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原创 Docker新手入门之一：前言
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6327450a745f6335000001Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右）容器技术是指可以让多个独立的用户空间运行在同一台宿主机上。容器只能运行与底层宿主机相同或相似的操作系统。在超大规模的多租户服务部署、轻量级沙盒以及对安全...
2018-02-20 20:18:42
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：1. 深度学习简介
本节内容对应吴恩达deeplearning.ai课程中，第一部分第一周的内容。学习过程中的一些笔记与心得与大家分享！原始课程请访问https://www.deeplearning.ai/来了解更多。 Welcome欢迎大家来到深度学习课堂！很多人可能已经发现深度学习已经开始影响了互联网的很多行业，例如网页搜索或是在线广告等。同时，合理利用
2017-08-20 21:49:18
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原创 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：13. 超参数调优、Batch正则化理论及深度学习框架学习
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a2273939112b35ff3000002Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 在本文中，我们将了解一些机器学习中的超参数调优、Batch正则化及深度学习框架。主要包括
2018-02-24 10:09:01
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原创 使用Docker构建的MongoDB
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a86a5f2c55cb01126000002Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 本文主要讲解如何利用Docker来运行Mongo容器下载镜像 拉取Mongo官方镜像只需要执行如下命令即可：docker pull mongo默认情...
2018-02-20 20:27:59
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原创 使用Docker构建的MySQL容器
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a86a5a2c55cb01126000001Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 本文主要讲解如何利用Docker来运行MySQL容器下载镜像 拉取MySQL官方镜像只需要执行如下命令即可：docker pull mysql默认情...
2018-02-20 20:27:25
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原创 Docker新手入门之九：Docker常用命令总结
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6328ae0a745f6335000009Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 本文总结了Docker相关的常用命令。通常可以作为工具手册来查阅。测试命令如下命令常常会用于测试Docker是否正常安装。docker run he...
2018-02-20 20:26:49
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原创 Docker新手入门之八：Docker API详解
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a63285f0a745f6335000008Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） Docker本身提供了强大的API功能。我们可以通过访问Docker API来对Docker服务进行管理。在本章中，我们将会学习如何使用Docker...
2018-02-20 20:26:06
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原创 Docker新手入门之七：Docker编配工具介绍
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6328370a745f6335000007Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） Docker的编配是指容器的自动配置、协作和服务管理的过程。编配常常用于描述一组实践过程。通常会管理运行在多个Docker容器里面的应用，有时这些D...
2018-02-20 20:25:25
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原创 Docker新手入门之六：Docker在生产环境中的使用实践
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6328110a745f6335000006Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 在之前的文章中，我们简要介绍的Docker的一些简单实践。接下来，我们将在本文中进行类似内容的讲解，不过相比而言，使用Docker部署的服务将会更加...
2018-02-20 20:24:37
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原创 Docker新手入门之五：Docker在真实应用中的使用实践
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6327d10a745f6335000005Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 在之前的文章中，我们已经了解了Docker一些基础知识，包括什么是Docker，镜像，容器等相关信息。在本文中，我们将会在一些实际场景中演示如何在开...
2018-02-20 20:22:13
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原创 Docker新手入门之四：Docker镜像和仓库的基本使用
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6327c00a745f6335000004Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 在之前的文章中，我们已经讲解了什么是Docker，以及如何运行Docker容器。接下来，我们将要继续讲解Docker镜像的相关概念与操作。Docke...
2018-02-20 20:21:27
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原创 Docker新手入门之三：Docker容器的基本使用
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a63279b0a745f6335000003Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 在之前的文章中，我们已经讲解了Docker的基本概念以及如何在各个平台下进行Docker的安装。在接下来，我们将继续讲解Docker容器的基本使用。...
2018-02-20 20:20:30
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原创 Docker新手入门之二：Docker的安装
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a6327650a745f6335000002Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（5s左右） 在之前的文章中，我们了解了一些Docker的基本概念。下面，我们将正式开始Docker的学习。第一步，我们将要讲解的是如何进行Docker的安装。本...
2018-02-20 20:19:46
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：11. 优化算法理论讲解
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/5a2272ad9112b35ff3000000Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）在本文中，我们将了解一些机器学习中的优化算法基本理论。主要包括：1. Mini-Bat
2017-12-04 23:49:16
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：9.深度学习基础实践理论
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/5a1ff5cf9112b3493d000000Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）在本文中，我们将了解一些深度学习中的实际理论内容。主要包括：1. 训练、验证、测试集的
2017-12-03 22:30:42
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：7. 深层神经网络理论学习
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59a6ad67e519f50d040000e6Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）在之前的课程中，我们学习了浅层神经网络的基本原理。接下来，我们会对浅层神经网络进行扩展，来了解
2017-12-03 22:29:00
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：14. Tensorflow入门
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59bbcb46e519f50d04000206Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右） 在之前的内容中，我们始终都是在使用numpy来实现神经网络。然而，对于大型的神经网络模型而言
2017-09-17 21:22:03
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：12. 优化算法实战
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59bbcae0e519f50d04000204Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）到目前为止，我们始终都是在使用梯度下降法来优化代价函数。本文中，我们将使用一些更加高级的优化算
2017-09-17 21:20:40
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：10. 初始化、正则化、梯度检查实战
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59bbcacae519f50d04000202Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右） 本文中，我们将以代码实战的方式来学习神经网络中的初始化、正则化以及进行梯度检查。
2017-09-17 21:19:36
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：8. 多层神经网络代码实战
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59ac0136e519f50d040001a7Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右） 本节课中，我们将学习如何利用Python的来实现具有多个隐藏层的图片分类问题。这是本课程
2017-09-17 21:18:02
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：5. 浅层神经网络
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59a6ad67e519f50d040000e5Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）在之前课程中，我们实现了逻辑回归函数，它是一个不包含隐藏层的网络结构。本节课中，我们将继续神经
2017-09-17 21:16:28
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：6. 具有一个隐藏层的平面数据分类代码实战
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59abda2fe519f50d0400018fPs：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将学习如何利用Python的来实现具有一个隐藏层的平面数据分类问题。
2017-09-03 21:08:12
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转载 Linux上构建Jenkins环境
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59aa891ae519f50d04000189Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）Jenkins 是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供
2017-09-02 21:30:07
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：4. Logistic代码实战
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59aa08fee519f50d04000170Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将学习如何利用Python的来Logistic。这是第一节Python代码内
2017-09-02 11:38:46
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：3. Python矢量化实现神经网络
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59a81b4ee519f50d04000159Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将学习如何利用Python的矢量化来实现神经网络。根本上讲，矢量化的目的是为了提
2017-08-31 23:40:19
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：2. 神经网络基础
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/599aa23ae519f53ad4000021Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将继续神经网络的学习。我们将讲解神经网络的基础知识已经如何通过编程去实现一个逻辑
2017-08-22 23:25:30
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转载 如何优雅的编写Python并发程序（Gevent）
转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/599a7ac0e519f53ad4000020Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）众所周知，Python是非常擅长网络爬虫的。而对于一个大规模的网络爬虫而言，使用常规的Pyth
2017-08-22 11:00:19
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转载 深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：课程概述
如果你想了解前沿的AI技术，那么本课程一定会让你受益匪浅。目前，深度学习工程师受到大量的热捧，掌握深度学习技术将为您带来无数新的职业机会。深度学习有着巨大的魔力，它可以让您建立在几年前不可能实现的人工智能系统。在本课程中，您将会学习深度学习的基础。完成本课程后，您将：1. 了解推动深度学习迅猛发展的主要技术趋势2. 能够构建，训练和应用全连接的深层神经网络3.
2017-08-20 21:44:45
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原创 Django编写中间件实现url自定义过滤
目前在公司内容，有一些项目需要接入安全登录认证。而项目本身是基于Django的。查阅一些资料后，发现一些比较好的方式是编写中间件（Middleware）。本文主要讲解如何在Django项目中编写中间件来实现自定义的登录认证服务。 什么是中间件？在Django中，Middleware指的是在1. Request->View2. Vi
2017-08-12 10:46:12
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原创 web.py框架学习（第一课）
本系列博客主要讲解python的web.py框架的使用。web.py是一款轻量级的web开发框架，特点是简单易学且功能强大。基本环境要求：1. 安装python直接从官网下载即可。2. 安装web.py模块可通过pip命令直接安装。在命令行状态下输入如下命令：pip install web.py一个最基本的web.py项目实例新建一个de
2016-12-03 19:12:04
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转载 django安装及oracle配置
如何在window下安装及配置django？1. django的下载、安装及配置对于安装python且已经安装pip的用户：(1)pip install django等待安装完成。(2)进入准备新建django项目的目录创建一个项目：django-admin.py startproject mysite创建后的目录如下：mysite/manage.p
2016-10-22 21:21:44
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原创 MATLAB模糊逻辑系统根据模糊系统模型绘图
最近，在忙着写大论文，发现需要把matlab中的已经建立好的模糊系统模型的隶属度等图像画出来。本文主要讲述怎么在matlab中，利用.fis文件画出相关图形。1. 读取.fis文件fis = readfis('file_name');2. 画出隶属度函数图figureplotmf(fis, 'input', 1)figureplotmf(fis, 'input', 2)
2016-10-13 12:24:27
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原创 2016华为校招之输入一系列坐标点,从中找出部分点，使其构成的多边形面积最大
在笛卡尔平面内输入一系列坐标点，从其中选出任意多点，使其组成的多边形面积最大。输入: a) 输入由一行文本组成，第一个是一个整数，表示输入坐标的个数；紧跟其后的是一个英文的分号(;)。然后就是N（第一个整数值）个坐标点，坐标点之间使用英文分号(;)。坐标点的x和y值使用英文逗号(,)分隔。坐标点的取值范围在[-1000,1000]，坐标值均是整数；b) 输入的点的数量最大 65535 个；
2016-10-11 17:18:38
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原创 堆排序
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。堆排序首先将待排序的数组存入
2016-09-03 21:43:45
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原创 快速排序
快速排序是指：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序在平均情况下时间复杂度为nlogn。但是在最坏情况（本身为正序或者逆序时），时间复杂度为n*n。快速排序是不稳定排序。即对于本身值相同的元素，在经过快速排序后，元
2016-09-03 20:46:16
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原创 归并排序
归并排序（MERGE-SORT）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。归并排序是通过递归和合并来实现的。即首先将一个列表分为两个字列表，字列表长度为1。然后在依次合并，使得合成的列表有序。归并排序的时间复杂度是nl
2016-09-03 20:03:22
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原创 冒泡排序
冒泡排序原址排序输入的数，算法在数组A中重排这些数，在任何时候，最多只有常数个数字存储在数组外部。冒泡排序是原地排序，基本无需外部空间。冒泡排序依次循环数组，每轮循环从前向后依次比较两个元素，排列使得后一个元素总是大于前一个元素。因此，每轮循环可以保证当前未排序的列表中最大的元素放置在列表末尾。即每轮循环后，可以使得未排序的列表长度减1。重复直到列表仅剩唯一一个元素。
2016-09-03 19:39:17
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原创 插入排序
插入排序原址排序输入的数，算法在数组A中重排这些数，在任何时候，最多只有常数个数字存储在数组外部。插入排序是原地排序，基本无需外部空间。从第二个元素开始，依次遍历全部数组。其中，前半截为已排好的有序数组而后半截为待排序的无序数组。每个元素从后向前依次对比，直到找到自己的位置。插入排序是稳定排序。def insert_sort(list1): for j in r
2016-08-30 22:43:53
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原创 Python模块之shelve
shelve是python的自带model。可以直接通过import shelve来引用。shelve类似于一个存储持久化对象的持久化字典，即字典文件。使用方法也类似于字典。保存对象至shelve文件中：import shelvewangzhe = dict(zip(['name','age'],['wangzhe',24]))lijianguo = dict(z
2016-08-30 15:31:23
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原创 Python模块之pickle
pickle是python的自带model。可以直接通过Import pickle来引用。pickle主要用于将python对象和文件之间的转换。保存对象至文件：wangzhe = dict(zip(['name','age'],['wangzhe',24])) #得到两个字典lijianguo = dict(zip(['name','age'],['lijiang
2016-08-30 15:22:01
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空空如也
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