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10月25日

人工智能基础:机器学习常见的算法介绍

发布 : yang | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 260次
人工智能基础:机器学习常见的算法介绍

目录监督学习1.1分类1.2回归无监督学习2.1聚类2.2降维3、半监督学习4、迁移学习5、强化学习(ReinforcementLearning,RL)今天给大家聊聊机器学习算法相关的知识,一起来看看吧!机器学习的算法主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习、强化学习。监督学习监督学习是机器学习当中非常常见的一种机器学习类型,就是在已知输入输出的情况下训练出一个模型,并且将输入映射输出。特点:给出了学习目标(比如实际值、标注等等)。监督学习根据目标结果是离散还是连续,又可以把监督学习划分为分类和回归。1.1分类

10月25日

Vue复刻华为官网 (一)

发布 : jia | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 337次
Vue复刻华为官网 (一)

1分析根据华为网页的布局,我们大体上可以将其划分为7个盒子,如下,由于写一个这样的网页再加上部分动态效果,需要的时间很长,本篇博客只记录了div1、div2、div3的静态效果+轮播图的实现。2顶部盒子的实现想要实现的正是最上部那个黑色的圆框2.1思路我的思路很简单,用四个盒子,其中最大的盒子也就是整个黑色框,大盒子里面包裹着小盒子,每个小盒子对应一个字段(集团网站、选择区域/语言、登录),排版布局,则需要三个小盒子,依次向左浮动(float:left;)。或者大盒子单独采用display:flex;布局我看了一下华为公司的代码,他是用的一个盒子,里面包裹了3个a标签,我用div习惯了,所以用的是div。2.2代码实现<divclass="top_c

10月24日

docker资源限制与compose

发布 : xiaoniu | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 407次
docker资源限制与compose

目录一、私有仓库建立 二、Cgroup资源配置方法 三、CPU使用率控制 使用stress工具测试CPU和内存四、 CPU周期限制查询容器的资源限制参数(1)在指定容器目录中(2)使用dockerinspect容器ID/容器名五、 CPUCore控制六、 CPU配额控制参数的混合使用七、 内存限额 八、BlockIO的限制九、 bps和iops的限制十、 构建镜像(dockerbuild)时指定资源限制1.资源限制的主要类型2.资源限制的几种方式3.资源限制的状态查询十一、 compose部署Harbor服务十二、 consul部署1.consul服务器2.通过httpdapi获取集群信息3.容器服务自动加

10月24日

【Vue】Vue中的侦听器watch

发布 : jia | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 656次
【Vue】Vue中的侦听器watch

??✨:Vue中的侦听器watch ?:东非不开森的主页 ?:如果有幸和你一起学习一起进步,那就太棒啦?? Vue中的侦听器watch一、侦听器watch1.1.初识侦听器watch1.2.Vue的data的watch1.3.Vue的watch侦听选项一、侦听器watch(思维导图不太完善,因为是按照自己看懂的方式记的,如有错误,还请指正)1.1.初识侦听器watch⭐⭐watch:观看,监视  那么什么是侦听器watch呢开发中我们在data返回的对象中定义了数据,这个数据通过插值语法等方式绑定到template中;当数据变化时,template会自动进行更新来显示最新的数据;但是在某些情况下,我们希望在代码逻辑中监听某个数据的变化,这个

10月24日

2022前端面经---(js高级)一文让你搞懂闭包

发布 : 郑州电脑哥 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 635次
2022前端面经---(js高级)一文让你搞懂闭包

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题:面试宝典✅作者简介:一名迈入大三的大学生,致力于提高前端开发能力✨个人主页:前端小白在前进的主页?系列专栏:2022面经⭐️个人社区:个人交流社区?学习格言:☀️打不倒你的会使你更强!☀️?前言在面试过程中js高级的闭包是面试官必问的问题,有好多小伙伴们对闭包都不理解,感觉这些东西生硬晦涩,在开发过程中没有很好的应用,这篇文章将带领大家彻底搞懂闭包,并且了解闭包的应用场景?目录面试题什么是js垃圾回收机制(前提)闭包个人总结面试题面试题:请你说详细说明一下js中什么是闭包问题剖析:本题就是考察你对闭包是否有一个熟练的掌握,这个问题你必须要知道闭包的概念,以及怎么去实现闭包,

10月24日

牛客前端刷题(六)—— JS基础

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 326次
牛客前端刷题(六)—— JS基础

还在担心面试不通过吗?给大家推荐一个超级好用的刷面试题神器:牛客网,里面涵盖了各个领域的面试题库,还有大厂真题哦!赶快悄悄的努力起来吧,不苒在这里衷心祝愿各位大佬都能顺利通过面试。面试专栏分享,感觉有用的小伙伴可以点个订阅,不定时更新相关面试题:面试专栏。文章目录?正文1、letconstvar相关2、js数据类型,区别3、Object.assign的理解4、constructor的理解5、map和forEach的区别6、forof可以遍历哪些对象7、变量提升8、null和undefined的区别,如何让一个属性变为null9、介绍下Set、Map、WeakSet和WeakMap的区别?10、简单说说js中有哪几种内存泄露的情况?专

10月23日

【AMD GPU】使用A卡进行ai模型训练

发布 : zhumeng | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 301次
【AMD GPU】使用A卡进行ai模型训练

在linux中使用A卡进行ai模型训练吐槽使用的设备配置安装GPU驱动添加path安装MIopen安装pytorchrx580用户安装pytorch(没有设备测试,出错就不晓得了)运行stable-diffusion-webui提示cuda错误,解决方法疑难杂症解决rocm-gdb依赖libpython3.8解决rocm-llvm依赖python但无法安装它运行launch.py时出现语法错误/切换python版本版本Can'trunwithoutacheckpoint.Findandplacea.ckptfileintoanyofthoselocations.Theprogramwillexit.安装完驱动重启黑屏运行后下载插件

10月23日

Vue项目实战——实现一个任务清单【基于 Vue3.x 全家桶(简易版)】

发布 : admin08 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 578次
Vue项目实战——实现一个任务清单【基于 Vue3.x 全家桶(简易版)】

Vue3.x项目实战(一)项目名参考链接Vue2.x_todoList基于Vue2.x实现一个任务清单Vue2.x_GitHub搜素案例基于Vue2.xGitHub搜素案例文章目录Vue3.x项目实战(一)Vue3.x实现todoList1、前言2、项目演示(一睹为快)3、涉及知识点4、项目详情5、写在最后的话6、附源码Vue3.x实现todoList1、前言如果你对vue3的基础知识还很陌生,推荐先去学习一下vue基础内容参考链接Vue2.x全家桶Vue2.x全家桶参考链接Vue3.x的基本使用Vue3.x基本使用参考链接如果你刚学完vue3基础知识,想检查一下自己的学习成果如果你已学完vue3基础知识,想快速回顾复习如果你已

10月22日

网络安全实战之靶场渗透技术

发布 : xiaoniu | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 742次
网络安全实战之靶场渗透技术

信息收集端口扫描nmap找到三个开放的TCP端口,FTP(21)、SSH(22)和Python托管的HTTP(5000):发现存在ftp匿名登录,使用ftp进行登录。FlaskApp访问5000端口,发现开启了web服务。在登录框测试了一些常规漏洞,SQL注入和弱口令都没有用。【一一帮助安全学习,所有资源获取处一一】①网络安全学习路线②20份渗透测试电子书③安全攻防357页笔记④50份安全攻防面试指南⑤安全红队渗透工具包⑥网络安全必备书籍⑦100个漏洞实战案例⑧安全大厂内部视频资源⑨历年CTF夺旗赛题解析网站上没有什么有趣的东西,我们去注册看看:登录之后,重定向到/dashboard这个目录下。“添加注释”按钮指向/add_no

10月22日

机器学习之神经网络的公式推导与python代码(手写+pytorch)实现

发布 : jing | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 349次
机器学习之神经网络的公式推导与python代码(手写+pytorch)实现

文章目录前言神经网络公式推导参数定义前向传播(forward)反向传播(backward)隐藏层和输出层的权重更新输入层和隐藏层的权重更新代码实现python手写实现pytorch实现总结参考前言因为要课上讲这东西,因此总结总结,发个博客神经网络公式推导参数定义模型图假设我们有这么一个神经网络,由输入层、一层隐藏层、输出层构成。(这里为了方便,不考虑偏置bias)输入特征为xn输入层与隐藏层连接的权重为vij隐藏层的输出(经过激活函数)为ym隐藏层与输出层连接的权重为wjk输出层的预测值(经过激活函数)为ol隐藏层和输出层后面都接sigmoid激活函数。Simoid激活函数如下:前向传播(forward)首先,我们可以试着表示一下y1如模

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