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posted @ 2020-01-03 10:18
nike_ha
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#数据放在data目录下，列和数据库对应即可 import osimport time def load_data(file_path, voice_srcFilename): voice_srcfile = file_path+'data/' + voice_srcFilename content 阅读全文
posted @ 2019-12-19 09:32
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Shadowsocks服务器搭建，Shadowsocks客户端安装，包含pc，安卓，ios 可提供账号免费试用 有如需要，联系添加维信ifIlove798364838。 阅读全文
posted @ 2019-12-19 09:13
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摘要：
Spring Boot 通用配置参数https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/common-application-properties.html Spring 下所有项目的文档https://spring.io/d 阅读全文
posted @ 2019-12-04 21:49
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摘要：
ps -ef|grep tomcat 查看pid ls /proc/进程pid/fd/ | wc -l 查看pid当前打开的文件数 cat /proc/进程pid/limits 看开pid当前打开的文件数上限 ulimit -a 系统默认最大打开数量 二、解决方法1、增大允许打开的文件数——命令方式 阅读全文
posted @ 2019-11-26 10:02
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对于基本类型和引用类型，== 的作用效果是不同的，如下所示： 基本类型：比较的是值是否相同； 引用类型：比较的是引用是否相同；//变量指定对象的地址，是否相同。是否同一个对象 基本类型：比较的是值是否相同； 引用类型：比较的是引用是否相同；//变量指定对象的地址，是否相同。是否同一个对象 equal 阅读全文
posted @ 2019-11-22 17:16
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摘要：
本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很 阅读全文
posted @ 2019-01-09 17:35
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摘要：
实例详解贝叶斯推理的原理 贝叶斯推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多，但却想毫无遗漏地，全面地获取预测信息时非常有用。 提及贝叶斯推理时，人们时常会带着一种敬仰的心情。其实并非想象中那么富有魔力，或是神秘。尽管贝叶斯推理背后的数学越来越缜密和复杂，但其背后概念还是非常容易理解。简言之 阅读全文
posted @ 2019-01-04 15:42
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最近看到知乎发现在讲解理论知识比有些博客容易理解很多，这里记一篇卷积神经网络理论知识 原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50800849 原来CNN是这样提取图像特征的。。。 1.卷积操作 假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一 阅读全文
posted @ 2019-01-04 15:09
nike_ha
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假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片，从小明提裤子起床到脱裤子睡觉各个时间段都有（小明是照片控！）。现在的任务是对这些照片进行分类。比如有的照片是吃饭，那就给它打上吃饭的标签；有的照片是跑步时拍的，那就打上跑步的标签；有的照片是开会时拍的，那就打上开会的标签。问题来了，你准备怎么干？ 一个简单直 阅读全文
posted @ 2019-01-04 11:26
nike_ha
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