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RSS订阅原创 记录VirtualBox的centos7虚拟机ping本地ip不通的问题
笔者在virtualBox中搞了一个centos7虚拟机，发现虚拟机ping本地的ip不通，尝试各种方法，最后得以解决，在此记录一下。
2022-05-27 20:24:20
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原创 用一个简单的函数来理一下RPC调用过程
1.什么是RPCRPC（Remote Procedure Call）远程过程调度，简单的理解就是一个节点请求另一个节点的提供的服务。2.远程调用要面临的三个问题。（1）Call ID映射。本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，调用函数时，编译器会自动调用它相应的函数指针。但在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间完全不一样。所以，在RPC中所有的函数都必须有自己的一个ID。这个ID在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个ID。然后我们还需要在客户端
2022-05-11 11:21:22
1704
原创 protoc生成xxx.pb.go后出现“google.golang.org/protobuf/reflect/protoreflect“导入不成功问题
protoc -I . 文件名.proto --go_out=plugins=grpc:.通过以上命令生成"文件名.pb.go"后，"文件名.pb.go"里面出现下面两个包飘红：------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------首先：找到你的GOPATH/src目录，新建google.gola...
2022-05-09 19:59:11
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原创 go语言中coroutine和goroutine的区别
coroutine和goroutine的区别2.goroutine协程间不完全同步，可以利用多核并行运行，具体要看channel的设计;coroutine协程间完全同步，不会并行3.goroutine可以在多个协程在多个线程上切换，既可以用到多核，又可以减少切换开销。coroutine只在一个线程中运行，只在一个线程中运行4.goroutine操作系统如果发现一个应用程序长时间大量地占用 CPU，那么用户有权终止这个任
2022-03-04 00:34:44
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原创 Go语言实现栈的各种操作
1.用数组实现（顺序栈）package mainimport ( "fmt")type arraystack struct { items []string//切片 count int //栈中元素个数 n int //栈的大小}//初始化func (this *arraystack) arraystack(n int){ this.n=n this.count=0}//入栈func (this *arraystack) push(it
2022-03-01 00:20:01
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原创 Go语言实现单链表的增删改查等18种操作
package mainimport ( "fmt")// ListNode 定义为一个链表的节点type ListNode struct { value interface{} next *ListNode}// LinkedList 定义为链表type LinkedList struct { head *ListNode length uint}// NewListNode 实现了新建一个节点操作func NewListNode(v interface{}).
2022-02-27 13:42:06
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原创 win11中关闭windows hello 尝试再次运行安装程序 的解决方法
1.、按 “Windows 徽标键+X”，启动设备管理器。找到您的指纹（生物识别）驱动，右键卸载，重启设备。再次打开设备管理器，点击 “操作”>“扫描检测硬件改动”，Windows 会在联网状态下寻找合适的驱动进行安装。安装后再次重启设备。2.、按 “Windows 徽标键+R”，输入 “services.msc”，回车启动服务管理器。找到 Windows Biometric Service 服务，将其停止。3.、找到 C:\Windows\System32\WinBioDatabase 下的数据
2022-02-19 22:21:11
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原创 Go语言实现多个方法解决10个经典数组问题（一）
目录题目1：在数组中找唯一重复的元素（5种方法+1个扩展）题目2：要求找出数组中的最大值和最小值（3种方法）题目3：实现找出旋转数组指定区间的最小值（1种方法2个扩展）题目5：数组长为N+2，2个数出现奇数次，找出它们（2种方法）题目6：快速地求出该数组中第k小的数（3种方法1个扩展）题目7：找出给定数组中两个元素的最短距离（2种方法）题目8：找到三原组中三元组最短的距离（2种方法）题目9：找出有序数组中绝对值最小的数（2种方法）题目10：找出连续子数组和的最大值和位
2022-01-06 16:13:19
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原创 go是如何实现while功能的？
i:=0for { do something i++ if i <= 10 { break; }}上述代码就实现了while的功能。
2021-11-26 17:48:23
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原创 Go语言基础语法（一）
1.变量的定义1.1当使用var关键字的时候var a,b,c boolvar s1,s2 string ="hello world"可以放在函数内，或者直接放在包内可以使用var（）集中定义变量1.2可以让编译器自动决定类型var a,b,i,s1,s2=true，false，3，“hello”，“world”1.3使用：=定义变量a,b,i,s1,s2:=true,false,3,"hello","world"只能在函1.1数内使用2.内建变量类型bool
2021-11-09 21:33:23
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原创 Failed to run File Watcher ‘goimports‘
我们为了方便在goland里面下载扩展File Watchers,然后添加goimports，从而使得我们在保存的时候让编辑器自动帮我们格式化。但是可能会遇到报错：Failed to run File Watcher 'goimports'. The watcher has been disabled. Error: Invalid executable这个时候的解决办法：在cmd中设置执行如下三条命令：go env -w GO111MODULE=on go env -
2021-09-11 20:07:25
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转载 windows10桌面小箭头去掉后任务栏用不了
如上图，我遇到了任务栏的应用打不开的问题，最后才发现是之前去桌面快捷方式小箭头导致的问题。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------以下是任务栏应用打不开的解决办法：1、键盘win+R，输入regedit，打开注册表编辑器；2、分别在 HKEY_CLASSES_ROOT\pif.
2021-06-25 20:25:05
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原创 规划与优化-遗传规划
1.LISP：遗传规划的语言对于一般的语言，在交叉变异的时候大多数情况下都会出现问题，但是Lisp语言就不会出现这个问题。对于lisp语言来说，它像一个表达式，这种表达式叫做s-表达式。几个例子：例1：...
2021-06-01 09:05:22
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转载 规划与优化-遗传算法简介
大自然有种神奇的力量，它能够将优良的基因保留下来，从而进化出更加强大、更加适合生存的基因。遗传算法便基于达尔文的进化论，模拟了自然选择，物竞天择、适者生存，通过N代的遗传、变异、交叉、复制，进化出问题的最优解。...
2021-05-31 20:25:11
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原创 强化学习-把元学习（Meta Learning）一点一点讲给你听
0 Write on the frontMeta Learning翻译为元学习，本篇文章主要讲解什么是Meta Learning，元学习研究小白，若有不对，请各位大佬批评指正。1 What is meta learning？《强化学习-什么是强化学习？白话文告诉你！》《强化学习-你在游戏中对战的人机是如何对付你的！》这两篇主要讲了强化学习的内容，那么元学习又是什么呢？它和传统的强化学习或者说跟传统的机器学习又什么不一样的地方呢？若我们把训练模型比喻成在学校学习，传统的机器学习学习...
2021-03-17 17:22:47
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原创 回首平身，有几多往事，闪现于凝睇之中
沉沉阴雨，绵绵雨丝，不知多少愁意凝滞。见眼下江南大地，仍不改清丽风姿。一缕袅袅炊烟，探出水村渔市。天边有南下的大雁飞至，遥遥辨认，一行字接着一行字。回首平身，有几多往事。此刻登楼凝神远视，有谁能理解我凭栏心思？ 点绛唇 感兴雨恨云愁，江南依旧称佳丽。水村渔市，一缕孤烟细。天际征鸿，遥认行如缀。平生事，此时凝睇，谁会凭阑意?起首两句，是作者面对...
2021-03-12 13:57:40
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原创 强化学习-你在游戏中对战的人机是如何对付你的！
在前面我写了一篇文章叫《强化学习-什么是强化学习？白话文告诉你！》这篇文章用了很通俗易懂的例子介绍了强化学习的一些基本的知识点。读完上面的文章，再来看本篇文章算是比较合适，因为，研究嘛，终究是离不开数学的，所以本篇文章包含大量的公式，虽然学习公式的过程很难受，但是收获是绝对有的！想必大家或多或少都玩过游戏，而强化学习现在在游戏领域应用很多。我们来想象一下，一个游戏中应该有一个操作对象，这个对象就是一个智能体，这个智能体的每一步行动都会得到一个奖励（你比如说你往前一步捡到一个血包，那你的血量...
2021-03-07 17:45:07
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原创 强化学习-什么是强化学习？白话文告诉你！
世石与AlphaGo的这场人机世纪巅峰对决，不但吸引了社会各界的目光，更激起了一场关于人工智能的全民大讨论，“机器人会不会抢了人类的饭碗”、“人工智能是否将毁灭世界”等说法不断涌现。其中，AlphaGo最底层最核心的原理就是强化学习。那么什么是强化学习呢？
2021-01-31 17:55:58
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原创 机器学习-决策树之回归树python实战（预测泰坦尼克号幸存情况）（三）
本文用通俗易懂的方式来讲解分类树中的回归树，并以“一维回归的图像绘制”和“泰坦尼克号幸存者预测”两个例子来说明该算法原理。以下是本文大纲：1 DecisionTreeRegressor 1.1 重要参数，属性及接口 criterion 1.2 交叉验证2 实例：一维回归的图像绘制 3实例：泰坦尼克号幸存者的预测 4决策树的优缺点 5附录 5.1 分类树参数列表 5.2 分类树属性列表 5.3 分类树接口列表 ...
2020-12-15 21:13:38
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原创 机器学习-决策树之分类树python实战（以红酒数据集为例）（二）
大家有没有听说过“三行代码行天下”这句话真的有这么强吗？没错，你没有听错python在数据处理建模这方面确实段位很高那么，python中的最重要的装备之一就是“sklearn”下面我们就来看看sklearn是如何来实现决策树中的分类树的本文目录：1 概述 1.1sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassififier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion ...
2020-12-01 13:42:51
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原创 机器学习-万字长文介绍决策树之原理（一）
大家好，我是机器学习小白毛同学，今天本篇文章来和大家一起学习一下决策树的原理部分其实和大家一样，我最不喜欢看的，就是算法原理部分，因为这一部分充满了公式、符号可是，“小白”想要变“怪兽”就不可能绕过这一部分不过毛同学再写文章的时候会尽量用易懂的话语，具体的例子来让原理不那么难懂写的不合适的地方，多多包涵啦本文目录：1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID...
2020-11-30 22:29:32
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原创 机器学习-环境配置（windows版）
大家好，我是一名正在机器学习的小菜鸡，作为一名程序员，在学习技术的时候是不是经常遇到这样的情况：环境配置失败，game over！（狗头）同样，对于机器学习，环境的搭建也是必不可少，本篇文章就记录一下机器学习环境是如何搭建的：1、开发环境：Jupyter labJupyter lab是Jupyter Notebook的升级版，页面更加美观操作更加简便，和 Notebook一样是anaconda自带，在cmd或者anaconda prompt里面输入Jupyter lab即可打开，或者也可以在
2020-11-26 20:32:30
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原创 知识图谱-用python操纵neo4j数据库-以高速收费站记录为例
1.数据首先我们来看看数据是什么样子的这个数据实际上能做很多事情，但是本文主要重点主要是弄懂如何用python来建立neo4j数据库中的结点和关系，以后换了场景只需要在本文代码上结合neo4j官方文档进行修改即可。2.环境python3.8neo4j.4.1.3所需库：pip install py2no ==5.0b1 #注意版本不低于此版本pip install pandas3.链接模块编写（模块名称：DataToNeo4jClass）本文将必要的注释都写在了代码段中，所以这里
2020-11-23 13:23:26
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原创 知识图谱-汽车品牌知识图谱实战复现记录
写在前面：本人也是知识图谱“小白”，正在努力变“怪兽”，写文只为记录成长点滴，若有理解不合理亦或不到位的地方，敬请谅解。1、环境配置这里环境配置还是有一些点需要注意的：（1）若python版本是3.8以及以上的话是不支持time.clock()这个函数的，需要把这个函数换成time.perf_counter().若不想麻烦，可以考虑将电脑装两个版本的python。（2）py2neo的版本不能低于4.0.0，因为4.0.0版本是个分界线，3.x和4.x接口的区别有点大，所以版本必须对应，不然后续会出
2020-11-22 09:56:22
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原创 知识图谱初识-知识图谱与语义技术简介
最近在学习知识图谱相关知识和技术，所以会在博客做一个记录，首先对学习过程中所读资料的作者表示衷心的感谢，其次，在整理过程中若本人理解有偏差或者有不到位的地方望大家多多包涵指正。本文主要是对整个知识图谱体系进行一个大体上的认识，明白知识图谱是个什么东西，大致包涵那几块内容，每一块大致用到了哪些技术，而对于其中的技术，后面我会慢慢整理。知识图谱技术概览知识图谱概念演化1960年，语义网络作为知识表示的一种方法被题出。1980s，哲学理念“本体”被引入到人工智能领域被用来刻画知识。1989年，Ti
2020-11-22 09:53:43
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原创 知识图谱-neo4j入门
什么是知识图谱？有人的地方就会有江湖江湖不是打打杀杀而是人情世故人情世故就是各种关系嘛人情世故通常都是文本数据在海量数据中将各种各样的关系抽出来那我，我们怎么存储这些关系普通的数据库，当然不行了因为不够直观嘛所以我们就有了神器——neo4jneo4j是一种图形化数据库，能让人很直观看出各实体之间的关系。1、JDK环境配置很多人电脑上本来就有jdk，但是很抱歉，neo4j很矫情，它对JDK版本有要求，所以最好卸载原有的JDk，安装最新版本的JDk。JDK安装：https://www
2020-11-22 09:52:36
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原创 数据中台-数据中台初识
一、数据中台现象数据中台近两年非常火热，数据中台的热度已经拆超越了数字化转型的热度并且一直在上升。数据中台发起于2018年，崛起于2019年3月，目前已经远远超越了数据仓库，商业智能。企业对数据中台的期望：与业务更精密，提供数据服务，提供业务价值，快速开发数据服务，围绕业务场景，提供统一数据，为业务赋能，构建统一的数据资产，打通数据的孤岛。以上是企业的现实需求，那么为什么现有的数据仓库，数据平台（数据湖），商业智不能很好的满足这些需求呢。要弄清楚这个问题，我们就要弄清楚数据中台和前面这些东西的区别在哪
2020-11-22 09:49:07
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原创 如何将本地项目上传gitee-github
在gitee/github上创建一个空的仓库（假如为demo）在本地新建一个空文件夹（假如叫gitee）在demo文件夹下执行指令git clone 你的https仓库地址在gitee文件夹下面执行指令git init 将需要上传的项目复制到仓库demo文件夹下在demo文件夹下执行指令git add .git commt -m '这里随便写'git push 这里的add .中的.的意思是本文件夹下面的全部文件...
2020-11-22 09:43:50
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原创 将Hexo从一台电脑转移至另一台电脑
前几天利用Hexo搭建了自己的博客系统，整个搭建的过程并不复杂，但是要将自己的博客的漂亮对于一个新手来说还是比较耗时间的，它要求对配置文件里面的关键字比较熟悉，那么如何熟悉这些关键字呢？答案是：看文档！既然我们将自己的博客“打扮”成我们喜欢的模样花了这么久，那么是不是就是说我们每次重装系统或者更换了电脑后都需要重新配置呢？当然不是。今天我解决了如何将Hexo博客系统完美迁移至另一台电脑上。写此文章，记录一下：第一步：将旧电脑的文件拷贝在新电脑上比如我在我的c盘建立了一个文件夹为Hexo用来存放我的博客
2020-11-22 09:43:04
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原创 机器学习-特征工程之文本处理（三）
1.文本数据：扁平化、过滤和分块1.1元素袋:将自然文本转换为扁平向量1.1.1词袋一个特征就是一个单词，一个特征向量由这个单词在每篇文档中出现的次数组成1.1.2 n 元词袋n-gram(n 元词)是由 n 个标记 (token)组成的序列。1-gram 就是一个单词(word)，又称为一元词(unigram)。n越大，能表示的信息越丰富，相应的成本也会越高。eg：计算 n-gram>>> import pandas >>>
2020-11-22 09:38:56
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原创 机器学习-特征工程之数值处理（二）
1、处理计数1.1二值化将大于等于某个次数的设为1，小于这个次数的设为0二值目标变量是一个既简单又强壮的用户偏好衡量指标例子:歌曲收听次数及人数的原始分布如下，会发现原始的收听次数并不是衡量用户喜好的强壮指标，因此可以进行二值化，如果用户收听了某首歌曲至少一次，那么就认为该用户喜欢该歌曲import pandas as pdlisten_count = pd.read_csv('millionsong/train_triplets.txt.zip',header=None, delimiter
2020-11-22 09:22:40
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原创 机器学习-特征工程初识（一）
机器学习在各领域带来的价值**领域：**医疗、航空、教育、物流、电商…这些领域都渴望和机器学习搭上“关系”，他们的目的只有一个，那就是：让机器学习程序替换手动的步骤，减少企业的成本也提高企业的效率我们举个例子：一个汽车零售商利用机器学习技术将客户按照对汽车的喜好划分为不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接推送到喜欢这类车型的客户手中，从而大大增加了交易成功的机会。那么机器学习到底是怎么完成这样的工作的呢，简单来说就是一句话：获取历史数据，从历史数据当中获得规律，将规律转化为“有用
2020-11-22 09:11:07
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原创 电力大数据技术框架整理
随着社会现代化不断推进，出先了很多例如大数据和人工智能等新型技术，这些技术正在为越来越多的行业赋能。电力在我们生活中可以说是处处不在，为了提供更加便捷智能的服务，电力行业也出现了许多需要解决的问题。那么互联网技术如何为电网赋能呢？电网这个庞大的体系中的各个分支都可以和哪些技术呢结合呢？作为一项研究课题，我们可以从哪些切入点开始呢？下面是我通过几天的学习给出的自己的答案。这份框架图已经总结的很详细，这里就不再赘述。个人认为从研究切入点来说可以分为以下几点。一．研究现有方法，从技术层面为研究切入点以上电
2020-11-21 21:19:11
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3
原创 Leetcode-排序-选择排序
原理用通俗的语言来讲，选择排序，就是将数列中最大（小）的数找出来，放到合适的位置，然后在剩下的集合里面继续找最大（小）的数放在合适的位置，如此往复，直到整个数列变为有序位置。与冒泡排序不一样的是，它不是比较相邻的两个数，而是比较某个数与数列中剩下所有数的大小。1.第一轮排序原始数列为：7 3 5 1 9 4第一轮排序首先以第一个数为基数，与剩下的所有数进行比较，找到整个数列中最小的数，然后交换最小数与第一个数的位置。实现代码如下：for i in range(0,len(iList)-1):
2020-11-21 21:18:06
242
原创 Leetcode-排序-冒泡排序
冒泡排序（Bubble Sort）是一种很原始的排序方法，就是通过不断交换“大数”的位置达到排序的目的。因为不断出现“大数”类似于水泡不断出现，因此被形象地称为冒泡算法。原理从一组数列（列表）中挑选一个最大的数，如果这个数列比较小，有可能我们一眼就看出谁最大，但是如果数列比较大，那么就不好确定了，冒泡排序不需要直接找出数列中最大的那个数，只需要在两个数中找出最大的就可以了。冒泡算法的原理是比较两个相邻数字的大小，将两个数中比较大的那个数交换到靠后的位置。这样不断交换下去就可以将最大的那个数放到最后的位
2020-11-21 21:17:31
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原创 Leetcode-排序-归并排序
原理给大家讲个故事：“从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚在给小和尚讲故事，讲的是从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚在给小和尚…”，这个故事大家可能都听过，这个故事实际上就体现了递归的思想，每个故事都在调用故事本身。本算法也用了递归思想，首先我们把数列分为left和right两个子数列，然后将left和right两个子数列都变成有序数列，再把他们合并到一起就变成了一个有序数列，那么left和right两子数列如何变成有序的呢，我们将left和right两个子数列分别再分成两部分得到子子数列，然后再将
2020-11-21 21:17:02
288
原创 Leetcode-排序-插入排序
原理插入排序实际上跟我们打牌一样，斗地主应该大部分人都会玩的，我们在抓牌的时候，每当从下面抓起一张牌，我们就会将这张牌放到合适的位置，使手上的牌始终是一个有序的状态（有些人打牌也习惯乱放，前提是自己看得懂）。那么插入排序的过程，和以上的过程就很相似。插入排序，首先将数列分成两部分，将数列的第一个数划分为left部分，剩下的数为right部分，我们依次将right部分的数一个一个取出，然后将该数放入left部分合适的位置，这样，left部分数越来越多，right部分的数越来越少，最后right部分为空，这
2020-11-21 21:16:26
190
EasyX_20190529(beta).exe
2019-06-06
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