃度、增强用户粘性、促进商业变现和推动品牌升级的深远影响。同时，本文还提出了在实施过程中可能面临的挑战及应对策略，为企业在数字化转型过程中提供参考和借鉴。 一、引言 在数字经济时代，社群已成为企业连接用户、传递品牌价值、实现商业转化的关键平台。然而，传统的社群管理模式往往过于依赖中心化的群主或管理员，导致社群氛围僵化、用户参与度低、互动质量差等问题。因此，去中心化的社群管理模式应运而生，旨在通过赋予用户更多的话语权和自主权，激发社群的内在活力，促进用户间的自由交流与互动。而AI智能名片S2B2C商城小程序，作为新兴技术的集大成者，以其智能化、便捷化、个性化的特点，为社群去中心化管理提供了强有力的支持。 二、社群去中心化管理的必要性 2.1 激发用户创造力与参与热情 在传统的中心化管理模式下，社群往往被少数几个核心成员所主导，其他用户的声音往往被忽视或淹没。这种情况不仅抑制了用户的创造力和参与热情，也限制了社群内容的多样性和丰富性。而去中心化管理则通过降低门槛、鼓励用户参与，使得每个用户都能成为社群内容的生产者和传播者，从而激发社群的内在活力，促进内容的多样化和创新。 2.2 提升用户体验与满意度 在中心化管理模式下，用户往往需要遵循既定的规则和流程，这在一定程度上限制了用户的自由度和灵活性。而去中心化管理则赋予了用户更多的自主权和选择权，使得用户能够根据自己的兴趣和需求自由地参与社群的各项活动，从而提升用户的体验和满意度。此外，去中心化管理还能够促进用户间的相互帮助和支持，形成更加紧密和温馨的社群氛围。 2.3 促进商业变现与品牌升级 社群不仅是用户交流互动的平台，更是企业实现商业变现和品牌升级的重要渠道。通过去中心化管理，企业可以更加精准地把握用户的需求和喜好，提供更加个性化的产品和服务，从而增强用户的购买意愿和忠诚度。同时，社群内部的口碑传播和用户推荐也能够为企业带来更多的潜在客户和市场份额。此外，通过社群内的用户反馈和互动数据，企业还能够不断优化产品和服务，推动品牌的持续升级和发展。 三、AI智能名片S2B2C商城小程序的技术优势与功能特点 3.1 技术优势 3.1.1 智能化推荐算法 AI智能名片S2B2C商城小程序利用先进的机器学习算法和大数据分析技术，能够精准地分析用户的浏览历史、购买记录、兴趣偏好等数据，为用户提供个性化的商品推荐和服务。这种智能化的推荐算法不仅提高了用户的购物体验和满意度，也为企业带来了更高的转化率和销售额。 3.1.2 便捷的交互体验 小程序作为轻量级应用，无需下载安装即可直接使用，为用户提供了更加便捷和流畅的交互体验。同时，小程序还支持多种交互方式（如语音、图片、视频等），使得用户能够更加方便地表达自己的意见和需求，促进社群内部的互动和交流。 3.2 功能特点 3.2.1 社群管理工具 AI智能名片S2B2C商城小程序内置了丰富的社群管理工具，如话题讨论、投票调查、活动报名等功能模块。这些工具不仅方便了社群管理员的组织和管理工作，也促进了用户间的互动和交流。例如，管理员可以发起一个话题讨论活动，邀请用户围绕特定主题发表看法和分享经验；用户也可以通过投票调查功能表达自己的意见和需求；活动报名功能则使得用户能够方便地参与到社群的各项活动中来。 3.2.2 商城购物体验 小程序内置的商城功能为用户提供了便捷的购物体验。用户可以在商城中浏览和购买各种商品，享受优惠价格和便捷服务。同时，商城还支持多种支付方式（如微信支付、支付宝等）和物流配送服务，使得用户能够更加方便地完成购物流程。此外，商城还提供了商品评价、晒单分享等功能模块，鼓励用户分享购物体验和心得感受，进一步促进社群的互动和交流。 3.2.3 数据分析与洞察 AI智能名片S2B2C商城小程序还具备强大的数据分析功能。通过对用户行为数据的收集和分析，企业可以深入了解用户的需求和喜好、购买习惯等信息；同时，还可以对社群的活跃度、用户参与度等指标进行监测和评估；从而为企业制定更加精准的营销策略和运营方案提供有力支持。 四、AI智能名片S2B2C商城小程序在社群去中心化管理中的深度应用 4.1 促进用户自主管理与协作 在去中心化的社群管理模式下，AI智能名片S2B2C商城小程序能够进一步促进用户的自主管理与协作。通过内置的社群管理工具，如分组讨论、话题标签、任务分配等功能，用户可以根据自己的兴趣和专长，自发组织并管理小组或项目。这种自组织的形式不仅减轻了社群管理员的负担，也激发了用户的积极性和创造力，使得社群内容更加丰富多样，互动更加深入有效。 4.2 强化用户间的情感链接 除了功能性的支持外，AI智能名片S2B2C商城小程序还通过情感化的设计，强化了用户间的情感链接。小程序可以定期推送用户生日祝福、节日问候等温馨信息，营造更加人性化的社群氛围。同时，通过用户间的互动数据分析和挖掘，小程序还能智能推荐潜在的好友或合作伙伴，帮助用户建立更加紧密的关系网。这种情感化的设计使得社群不再仅仅是商业交易的平台，更成为了用户情感寄托和交流的港湾。 4.3 实现精准营销与个性化服务 AI智能名片S2B2C商城小程序通过智能化的推荐算法和数据分析技术，实现了精准营销与个性化服务。小程序能够根据用户的购买历史、浏览行为、兴趣偏好等数据，为用户推荐最符合其需求的商品和服务。同时，企业还可以根据社群的整体数据和用户反馈，不断调整和优化产品和服务策略，以满足用户的不断变化的需求。这种精准营销和个性化服务不仅提高了用户的购物体验和满意度，也为企业带来了更高的转化率和盈利能力。 4.4 打造社群品牌与IP 在社群去中心化管理的背景下，AI智能名片S2B2C商城小程序还能够助力企业打造独特的社群品牌和IP。通过社群内的互动和交流，企业可以深入了解用户的价值观、生活方式和兴趣爱好等信息，进而提炼出独特的品牌理念和文化内涵。同时，企业还可以利用小程序内置的商城功能和营销工具，推出与品牌理念相契合的商品和服务，形成独特的品牌矩阵和IP体系。这种品牌化和IP化的运作方式不仅提升了企业的品牌形象和市场竞争力，也为企业带来了更加稳定和持久的商业价值。 五、面临的挑战与应对策略 5.1 挑战一：信息过载与噪音干扰 在去中心化的社群管理模式下，用户间的互动和交流可能会产生大量的信息和噪音。这些信息不仅增加了用户的筛选成本，也可能对社群的正常运营产生干扰。为了应对这一挑战，企业可以采取以下策略：一是加强信息过滤和审核机制，确保社群内信息的真实性和有价值性；二是通过智能推荐算法和个性化设置功能，帮助用户快速找到感兴趣的内容和话题；三是引导用户形成自律和规范的交流习惯，共同维护社群的良好秩序。 5.2 挑战二：用户参与度与活跃度下降 随着社群规模的扩大和时间的推移，用户的参与度和活跃度可能会出现下降的趋势。为了应对这一挑战，企业可以采取以下策略：一是不断创新社群内容和活动形式，吸引用户的关注和参与；二是加强用户激励和奖励机制，如积分兑换、优惠券发放等；三是建立用户反馈和互动机制，及时了解用户需求和意见，不断优化社群运营策略。 5.3 挑战三：数据安全与隐私保护 在利用AI智能名片S2B2C商城小程序进行社群管理和运营的过程中，数据安全与隐私保护成为了一个不可忽视的问题。为了应对这一挑战，企业可以采取以下策略：一是加强数据加密和存储安全措施，确保用户数据的安全性和完整性；二是明确告知用户数据收集和使用的目的和范围，尊重用户的知情权和选择权；三是建立完善的用户投诉和维权机制，及时处理用户关于数据安全和隐私保护方面的投诉和纠纷。 六、结论与展望 综上所述，AI智能名片S2B2C商城小程序在社群去中心化管理中展现出了巨大的应用潜力和价值。通过智能化的管理工具、便捷的交互体验、精准的数据分析以及情感化的设计等特点，小程序不仅促进了用户间的自由交流与互动、提升了用户体验与满意度、促进了商业变现与品牌升级；还为企业打造独特的社群品牌和IP提供了有力支持。然而，在实施过程中也面临着信息过载与噪音干扰、用户参与度与活跃度下降以及数据安全与隐私保护等挑战。因此，企业在应用AI智能名片S2B2C商城小程序进行社群去中心化管理时，需要充分考虑这些挑战并采取相应的应对策略以确保社群的健康发展和企业的持续盈利。展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI智能名片S2B2C商城小程序将在社群经济中发挥更加重要的作用并为企业带来更多的商业价值和社会价值。

本文涉及知识点 C++BFS算法 C++回溯 LeetCode756. 金字塔转换矩阵 你正在把积木堆成金字塔。每个块都有一个颜色，用一个字母表示。每一行的块比它下面的行 少一个块 ，并且居中。 为了使金字塔美观，只有特定的 三角形图案 是允许的。一个三角形的图案由 两个块 和叠在上面的 单个块 组成。模式是以三个字母字符串的列表形式 allowed 给出的，其中模式的前两个字符分别表示左右底部块，第三个字符表示顶部块。 例如，“ABC” 表示一个三角形图案，其中一个 “C” 块堆叠在一个 ‘A’ 块(左)和一个 ‘B’ 块(右)之上。请注意，这与 “BAC” 不同，“B” 在左下角，“A” 在右下角。 你从底部的一排积木 bottom 开始，作为一个单一的字符串，你 必须 使用作为金字塔的底部。 在给定 bottom 和 allowed 的情况下，如果你能一直构建到金字塔顶部，使金字塔中的 每个三角形图案 都是允许的，则返回 true ，否则返回 false 。 示例 1： 输入：bottom = “BCD”, allowed = [“BCC”,“CDE”,“CEA”,“FFF”] 输出：true 解释：允许的三角形模式显示在右边。 从最底层(第3层)开始，我们可以在第2层构建“CE”，然后在第1层构建“E”。 金字塔中有三种三角形图案，分别是“BCC”、“CDE”和“CEA”。都是允许的。 示例 2： 输入：bottom = “AAAA”, allowed = [“AAB”,“AAC”,“BCD”,“BBE”,“DEF”] 输出：false 解释：允许的三角形模式显示在右边。 从最底层(游戏邦注:即第4个关卡)开始，创造第3个关卡有多种方法，但如果尝试所有可能性，你便会在创造第1个关卡前陷入困境。 提示：

【AI大数据计算原理与代码实例讲解】流处理 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：流处理，大数据，实时计算，分布式系统，复杂事件处理 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长。传统的批处理方法在处理实时性要求高的场景时显得力不从心。流处理技术应运而生，它能够对连续的数据流进行实时分析，为人工智能、物联网、金融等行业提供高效的数据处理能力。 1.2 研究现状 流处理技术近年来得到了广泛关注，涌现出了许多优秀的流处理框架，如Apache Flink、Apache Kafka、Apache Storm等。这些框架具有分布式、可扩展、容错性强等特点，能够满足大规模数据流的实时处理需求。 1.3 研究意义 流处理技术在人工智能、大数据、物联网等领域具有重要意义，能够帮助企业和组织实时获取数据洞察，提高决策效率，优化业务流程。 1.4 本文结构 本文将首先介绍流处理的核心概念与联系，然后讲解流处理的核心算法原理和具体操作步骤，接着通过数学模型和公式进行详细讲解，并通过项目实践展示流处理技术的应用。最后，我们将探讨流处理技术的实际应用场景、未来发展趋势、面临的挑战以及研究展望。 2. 核心概念与联系 2.1 流处理与批处理 流处理与批处理是两种常见的数据处理方式。批处理以固定时间间隔将数据批量导入系统进行处理，适用于数据量较大、实时性要求不高的场景；而流处理则是对连续的数据流进行实时分析，适用于实时性要求高的场景。 2.2 分布式系统与流处理 分布式系统是指由多个节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协作。流处理框架通常基于分布式系统架构，通过分布式计算提高处理能力和可扩展性。 2.3 复杂事件处理与流处理 复杂事件处理是指对一系列事件进行实时分析和处理。流处理技术可以与复杂事件处理技术相结合，实现实时事件监控和异常检测。 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤 3.1 算法原理概述 流处理的核心算法主要包括窗口算法、窗口函数、状态维护等。 3.2 算法步骤详解 3.2.1 窗口算法 窗口算法是流处理中最基本的算法，用于对数据进行分组和聚合。常见的窗口类型包括： 时间窗口：按照时间间隔对数据进行分组。计数窗口：按照数据条数对数据进行分组。滑动窗口：时间窗口或计数窗口在时间轴上移动，对移动过程中的数据进行处理。 3.2.2 窗口函数 窗口函数用于对窗口内的数据进行计算，常见函数包括： 聚合函数：如求和、求平均值、求最大值、求最小值等。统计函数：如方差、标准差等。自定义函数：根据实际需求定义的函数。 3.2.3 状态维护 在流处理过程中，需要维护数据的状态，以便对实时数据进行更新。常见的状态维护方法包括： 增量计算：只对新增数据进行计算，更新状态。全量计算：对全部数据进行计算，更新状态。 3.3 算法优缺点 优点： 实时性：能够对实时数据流进行实时分析，满足高实时性需求。可扩展性：基于分布式系统架构，可扩展性较好。容错性：能够处理节点故障，保证系统的稳定性。 缺点： 处理复杂度：流处理技术较为复杂，需要一定的技术积累。资源消耗：流处理需要较大的计算资源。 3.4 算法应用领域 流处理技术在以下领域具有广泛的应用：

目录 1.铺垫&基本查询回顾1.多表查询1.何为笛卡尔积？2.示例 2.自连接1.何为自连接？2.示例 3.子查询1.何为子查询？2.单行子查询3.多行子查询4.多列子查询5.在from子句中使用子查询6.合并查询 1.铺垫&基本查询回顾 前面讲解的MYSQL表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够解决多表问题的本质(指导思想) 想办法把多表转化成为单表所以MYSQL中，所有select的问题全部都可以转成单表问题 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的Jselect * from EMP where (sal>500 or job='MANAGER') and ename like 'J%'; 按照部门号升序而雇员的工资降序排序select * from EMP order by deptno, sal desc; 使用年薪进行降序排序select ename, sal*12+ifnull(comm,0) as '年薪' from EMP order by 年薪 desc; 显示工资最高的员工的名字和工作岗位select ename, job from EMP where sal = (select max(sal) from EMP); 显示工资高于平均工资的员工信息select ename, sal from EMP where sal>(select avg(sal) from EMP); 显示每个部门的平均工资和最高工资select deptno, format(avg(sal), 2) , max(sal) from EMP group by deptno; 显示平均工资低于2000的部门号和它的平均工资select deptno, avg(sal) as avg_sal from EMP group by deptno having avg_sal<2000; 显示每种岗位的雇员总数，平均工资select job,count(*), format(avg(sal),2) from EMP group by job; 1.

写在前面 用于命令执行的常见姿势 system exec passthru shell_exec include(文件包含漏洞，配合php伪协议) 一些常见的绕过方式 Windows支持： |直接执行后面的语句 ping 127.0.0.1|whoami ||前面出错执行后面的 ，前面为假 ping 2||whoami & 前面的语句为假则直接执行后面的,前面可真可假 ping 127.0.0.1&whoami &&前面的语句为假则直接出错，后面的也不执行，前面只能为真 ping 127.0.0.1&&whoami %0a 回车 %1a 作为.bat文件的命令分隔符 Linux支持: ;前面的执行完执行后面的 ping 127.0.0.1;whoami |管道符，显示后面的执行结果 ping 127.0.0.1|whoami ||当前面的执行出错时执行后面的 ping 1||whoami & 前面的语句为假则直接执行后面的,前面可真可假 ping 127.0.0.1&whoami &&前面的语句为假则直接出错，后面的也不执行，前面只能为真 ping 127.0.0.1&&whoami %0a 回车 %0d 换行 过滤空格绕过 使用<代替空格 使用${IFS}代替空格 IFS变量的相关信息： Shell把变量IFS内的每一个字符都当做是一个分割符(delimeter)，用这些字符作为每一个字段的结束符来进行分割。如果IFS没有设置，或者IFS的值被设置为"\t\n"(space, tab和 newline)，那么操作对象的开始和结束处的所有space, tab和newline序列都将被忽略，但是操作对象中间的space, tab和newline序列会作为界定符工作。如果IFS值不是默认值(例如程序中对IFS进行设置过)，只有出现在IFS内的空白字符(可能是space, tab或newline中的一个或几个)才会在单词开始和结束处被忽略，这里说的是单词，而不是整个操作对象。IFS内的非空白字符多个连续出现时，每个非空白字符会被当做单独的分隔符看待，但是多个连续的空白字符会被当做一个分隔符看待。如果IFS为空(“null”)，则不会进行单词分割。 使用$IFS代替空格 过滤斜杠/绕过 使用${HOME:0:1}代替 php伪协议 PHP 伪协议是 PHP 支持的协议与封装协议，几个 PHP 支持的伪协议如下。 伪协议功能file://访问本地文件系统http://访问 HTTP(s) 网址php://访问各个输入/输出流phar://PHP 归档zip://压缩流 例如在 allow_url_include = on 时服务器上有个文件叫 index.

❃博主首页 ： 「码到三十五」 ，同名公众号 :「码到三十五」，wx号 : 「liwu0213」 ☠博主专栏 ： <mysql高手> <elasticsearch高手> <源码解读> <java核心> <面试攻关> ♝博主的话 ： 搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基 Lua脚本在Redis中提供了强大的功能，它允许你执行原子性的复杂操作，从而提高Redis的性能和安全性。以下是一些关于如何在Redis中使用Lua脚本的基本知识 目录 1. Lua脚本的基础2. 使用Lua脚本3. Lua脚本示例4. 优点5. 使用案例5.1. 原子计数5.2. 批量操作5.3. 实现Redis事务 6. 注意事项 1. Lua脚本的基础 原子性：Redis在执行Lua脚本时会为其创建一个事务，所以脚本内的操作是原子性的。共享数据结构：在脚本执行期间，客户端和脚本可以共享Redis数据结构。沙箱环境：Lua脚本在Redis中运行在一个沙箱环境中，这意味着它们不能访问Redis服务器上的文件系统，也不能执行系统调用。 详细请阅读: lua 脚本语言 : 基础到高级语法 2. 使用Lua脚本 EVAL：EVAL命令用于执行Lua脚本。 EVAL script numkeys key1 key2 ... keyN arg1 arg2 ... argN + `script`：要执行的Lua脚本。 + `numkeys`：脚本中使用的键的数量。 + `key1 key2 ... keyN`：脚本中使用的键。 + `arg1 arg2 ... argN`：传递给脚本的参数。 EVALSHA：EVALSHA命令用于执行存储在Redis中的Lua脚本的SHA1哈希值。 EVALSHA sha1 numkeys key1 key2 .

研究背景 随着互联网和信息技术的飞速发展，网络已经成为人们获取信息的主要来源之一。特别是搜索引擎，作为信息检索的核心工具，极大地改变了人们获取信息的方式。其中，百度作为中国最受欢迎的搜索引擎之一，其新闻搜索功能为用户提供了丰富的实时信息。本文研究背景围绕利用爬虫技术从百度新闻中提取有价值的信息展开。 1. 网络爬虫的应用与重要性 网络爬虫（Web Crawler）是通过程序自动地从互联网上获取信息的技术。它广泛应用于搜索引擎的数据抓取、内容聚合、舆情监控、市场调研等领域。通过网络爬虫，可以快速、大规模地获取结构化和非结构化的数据，为数据分析和信息挖掘提供基础支持。 2. 百度新闻作为信息源的优势 百度新闻是百度搜索引擎的重要组成部分，它汇集了海量的新闻资源，涵盖了全球各地的实时新闻动态。由于其信息量大、更新速度快、内容覆盖广，百度新闻成为研究实时信息、公共舆情和新闻热点的宝贵数据源。 3. 爬取百度新闻的技术挑战 尽管百度新闻提供了丰富的信息，但直接从网页中提取数据存在一定的技术挑战。首先，百度新闻页面结构复杂，不同类型的新闻内容在HTML中呈现的方式各不相同。其次，百度会通过设置反爬机制（如频繁请求检测、验证码等）来防止恶意爬虫，这要求爬虫程序具备一定的随机性和智能性，以模拟真实用户的访问行为。 4. 研究目的与意义 本研究的目的在于设计并实现一个有效的网络爬虫，从百度新闻中自动提取相关的新闻标题、链接、内容摘要和来源信息。这不仅为研究人员提供了一种获取大规模新闻数据的有效手段，也为进一步的数据分析和挖掘提供了基础。例如，通过分析不同时间段的新闻热点，可以了解社会关注的焦点问题；通过舆情监控，可以及时捕捉并应对公共舆论的变化。 5. 方法概述 在具体实现上，本文采用Python语言编写爬虫程序，利用urllib.request模块发起HTTP请求，模拟浏览器访问百度新闻搜索页面。通过设置合适的请求头，避免被识别为爬虫。然后使用BeautifulSoup库解析HTML内容，提取所需的新闻信息。为了避免触发百度的反爬机制，程序在每次请求之间随机等待一段时间，以模拟正常用户的访问行为。 6. 预期成果 通过本研究，希望能够实现以下成果： 设计并实现一个能够高效稳定运行的百度新闻爬虫程序。 从百度新闻中自动提取大量有价值的新闻数据。 为后续的新闻数据分析和研究提供可靠的数据来源。 综上所述，利用网络爬虫从百度新闻中提取信息，不仅是对网络爬虫技术的应用和实践，更是为大数据时代的信息获取和分析提供了一种行之有效的方法。希望本研究能够在网络爬虫技术和数据挖掘应用方面有所贡献。 数据挖掘技术基础 查询网页源代码、获取User-Agent、获得请求网址的状态码以及从网页源代码中获取RequestURL，都是进行网页分析和抓取的重要步骤。以下是详细的步骤和方法： 1. 查询网页源代码 使用浏览器的开发者工具： 打开浏览器（例如Google Chrome）。 导航到你想查看源代码的网页。 右键点击页面，然后选择“检查”（Inspect）。 在弹出的开发者工具窗口中，选择“Elements”标签。这里可以看到网页的HTML源代码。如下图所示： 使用Python爬虫： 可以使用urllib.request和BeautifulSoup库来获取网页的源代码。 request = urllib.request.Request(url+str(i*10),headers=headers) response = urllib.request.urlopen(request) res=response.read().decode('utf-8') print(res) 运行后结果如下图： 2. 获取User-Agent 使用浏览器的开发者工具： 打开开发者工具（同样使用“检查”选项）。 转到“Network”标签。 刷新页面。 在请求列表中选择任意一个请求。 在“Headers”选项中，可以找到该请求的User-Agent信息。如下图 也可以使用Python获取User-Agent： import requests response = requests.get('https://www.baidu.com/') user_agent = response.request.headers['User-Agent'] print(user_agent) 3.获得请求网址的状态码 获取响应码，可以使用 response.getcode() 方法。代码如下： request = urllib.

一、库的建立 mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mydb2_stuinfo | | mydb3_employee | | mydb4_product | | mydbl_test | | mysql | | performance_schema | | sys | | temp2 | +--------------------+ 9 rows in set (0.00 sec) mysql> create database mydb6_product; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mydb2_stuinfo | | mydb3_employee | | mydb4_product | | mydb6_product | | mydbl_test | | mysql | | performance_schema | | sys | | temp2 | +--------------------+ 10 rows in set (0.

题解都说了，当统计 u u u为根节点的时候，答案就是满足以下条件的 i i i的数量： d i ≥ g i d_i≥g_i di​≥gi​且 d f a i < g f a i d_{fa_i}<g_{fa_i} dfai​​<gfai​​，设这个数量为 a n s ans ans。以下严格证明 首先对于满足这个条件的 i i i，其子树的叶子节点显然最多只有一个有农夫（否则就放多了） 我们考虑任意一个叶子节点 p p p，有 d p ≥ g p = 0 d_p≥g_p=0 dp​≥gp​=0，但是对于 u u u又有 d u = 0 < g u d_u=0<g_u du​=0<gu​；于是我们猜想，从 p p p到 u u u的路径上，会有一个临界点，从 p p p到这个临界点的点都有 d ≥ g d≥g d≥g，在这个临界点到 u u u都有 d < g d<g d<g