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RSS订阅转载 什么是Hadoop的HA机制？
转载地址：https://blog.csdn.net/xiaolong_4_2/article/details/80879409
2020-02-06 15:43:58
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转载 Ubuntu14.04安装和配置Tomcat8.0.12（转载）
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangmingcheng/p/5576499.html方法/步骤 官方网站下载最新的tomcat： http://tomcat.apache.org/download-80.cgi 在ubuntu上，下载tar.gz版本比较好，可以直接解压。 2、tar -zxvfapache-tom...
2019-04-29 13:38:36
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转载 Ubuntu 安装、破解Idea 2018
原文：https://blog.csdn.net/weixx3/article/details/81136822Ubuntu18.04 安装Idea 2018.2环境信息：OS：Ubuntu18.04JDK：1.8Idea: 2018.21.下载Idea 2018.2到jetbrains官网，选择Ultimate版本的tar.gz包下载，点击跳转：2...
2019-04-29 11:31:06
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转载 jquery.nicescroll用法
$("#thisdiv").niceScroll({cursorcolor: "#424242", // 改变滚动条颜色，使用16进制颜色值cursoropacitymin: 0, // 当滚动条是隐藏状态时改变透明度, 值范围 1 到 0cursoropacitymax: 1, // 当滚动条是显示状态时改变透明度, 值范围 1 到 0cursorwidth: "5px", // 滚动条...
2019-03-13 15:01:28
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原创 jquery ajax方法使用
参考：http://www.w3school.com.cn/jquery/ajax_ajax.asp用法:$.ajax({参数：值})参数和值如下所示：options类型：Object可选。AJAX 请求设置。所有选项都是可选的。async类型：Boolean默认值: true。默认设置下，所有请求均为异步请求。如果需要发送同步请求，请将此选项设置为 false。...
2019-03-13 14:53:46
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转载 参考文献中的[EB/OL]表示什么含义？
原文地址：http://www.journal.tzc.edu.cn/caj14.htm 一、参考文献是对期刊论文引文进行统计和分析的重要信息源之一 ，在本规范中采用 GB 7714推荐的顺序编码制编排。 二、参考文献著录项目 a. 主要责任者 (专著作者、论文集主编、学位申报人、专利申请人、报告撰写人、期刊文 章作者、析出文章作者)。多个责任者之间以“，”分隔，...
2019-02-27 14:29:35
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转载 SDN与OPENFLOW 简介
转载：https://blog.csdn.net/qq_38668258/article/details/82534341本文对Openflow的发展、规范、应用和SDN的提出及相关应用做出较为客观全面的介绍。笔者希望通过本文对OpenFlow/SDN做一个初步介绍，以期帮助大家能够进一步深入了解和学习OpenFlow/SDN。序言：从网络虚拟化说起云计算的发展，是以虚拟化技术为基础的...
2019-02-25 17:07:24
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原创 《围城》读后感
花了两天的时间读完了《围城》。是偶然的机会读了一位大师对此的演讲报告，于是去图书馆借来了书。这书是2002年的，是在一个名为“密集书库”的全部都是“经典藏书”的库里找到的，倒是还很像文化人把书都翻烂了的样子。男主方鸿渐一开始给我的感觉，就是一个正常的花花公子样，不学无术，吊儿郎当，全无心肝（第一任挂名老婆），好色（鲍小姐）。而他和两位糖酥小姐的事情，也就是和现在某些青年差不多，吃着碗里的看着锅里...
2018-12-24 10:47:18
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转载 Arithmetic problem | 找二维矩阵权值为1的最大矩形面积
转载 https://blog.csdn.net/sweeterer/article/details/52053962给你一个二维矩阵，权值为False和True，找到一个最大的矩形，使得里面的值全部为True，输出它的面积。 ...
2018-08-23 20:31:57
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转载 条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场
条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。本系列主要关注于CRF的特殊形式：线性链(Linear chain) CRF。本文关注与CRF的模型基础。1.什么样的问题需要CRF模型 和HMM类似，在讨论CRF之前，我们来看看什么样的问题需要CRF模型。这里举...
2018-07-25 10:14:45
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转载 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型
1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中VV是词汇表的大小， word2vec对这个模型做...
2018-07-24 20:19:51
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转载 word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础
1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创，在很久之前就出现了。最早的词向量是很冗长的，它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。比如我们有下面的5个词组成的词汇表，词"Queen"的序号为2， 那么它的词向量就是(0,1,0,0,0)(0,1,0,0,0)。同样的道理，词"Woman"的词向量就是(0,0,0,1,0)...
2018-07-24 20:18:45
373
转载 tf.argmax()以及axis解析
首先，明确一点，tf.argmax可以认为就是np.argmax。tensorflow使用numpy实现的这个API。 简单的说，tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。 这个很好理解，只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑，比如，tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢？ 这里面就涉及到一个概念：ax...
2018-05-31 11:09:22
168
转载 Tensorflow系列——Saver的用法
Saver的用法1. Saver的背景介绍 我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果，这些结果指的是模型的参数，以便下次迭代的训练或者用作测试。Tensorflow针对这一需求提供了Saver类。Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法。Checkpoints文件是一个二进制文件，它把变量名映射到对应的tensor值 。只要提...
2018-05-28 16:44:40
134
转载 【TensorFlow】tf.concat的用法
tf.concat是连接两个矩阵的操作tf.concat(concat_dim, values, name='concat')除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数concat_dim：必须是一个数，表明在哪一维上连接 如果concat_dim是0，那么在某一个shape的第一个维度上连，对应到实际，就是叠放到列上[python] view plai...
2018-05-28 15:36:29
198
转载 TensorFlow的reshape操作 tf.reshape
tf.reshape(tensor, shape, name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式。 其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算，但列表中只能存在一个-1。（当然如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程了）...
2018-05-28 15:32:34
210
转载 Python之NumPy（axis=0 与axis=1）区分
axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词（译者注）换句话说:使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...
2018-05-25 10:13:15
345
原创 Tensorflow contrib.layers 模块介绍
在tf.contrib.layers内部，有许多产生layer操作及其相关权重和偏差变量的函数。这些大部分都是用来构建不同深度学习架构的。也有些函数是提供归一化，卷积层，dropout层（注：Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0），‘one-hot’编码等。下面来粗略浏览一下：tf.contrib.layers.optimizers模块：tf.contrib.lay...
2018-05-24 11:11:18
3179
转载 tf.get_variable函数的使用
tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种：tf.constant_initializer：常量初始化函数tf.random_normal_initializer：正态分布tf.truncated_normal_initializer：截取的...
2018-05-24 10:59:10
1687
转载 TF-tf.nn.dropout介绍
官方的接口是这样的tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)根据给出的keep_prob参数，将输入tensor x按比例输出。x : 输入tensorkeep_prob : float类型，每个元素被保留下来的概率noise_shape : 一个1维的int32...
2018-05-24 10:54:17
401
转载 Python中reshape函数参数-1的意思
numpy.reshape(a, newshape, order='C')[source]，参数`newshape`是啥意思？大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10...
2018-05-24 10:50:37
1086
转载 tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的用法
tf.train.batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity)：[example, label]表示样本和样本标签，这个可以是一个样本和一个样本标签，batch_size是返回的一个batch样本集的样本个数。capacity是队列中的容量。这主要是按顺序组合成一个batchtf.train.shuffle_ba...
2018-05-24 10:19:25
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转载 TensorFlow的reduce_sum()函数
reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)1. input_tensor 是要求和的 tensor2. axis 是要求和的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要求和3. keep_dims 求和后是否要降维4. 这个...
2018-05-23 17:02:10
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转载 函数 tf.nn.conv2d 、tf.nn.max_pool、tf.nn.bias_add介绍
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：...
2018-05-23 15:43:51
549
转载 tf.truncated_normal的用法
tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差，但是一般...
2018-05-23 15:25:06
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转载 tf.variable_scope和tf.name_scope的用法
tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变量例如：[python] view plain copyimport tensorflow as tf; import numpy as np; import matp...
2018-05-23 11:28:55
97
转载 ConfigProto&GPU
tensorflow ConfigPrototf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)1#tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志allow_soft_placement=Tr...
2018-05-22 20:41:10
139
转载 使用 GPUs
使用 GPUs支持的设备在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串 strings 来标识这些设备. 比如:"/cpu:0": 机器中的 CPU"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...如果一个 TensorFlow 的 operation 中兼有...
2018-05-22 20:40:09
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转载 梯度下降
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称gr...
2018-04-24 20:58:24
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转载 逻辑回归模型的两种定义与参数估计思路
1. 逻辑斯谛回归模型定义在 Andrew NG 的 Machine Learning 课程和李航的统计学习方法中，都有对逻辑斯谛回归模型的介绍，然而二者却对模型有着不同的定义。1.1 决策函数Andrew NG 课程中，对二项逻辑回归模型的决策函数如下：hθ(x)=g(θTx)hθ(x)=g(θTx)g(z)g(z) 为Sigmoid函数： g(z)=11+e−zg(z)=11+e−z. 其中 ...
2018-04-24 20:56:46
2267
转载 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ - 知乎https://www.zhihu.com/question/22553761
2018-04-17 20:55:02
258
转载 Java中在特定区间产生随机数
Java中在特定区间产生随机数这个是最常用的技术之一。程序员希望通过随机数的方式来处理众多的业务逻辑，测试过程中也希望通过随机数的方式生成包含大量数字的测试用例。问题往往类似于：如何随机生成 1~100 之间的随机数，取值包含边界值 1 和 100。以 Java 语言为例，我们观察其 Random 对象的 nextInt(int) 方法，发现这个方法将生成 0 ~参数之间随机取值的整数。例如（假设...
2018-04-11 09:54:38
120
转载 牛顿法与拟牛顿法学习笔记（一）牛顿法
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(1) 牛顿法(2) 拟牛顿条件(3) DFP 算法(4) BFGS 算法(5) L-...
2018-04-03 10:08:35
103
转载 条件随机场(CRF) - 2 - 定义和形式
声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。 3，如果有内容错误或不准确欢迎大家...
2018-04-03 10:05:08
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