系统组成 版本XX.XX.XX XX主版本,XX副版本(奇数为测试版,偶数为稳定版),修订版本号 , 表示修改的次数(debug) linux主流分支 硬盘分区 /dev/ 硬件设备所在分区 hd 表示IDE设备,sd表示SCSI设备 硬盘的顺序号,以字母abcd...... 分区的顺序号12345...... 文件系统 linux中默认使用的文件系统类型 XFS日志文件系统 SWAP交换文件系统 linux支持的其它文件系统类型 EXT3.EXT4 FAT16.FAT32.NTFS XFS.J…

国内编写的关于python入门的书,初学者可以看看. 参考: <零基础入门学习Python>电子书PDF+笔记+课后题及答案 Python3入门必备; 小甲鱼手把手教授Python; 包含电子书PDF和笔记资料. 网盘下载:http://106.13.73.98…

初学python入门建议学习<零基础入门学习Python>.适合新手入门,很简单很易懂.前一半将语法,后一半讲了实际的应用. Python3入门必备,小甲鱼手把手教授Python,包含电子书PDF和笔记资料. 学习参考: <零基础入门学习Python>电子书PDF+笔记+课后题及答案 网盘下载:http://106.13.73.98…

原文链接 我是一名五六年经验的前端程序员,现在准备学习一下 Golang 的后端框架 gin. 以下是我的学习实战经验,记录下来,供大家参考. https://github.com/gin-gonic/gin 1. 先安装 Golang 我使用苹果系统,很简单,用以下命令: brew install golang 其他系统的朋友在这里下载安装包即可:https://go.dev/dl/ 要验证是否安装成功,只需要进入命令行如下: $ go version go version go1.19.1…

UML类图笔记 大学开设的软件设计课程一般都会学习UML类图,大部分关于设计模式的描述都是使用的UML类图,可以说类图的表示是学习设计模式的起点.UML定义类之间的关系主要有六种:泛化关系.实现关系.依赖关系.关联关系.聚合关系和组合关系.下面分别学习这几种关系. >>泛化关系(Generalization) 使用带空心三角形的实线表示. 汽车与SUV之间为泛化关系: 泛化关系相当于面向对象中的继承关系.最终代码中,泛化关系表现为继承非抽象类. >>实现关系(Emlpementat…

因为是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具体可在我的github上查看. 第一章 Neural Network & DeepLearning week2 Logistic Regression with a Neural Network mindset v3.ipynb 很多朋友反映找不到h5文件,我已经上传了,具体请戳h5文件 week3 Planar data classification with one hidden layer v3.ipynb week4…

最近一直在看仙守博友所记录的笔记 Hinton的CSC321课程(完结,待文字润色): 1.lecture1-NN的简介 2.lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机 3.lecture3-线性神经元和算法 4.lecture4-神经网络在语言上的应用 5.lecture5-对象识别与卷积神经网络 6.lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法 7.lecture7-序列模型及递归神经网络RNN 8.lecture8-RNN的训练方法之二三 9.lecture9-提高模型泛…

Word2Vec的主要目的适用于词的特征提取,然后我们就可以用LSTM等神经网络对这些特征进行训练. 由于机器学习无法直接对文本信息进行有效的处理,机器学习只对数字,向量,多维数组敏感,所以在进行文本训练之前还要做一些转化工作,Word2Vec就是担负此重任的有效工具,当然还有其他工具,就不再说明.本次只是简单介绍Word2Vec的工作原理,想要详细理解还请看一下文章最后分享的链接. Word2Vec工作过程 1.建立字典,每个词生成 one-hot 向量 Word个数为 n ,产生 n 维向量…

我的 CSDN 博客地址: lw_power的专栏 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/lw_power 佟刚老师<Spring4视频教程>学习笔记(1) 佟刚老师<Spring4视频教程>学习笔记(2) 佟刚老师<Spring4视频教程>学习笔记(3) 佟刚老师<Spring4视频教程>学习笔记(4) 佟刚老师<Spring4视频教程>学习笔记(5) 佟刚老师<Spring4视频教程>学习笔记…

1.枚举: 用for in 语句来遍历一个对象中所有的属性名,该枚举过程将会列出所有的属性也包括涵数和方法,如果我们想过滤掉那些不想要的值,最为常用的过滤器为hasOwnProperty方法,以及使用的typeof来排除, var name; for(name in another_stooge){ if(typeof another_stooge[name] !== "function"){ document.writeln(name + ":" + anothe…

1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的,不要指望一蹴而就,必须不断调参数看结果,根据结果再继续调参数. 2. 数据集分成训练集(training set).验证集(validation/development set).测试集(test set). 对于传统的机器学习算法,数据量(比如100.1000.10000),常用的分法是70%训练集/30%测试集.60%训练集/20%验证集/20%测试集. 对于大数据(比如100万),可能分法是98%训练集/1%验证集/1%测试集.99.5%训练集/0.…

1. 计算深度神经网络的时候,尽量向量化数据,不要用for循环.唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算. 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度. 正向传播: 对于单个样本,第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i], a[i] = f[i](z[i]). 其中,z[i]是n[i]*1,W[i]是n[i]*n[i-1],a[i-1]是n[i-1]*1,b[i]是n[i]*1. 对于向量化后的所有样本,第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + b…

前言 最早接触python的时候,他并没有现在这么火,我也没把他太当回事,那时候我对python的印象就是给运维人员使用的一门很古老的语言,显然随着tensorflow(以下简称tf)的兴起,python开始频繁的进入我们视野,不至于觉他就火成了今天这个样子.当然我使用他也是单纯的跟风,而是像tf这样优秀的项目,虽然也支持其他的主流的开发语言,比如go.java.javascript(前几天刚开始公布支持),但现在能找到的,大部分tf的样例,依然是python写的,所以,python的优势不言而…

demo截图: demo下载: 百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1o8yBwIA 密码:nf62(启服务端查看); 我制作是全屏定点360的全景页面,使用pano2vr软件制作生成html页面 1. 准备2张360度以上的图片: out.jpg 初始场景展示图; in.jpg 切换场景后的第二张图; 2.打开pano2vr软件(4.5.3版本): 3.把两张图托到软件里: 默认第一张图是初始场景图,你也可以在图片上右键“设定初始场景全景” 4.选中图片在“输入”侧 点击“…

最近看了几眼node.js,以前曾听说它用途很大. 在菜鸟教程上,已看了过半的内容:http://www.runoob.com/nodejs/nodejs-web-module.html,如今看到了这里,这里先后创建了一个服务器,一个html文件,一个客户端,直观的让我清楚了他们的作用,看到这里,好像开窍了一般,看前面的时候,我就在想,这不就是js吗,没什么特别,一直没试过自己做服务器,或许学完之后,可以做一个玩一玩呢,哈哈.这一节,遇到的问题是在执行客户端js文件的时候,js报错了,说even…

Google File System 第三课的准备是阅读论文GFS.该论文是分布式系统中经典论文之一. 读完做一点小总结. GFS的feature 1. 非POXIS接口API,支持对文件和文件夹的创建,读,写,增加,重命名和创建快照操作. 2. 有多个商用Linux机器做节点,称为chunk server,数据存放在chunk server上. 3. 有一个master节点,用于发送控制指令. 4. client通过调用API,和master做控制命令交换,和check server 做数据交…

什么是Map-Reduce呢? Map指的是一个形如下面定义的函数. def Map(k, v): //return [(k1, v1), (k2, v2), (k3, v3), ...] pass 它接受一个key和一个value,返回一组所谓的中间值.注意,返回的不是一个dict,所以k1可能等于k2. Reduce指的是一个形如下面定义的函数. def Reduce(k, [v1, v2, v3, ....])://return v pass 它接受一个key和该key对应的所有在Map函…

文档地址 RocketMQ架构 哔哩哔哩上的视频 mq有很多,近期买了<分布式消息中间件实践>这本书,学习关于mq的相关知识.mq大致有有4个功能: 异步处理.比如业务端需要给用户发送邮件,不需要等发送完了之后才让业务端的调用代码返回. 服务解耦.服务之间调用不需要在代码上写死调用某某服务,只需要发送一个消息即可.这种发送消息的处理一般都是立即返回.类似于生成一个后台job. 流量削峰.业务系统在做活动的时候短时间内的流量会特别大,基于mq的队列的特性,可以处理这个瞬时流量过大的问题,减轻后端…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…

<大话设计模式>中讲述了UML类图的基本用法,做此笔记加深理解. 注:上图来源于<大话设计模式> 上图中设计的关键术语为:继承.实现.聚合.组合.关联.依赖. 要想弄清楚UML图的原理,必须深入理解上述六大术语的基本含义. 继承表示: //鸟类 class Bird { public: void layeggs() { } private: string color; }; //大雁类继承自鸟类 class wildGoose : public Bird { public: voi…

学习TensorFlow官方文档中文版 http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/basic_usage.html 一.基本使用 TensorFlow的基本特点: 1. 使用图(graph)来表示计算任务 2.在被称之为会话(session)的上下文(context)中执行图 3.使用tensor来表示数据 4.通过变量(variable)来维护状态 5.使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary…

| 疑惑 最近在学习Python的过程中了解到位运算符,但对于按位取反有点迷糊,就比如说~9(按位取反)之后的结果是-10,为什么不是6呢?所以下面就来看看为什么不是6,正确结果是如何计算出来的呢? 敲重点:二进制数在内存中以补码的形式存储!!! 那么上面那句话有两个关键词,我们先来看看"二进制数" | 二进制数 按位取反是位运算符,而位运算符是应用在两个数的运算上,会对数字的二进制所有位数进行从低到高的运算. 所以我们需要把十进制数转换成二进制数再进行运算,但补码又是什么呢? | 补…

一.Microsoft Mathematics Add-In 插件下载 Microsoft Mathematics Add-In for Word and OneNote插件下载链接: https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=17786 Microsoft Mathematics Add-In 插件下载后,如图: 注:这个插件,可以用于onenote2010.onenote2013版本,其他版本没有试,大概率也是可以的 二…

此随笔用于记录学习<linux鸟哥的私房菜>过程中1.遇到的问题及解决的过程 2.有必要记录的重要内容 3.对应书上操作的记录 开始于2021年6月18号 一个磁盘的分区通过格式化后成为一个文件系统,将文件系统挂载至目录后方可使用 过程可分为: 1.分区2.格式化3.挂载(4.设置开机启动挂载) 使用fdisk新增一个分区后,会创建一个磁盘文件此时使用dumpe2fs查看该分区的文件系统信息(block大小数量,inode数量等等),会提示找不到超级块,因为还没有将该分区格式化通过mke2fs…

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -…

1.data-ng-app与ng-app的区别 data-ng-app是为了h5不报错 2.ng-class 不多说就来拿例子说吧 html代码 <div class='color-changer' data-ng-class="{'color-changer-hiden':!colorChanger}"> </div> js代码: $scope.colorChanger=false; 此时的变量colorChanger=false,那么!colorChange…

1.运算符优先级很容易引起问题,如a = 4<<1+1,由于<<的优先级低于+,故其执行过程为 a = 4<<(1+1); 常见的运算符优先关系:(具体参照博客) 优先级 运算符 名称或含义 使用形式 结合方向 说明 1 [] 数组下标 数组名[常量表达式] 左到右 -- () 圆括号 (表达式)/函数名(形参表) -- . 成员选择(对象) 对象.成员名 -- -> 成员选择(指针) 对象指针->成员名 -- 2 - 负号运算符 -表达式 右到左 单目运算…

一.Html简介 全写: HyperText Mark-up Language  译名: 超文本标识语言  简释:一种为普通文件中某些字句加上标示的语言,其目的在于运用标签(tag)使文件 达到预期的显示效果.由文字(字母,数字.标点符号)及标签组合而成.任何文字编辑器都可以,这里推荐用:Dreamweaver,submit,webstrom.   1. Html特点: ► 描述性语言,结构语言,用于决定网页内容以什么样的形式显示: ► 通过标签来控制网页的文档.字符和段落等的格式,以及对脚本语…

路径统一 在Android上加载StreamingAssets文件夹下的AssetBundle文件,首先需要对加载地址进行处理,注意PC.Android和IOS的地址不一致需要针对不同的平台不同的处理,通用代码如下: //统一不同平台下 StreamingAssets 路径 public static readonly string STREAMING_ASSETS_PATH = #if UNITY_ANDROID "jar:file:///" + Application.dataPa…

from flask import Flask,render_template,request from others import checkLogin app = Flask(__name__) #从templates里引用index.html #return render_template("index.html") @app.route('/') def index(): return '''<form action="/login" method=&…