krita常用快捷键 如果你不喜欢默认快捷键请自行修改，以下列出的常用快捷键是本人主观认为的默认常用快捷键。 Krita5.1.1 2022 年 10 月 5 日 20 点 07 分 关于 krita的快捷键设置 krita 的快捷键设置与其他软件不同，共分为两处。 1、键盘快捷键，可以直接输入关键词进行搜索，只包含纯键盘的快捷键。 2、画布快捷键，包含键盘与鼠标的组合快捷键，以及触控手势。 中键 旋转画布 Shift+中键 重置旋转 5 缩放画布 Ctrl+中键 100%大小 1 缩放到视图大小 2 镜像显示 M 就是其他软件的水平/左右翻转显示（不影响保存后效果）。 常用该快捷键有助于减少长时间绘画产生后的观察力下降。 也就是能有助于避免画完后睡一觉后一看原来整个都歪了之类。 显示工具箱工具的弹出面板 右键 比如在手绘笔刷工具下在画布上右键 ，会出现一个多用途面板

20.常用可视化工具的使用 主 讲 人 ： 古 月 Qt工具箱 Rviz Rviz ➢ ➢ ➢ Rviz ➢ 0 ：3D视图区 ➢ 1 ：工具栏 ➢ 2 ：显示项列表 ➢ 3 ：视角设置区 ➢ 4 ：时间显示区 Gazebo • • • • • • • Gazebo ➢ 0 ：3D视图区 ➢ 1 ：工具栏 ➢ 2 ：模型列表 ➢ 3 ：模型属性项

大纲 Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 Java 应用与开发 高级 I/O 编程 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 October 29, 2018 大纲 Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 学习目标 1. 深入理解 Java 的 I/O 原理 2. 掌握 Java 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 大纲 Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 大纲 Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 ���� Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 大纲 Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 流（Stream） Java 中把不同的数据源与程序间的数据传输都抽象表述为 流，java.io 包中定义了多种 I/O 流类型实现数据 I/O 功能。 大纲 Java I/O 原理 基础 I/O 流 常用 I/O 流类型 I/O 应用 Java I/O 流的分类 O 按照数据流动的方向 Java 流可分为输入流（Input Stream）和输出流（Output Stream）。 ▶ 输入流只能从中读取数据，而不能向其写出数据；

目录  Greenplum运维常见问题  Greenplum运维常用命令  Greenplum日常检查和故障处理  Greenplum项目经验分享 目录  Greenplum运维常见问题  Greenplum运维常用命令  Greenplum日常检查和故障处理  Greenplum项目经验分享 /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 一般不建议直接修改/boot/grub/grub.conf文件或者/boot/grub/menu.lst 常用数据库参数 参数名 Master节点值 Segment节点值 checkpoint_segments 32 32 max_connections 500 2500 max 在金融业，行压缩的数据压缩比在1:6左右，一般采用zlib5级压缩 • 数据压缩对于高并发查询分析系统可以大幅降低IO消耗，提升并行处理、混合负载的性能 分布键使用： • 尽量采用一个常用关联字段作为分布键，例如账号、客户号，这个可以提高关联条件的命中率，减少关联时数据重分布 （主要对大表） • 选用分布键同时考虑数据平均分布（一个例子，日志号不是最好的分布键，大量的空值导致资料倾斜）

两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int

两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? function algorithm(n)

两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? func algorithm(n:

两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? def algorithm(n):

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两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int