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将者,智、信、仁、勇、严也。
Hi,我是李智华,华为-安全AI算法专家,欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。
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2017年8月12日
英特尔深度学习框架BigDL——a distributed deep learning library for Apache Spark
摘要: BigDL: Distributed Deep Learning on Apache Spark What is BigDL? BigDL is a distributed deep learning library for Apache Spark; with BigDL, users can w
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posted @ 2017-08-12 11:05 bonelee
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2017年8月10日
宠物乘机的三种模式【转】
摘要: 几天前微博用户@HUST_维维豆奶在网上控诉,他搭乘东航MU2544次航班(上海浦东—武汉)时,托运的金毛犬在天河机场被打成重伤(附1)。机场方面给出了官方回应(附2与附3),并且已向事主支付了五万元医疗费。 目前事情还在发展之中,在此我们不便判断谁对谁错。但撇开种种理性分析不谈,看到小狗被伤害,在
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posted @ 2017-08-10 13:10 bonelee
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2017年8月9日
机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理(数字到分类的映射),稀疏类分组(相似特征归档),创建虚拟变量(提取新特征) 本质就是要么多变少,或少变多
摘要: 特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大。我们将其称为特征表达。 你的数据并不一定总是理想格式。你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息。 日期与时间特征: 我们假设你拥有purchase_datetime特征。从中提取purchase_day_of_week与pu
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posted @ 2017-08-09 20:21 bonelee
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2017年8月8日
什么是域名的TTL值? ——一条域名解析记录在DNS缓存服务器中的存留时间
摘要: 什么是域名的TTL值? 转自:http://hizip.net/index.php/archives/20/TTL(Time-To-Live),就是一条域名解析记录在DNS服务器中的存留时间。当各地的DNS服务器接受到解析请求时,就会向域名指定的NS服务器(权威域名服务器)发出解析请求从而获得解析记
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posted @ 2017-08-08 10:53 bonelee
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域名解析举例
摘要: 1,什么是DNS服务器? 互联网是由无数台服务器和PC连接在一起组成的,每个服务器都会有一个唯一的数字标识,叫IP地址,IP地址是数字表示的,比如218.231.156.61服务器,pc之间的通信协议用的是TCP/IP协议,在底层通信里面,通信双方都是凭借IP地址和对方联系的,并没有域名参与。域名是
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posted @ 2017-08-08 10:53 bonelee
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2017年8月7日
Linux上的free命令详解
摘要: Linux上的free命令详解 转自: http://www.cnblogs.com/coldplayerest/archive/2010/02/20/1669949.html 解释一下Linux上free命令的输出。 下面是free的运行结果,一共有4行。为了方便说明,我加上了列号。这样可以把fr
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posted @ 2017-08-07 19:56 bonelee
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MVC/MVP/MVVM区别——MVVM就是angular,视图和数据双向绑定
摘要: 摘自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/02/mvcmvp_mvvm.html 一、MVC MVC模式的意思是,软件可以分成三个部分。 视图(View):用户界面。 控制器(Controller):业务逻辑 模型(Model):数据保存 各部分之间的通信方式如下
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posted @ 2017-08-07 10:41 bonelee
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2017年8月4日
elasticsearch如何安全重启节点
摘要: elasticsearch如何安全重启节点 标签: elasticsearch 节点 | 发表时间:2016-05-24 03:58 | 作者:kfcman 分享到: 出处:http://www.iteye.com 分享到: elasticsearch集群,有时候可能需要修改配置,增加硬盘,扩展内存
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posted @ 2017-08-04 16:30 bonelee
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ES等待任务——是master节点上的task任务
摘要: 等待中的任务编辑 等待中的任务编辑 等待中的任务编辑 等待中的任务编辑 有一些任务只能由主节点去处理,比如创建一个新的 索引或者在集群中移动分片。由于一个集群中只能有一个主节点,所以只有这一节点可以处理集群级别的元数据变动。在 99.9999% 的时间里,这不会有什么问题。元数据变动的队列基本上保持
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posted @ 2017-08-04 16:20 bonelee
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2017年8月3日
1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD
摘要: 排版也是醉了见原文:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 排版也是醉了见原文:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。
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posted @ 2017-08-03 09:37 bonelee
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