随笔分类 - 课程资料
摘要：执行 systemctl stop docker 后提示“Warning: Stopping docker.service, but it can still be activated by: docker.socket” 解释：这是docker在关闭状态下被访问自动唤醒机制，很人性化，即这时再执行
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摘要：无法创建新虚拟机: 无法打开配置文件“D:\VMware\CentOS.vmx”: 拒绝访问 问题 今天下午在创建新的虚拟机的时候，当我操作到最后一步【完成】时出现如下图的拒绝访问。 问题分析及解决方案 当看到拒绝访问时，第一时间想到的是权限问题，这时才反应过来我并没有使用管理员身份运行，所以解决方
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摘要：文章目录 解决VMware Workstation 与 Hyper-V 不兼容。请先从系统中移除 Hyper-V 角色，然后再运行 VMware Workstation的最全详解 问题点：VMware Workstation 与 Hyper-V 不兼容。 一、请先从系统中移除 Hyper-V 角色，
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摘要：Docker有两种数据管理的方式 数据卷: 容器内数据直接映射到本地主机环境; 数据卷容器: 使用特定容器维护数据卷. 数据卷 数据卷是一个可供容器使用的特殊==目录==, 它将主机操作系统目录直接映射进容器 数据卷的特性: 可以在容器之间共享和重用, 容器间传递数据将变得高效与方便; 对数据卷内数
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摘要：自定义Docker镜像推送到Docker Hub实战 云原生探索的必经之路—容器化，而容器化目前最主流的技术莫过于Docker了，因为之前也大量的输出过Docker相关的技术博客，如果感兴趣的话可以直接访问专栏：《探索云原生》，按需学习哦。这篇文章还是从Docker入手，从0开始讲述下如何将
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摘要：SQLyog Ultimate 破解版安装教程（附证书秘钥注册码） 今天给大家分享一波 SQLyog Ultimate 专业版的破解安装教程，没有花里胡哨的步骤，输入下文中的注册码就能搞定，无图无真相，下面是我破解成功的截图： SQLyog Ultimate 注册成功截图 SQLyog 简介 SQL
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摘要：linux命令中ps -ef详解 1、ps -ef表示bai查看全格式的全部进程。 ps是linux下最常用的也是非常强大的进程查看命令，常配合管道命令 | 和查找命令 grep 同时执行来查看特定进程。 参数含义: -e 显示所有进程。-f 全格式。-h 不显示标题。-l 长格式。-w 宽输出。a
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摘要：Docker学习四：资源隔离——Namespace 一、Namespace简介Namespace 是 Linux 内核的一项功能，该功能对内核资源进行分区，以使一组进程看到一组资源，而另一组进程看到另一组资源。Namespace 的工作方式通过为一组资源和进程设置相同的 Namespace 而起作用
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摘要：Docker 基础技术之 Linux namespace 详解 Docker 是“新瓶装旧酒”的产物，依赖于 Linux 内核技术 chroot 、namespace 和 cgroup。本篇先来看 namespace 技术。 Docker 和虚拟机技术一样，从操作系统级上实现了资源的隔离，它本质上是
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摘要：[linux] 查看进程PID以及进程详细信息 首先通过top查看进程PID： top无法查看到进程的详细信息，比如进程运行时所在的目录 ，以及执行程序的绝对路径等。这时，我们需要通过以下的方法来查看进程的详细信息：Linux在启动一个进程时，系统会在/proc下创建一个以PID命名的文件夹，在该文
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摘要：docker 容器基础技术：linux cgroup 简介 Linux cgroups 的全称是 Linux Control Groups，它是 Linux 内核的特性，主要作用是限制、记录和隔离进程组（process groups）使用的物理资源（cpu、memory、IO 等）。 2006 的时
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摘要：偏差和方差 机器学习算法针对特定数据所训练出来的模型并非是十全十美的，再加上数据本身的复杂性，误差不可避免。说到误差，就必须考虑其来源：模型误差 = 偏差（Bias）+ 方差（Variance）+ 数据本身的误差。其中数据本身的误差，可能由于记录过程中的一些不确定性因素等导致，这个我们无法避免，能做
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摘要：一般性的是C-SVC。nu-SVC 见:http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm-mathematical-formulation https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-
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摘要：支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 1. 概要 1.1 简介 自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。 SVM是什么? 先来看看维基百科
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摘要：迫近年关，很多人都写了 19 年的总结和 20 年的展望。我在回想 2019 年的时候，想到自己只读完了几本‘杂’书，真正技术的书籍一本也没有读完。焦虑就悄然涌上心头，有种不学习就退步的烦躁。然后我回想起了之前看到的一个网站： Teach Yourself Computer Science：http
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摘要：1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取尽可能小的特征子集，不显著降低分类精
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摘要：理解模型正则化：L1正则、L2正则（理论+代码） 0 前言 我们已经知道了模型误差 = 偏差 + 方差 + 不可避免的误差，且在机器学习领域中最重要就是解决过拟合的问题，也就是降低模型的方差。在上一篇文章《ML/DL重要基础概念：偏差和方差》已经列出了如下方法： 降低模型复杂度 减少数据维度；降噪
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摘要：Introduction LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution es
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