https://blog.csdn.net/qq_36376059/article/details/80277767

lluxury 运维开发时间 为什么会想到这个话题,是因为最近看到的一条广告:注册 xx 送2048GB资料.yann 暗自感慨:"都9012年了,还有人分享家里的祖传硬盘".2TB资料,就算是视频都要看很久,何况通常都是文档和PPT资料,真的是要看看一辈子. 我们都知道知识爆炸,这就是其中的一个体现.对于一个话题,大部分人只要善用互联网就可以获得足够的信息.也因为这样,往往只有极少部分信息是自己创造的,大部分内容来自加工.借鉴.甚至原封不动的复制. 另一方面,可以辗转累计到上GB的资

对于Chrome书签太多,如何进行分类整理,下面给出几种方法~ 工具/原料 电脑 Chrome浏览器 delicious.Diigo等 方法/步骤1 1.把书签中常用网站只保存LOGO,放在书签栏最前端,如一些知名购物网站.贴吧论坛,天气预报等 2.之后的是分类文件夹,为了更醒目,用尽量少的字来命名文件夹,按衣食住行,时间,空间,用途等来分类,如 无:新添加的网页还没有进行分类的都放到这里面 购:常用的购物网站或者收藏的比较好的店铺,里面需要设置子类,例如家电,食品,美妆,日用百货等 行:里面可

理解 Linux 配置文件分类和使用 本文说明了 Linux 系统的配置文件,在多用户.多任务环境中,配置文件控制用户权限.系统应用程序.守护进程.服务和其它管理任务.这些任务包括管理用户帐号.分配磁盘配额.管理电子邮件和新闻组,以及配置内核参数.本文还根据配置文件的使用和其所影响的服务的情况对目前 Red Hat Linux 系统中的配置文件进行了分类. 每个 Linux 程序都是一个可执行文件,它含有操作码列表,CPU 将执行这些操作码来完成特定的操作.例如,ls 命令是由 /bin/ls

序:之前花了一天研究了一下filter,虽然是实现了MVC模式开发了 WebBookmark,但是代码过于冗长,集中在filter中使用if语句不易阅读,为了体现两份作业的不同点,我决定学习 JavaEE下的struts2框架,实现WebBookmark的MVC模式,这一次,代码将会更加清晰,代码文件分布也会更加容易被读懂,这一次敏捷学习,将会沿用上一代产品的部分代码技术,同时也会暴露很多愚蠢的使用方式,毕竟不是专业的JavaEE程序员,见谅. 科普:struts2与struts从框架构成来说,

一:Chrome是最干净的浏览器了,但是无奈国内的环境导致书签不方便保存到云端,如果保存到本地那么就要经常自己备份之类的: 二:由以上的需求背景终于找到了可以将chrome打开的网页保存到百度网盘里[前提是百度一直支持]: 三:步骤: 1.打开网页:https://yun.baidu.com/tools:点击右侧的把我拖动到标签栏的按钮,如图: ,按住然后拖动到上方的标签栏里:添加好后会在标签栏里出现收藏到百度网盘的标签,如图: 这个时候其实已经好了: 四:用法:(注意经过测试简书网页貌似不能用

今天使用Firefox浏览器,发现有一些我从来都没有访问的网站出现在[书签工具栏], 也不知道是什么原因被添加进来的(可能是安装某个插件被插的),于是点删除,发现还删除不了,很是老火,研究了一番,把删除方法记录一下. 点击[帮助]里的[故障排除信息]或者直接在地址栏输入:about:support,进入故障排除信息页,找到[配置文件夹] 然后点击打开文件夹,进入Firefox配置文件保存的目录.places.sqlite这个文件里面存储了书签的数据. 方法一:直接删除这个文件,然后重启Firef

一.索引的结构 关系型数据库中以二维表来表达关系模型,表中的数据以页的形式存储在磁盘上,在SQL SERVER中,数据页是磁盘上8k的连续空间,那么,一个表的所有数据页在磁盘上是如何组织的呢?分两种情况:一是数据页间无序.随机地存储在磁盘上,这样的表叫做堆表:二是数据页间按某个表字段的值有序地存储在磁盘上,这样的表做索引组织表. 索引是什么?从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引.将表中的数据有序地组织起来的索引称为聚集索引,一个表只有一个聚集索引,表上其他的索引都是非聚集索引. 1.1.

5. SQLServer存储引擎——索引的结构和分类 关系型数据库中以二维表来表达关系模型,表中的数据以页的形式存储在磁盘上,在SQL SERVER中,数据页是磁盘上8k的连续空间,那么,一个表的所有数据页在磁盘上是如何组织的呢?分两种情况: 一是数据页间无序.随机地存储在磁盘上,这样的表叫做堆表(表上无聚集索引): 二是数据页间按某个表字段的值有序地存储在磁盘上,这样的表做索引组织表(表上有聚集索引). 索引是什么?从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引.将表中的数据有序地组织起来的索引

平时在整理学习chrome插件的过程中,经常会去试用各种大家推荐的插件.在去年我们的一篇文章:推荐六款好用的书签收藏夹剪藏型管理插件.这里面介绍的是收藏书签的插件.而随着我们使用chrome越来越频繁,chrome中存在着大量的书签,而用户想要从书签中来获取有用的内容,就会变得越来越困难.所以一款具有chrome搜索功能的插件非常的重要.今天我们要给他们推荐介绍的是有搜索chrome书签的插件.   No1.Holmes:福尔摩斯书签检索框 Holmes是一款书签搜索工具,当你的书签堆满山的时候

本篇文章将继续介绍通过Java来操作Word书签的方法,即替换Word中已有书签,包括用新的文本.图片.表格等替换原有书签处的内容. 使用工具:Free Spire.Doc for Java (免费版) Jar文件获取及导入: 方法1:通过官网下载jar文件包.下载后,解压文件.并将lib文件夹下的Spire.Doc.jar文件导入到java程序.参考如下导入效果: 方法2:可通过maven仓库安装导入.可参考安装导入方法. Java代码示例 [示例1]用文本替换书签 import com.sp

前言 之前只是对Java各种锁都有所认识,但没有一个统一的整理及总结,且没有对"锁升级"这一概念的加深理解,今天趁着周末好好整理下之前记过的笔记,并归纳为此博文,主要参考资源为<Java并发编程的艺术>与<Java多线程编程核心技术>,有需要的朋友可以私信评论我,这个是有书签的PDF电子版! 一.Java锁的分类及简单介绍 平时大家都知道的锁一般都有:CAS锁,synchronized锁,ReentranLock锁等,但是并没有了解各自的用处与一些细节,这里用X

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

开源 iOS 项目分类索引大全 GitHub 上大概600个开源 iOS 项目的分类和介绍,对于你挑选和使用开源项目应该有帮助 系统基础库 Category/Util sstoolkit 一套Category类型的库,附带很多自定义控件 功能不错-     BlocksKit 将Block风格带入UIKit和Founcation     cocoa-helpers 一些Cocoa的扩展 2年前的工程     CoconutKit 一系列扩展和一些自定组件     STUtils 一系列扩展包  

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

Atitit 知识管理的重要方法 数据来源,聚合,分类,备份,发布 搜索 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication1 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication 什么是RSS    联合供稿(Syndication)RSS是英文Rich Site Summary(丰富站点摘要) 缩写或者Really Simple Syndication(真正简单的整合,对rss2.0而言,是这三个词的缩

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

系列目录 建立好42节的表之后,每个字段英文表示都是有意义的说明.先建立,就知道表的关系和用处了,当然,我的设计只是一个参考,你可能有很多改进的地方. 我们的工作流具体细节流程是这样的: 最终我们的模块也是这样的,最后理想也是这样的.现在从表单设计入手一步一步来. 今天解决分类管理,字段管理 准备开始 1.同样启用代码生成器生成最基础的源码.把表和目录都创建起来,每一个类都是对应每一个表. 2.在App.Admin---->Areas---->创建Flow文件夹 3.修改路由规则 using

页面权限与页面控件权限经过简单的调试后,终于启用起来了,以后大家添加新页面时,就必须按照本章介绍的方法,将你新增的页面注册到系统中,这样才能访问与进行相关操作. 下面讲讲如何创建一个分类类型的页面. 分类类型,顾名思义指的是按照一定规律.特点进行归类划分,放到一块的集合.我们开发时这些分类类型,经常用下拉列表来表现,如果有多级分类时,采用的是下拉树列表方式显示. 普通下拉列表 下拉树列表 下面将介绍如何从创建数据表.修改文件到权限绑定逐个步骤进行说明. 首先,我们先要创建好数据表 我们打开数据字

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化