- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- 深度学习的发展历程
SnowScholar
深度学习机器学习深度学习神经网络发展历程
参考书籍《Tensorflow实战Google深度学习框架》郑泽宇等要想学习深度学习这门技术,那么有必要对其发展作一定程度的了解。深度学习其实不是一门新技术,目前大家熟悉的“深度学习”基本上是深度神经网络的一个代名词,神经网络技术可追溯到1943年。深度学习之所以被人们认为是新技术,那是因为它在21世纪初并不流行。神经网络的发展不是一番风顺,它的发展经历了三个起落,也可分为三个阶段。第一阶段:受到
- Tensorflow实战深度学习笔记一
独立开发者Lau
人类直观能力----人工智能(自然语言理解、图像识别、语音识别等)。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
- 4.3 TensorFlow实战三(3):MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型
大白猿学习笔记
一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题,提高了识别性能。很容易想到,能否增加隐藏层数量来进一步提高模型预测的的准确率。这一节我们尝试构建两层神经网络模型。代码方面,只需要修改隐藏层构建到输出层构建的一部分即可#构建多隐藏层(2层)H1_NN=256#第1隐藏层神经元的数量w1=tf.Variable(tf.rand
- TensorFlow实战教程(三十五)-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别(基础篇)
张志翔的博客
TensorFlow实战教程pythontensorflowkeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。这篇文章将介绍基础知识,因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境,并对比常用的深度学习框架,最后普及手写数字识别案例。基础性文章,希望对您有所帮助一.VSCode安装Python在介绍代码之前,先讲解Python常用的开发
- TensorFlow实战教程(二十五)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(下)模型构建
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~上一篇文章处理后的数据格式如下图所示,将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件,这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、
- TensorFlow实战教程(十九)-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkerasrnn
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!一.循环神经网络在编写代码之前,我们需要介绍什么是RNN,RNN是怎样运行的以及RNN的
- TensorFlow实战教程(二十四)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~一.什么是命名实体识别实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)对于知识图谱构
- TensorFlow实战教程(二十八)-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像,一篇非常经典的图像分类文字。这篇文章将结合文本挖掘介绍微博情感分类知识,包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类,后续结合LDA进行主题挖掘。基础性文章,希望对您有所帮助!一.BiLSTM模型LSTM的全称是LongShort-TermMemory,
- TensorFlow实战教程(一)-TensorFlow环境部署
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
从本篇文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法,主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
- TensorFlow实战教程(十七)-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章,希望对您有所帮助!一.什么是分类学习1.Classification我们之前文章解决的都是回归问题,它预测的是一个连续分布的值,例如房屋的价格、汽车的速度、Pizza的价格
- [TensorFlow 学习笔记-03]TensorFlow简介
caicaiatnbu
TensorFlow学习笔记深度学习TensorFlow
[版权说明]TensorFlow学习笔记参考:李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习-Caffe之经典模型详解与实战TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/极客学院著TensorFlow官方文档中文版TensorFlow官方文档英文版以及各位大
- 免费教材丨第55期:Python机器学习实践指南、Tensorflow 实战Google深度学习框架
人工智能爱好者俱乐部
小编说时间过的好快啊,小伙伴们是不是都快进入寒假啦?但是学习可不要落下哦!本期教材本期为大家发放的教材为:《Python机器学习实践指南》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》两本书,大家可以根据自己的需要阅读哦!《Python机器学习实践指南》内容简介机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Py
- Tensorflow入门(七)——CNN经典模型:LeNet
陈陈陈Chann
#Tensorflow卷积神经网络tensorflow深度学习机器学习
上一节《Tensorflow入门(六)——初识卷积神经网络(CNN)》实战篇《Tensorflow实战(二)——MNIST(CNN实现)》原文链接:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862本文在原文基础上进行细微的修改和完善。文章目录1.CNN的三个特点1.1局部感知1.2参数(权值)共享1.3池化2.LeNet52.1C1层(卷积层):6@28×2
- 深度之眼-机器学习总结
任嘉平生愿
为期三个月的西瓜书机器学习训练营结束,昨天听完了毕业典礼。我做了如下总结:校长讲话:定目标短时间自己的小团队闭环开环闭环----学习小部分就应用时间和努力的堆积打比赛应用人工智能的课题和方向资料tensorflow实战google深度学习框架和强者学习才会遇强则强博士讲话:1.坚持写博客2.github3.多练习4.英文原版的文章高级课程你目前的弱点是什么5.多读论文
- 机器学习(19)---神经网络详解
冒冒菜菜
机器学习从0到1机器学习人工智能神经网络笔记
神经网络一、神经网络概述1.1神经元模型1.2激活函数二、感知机2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看3.3.2数据预处理3.3.3建立模型3.3.4评估模型四、反向传播五、例题5.1题15.2题2一、神经网络概述1.1神经元模型 1.这里采用最广泛一种定义:神经网络是由适应性的简单单元组成的广
- TensorFlow实战(五)Deep Dream(计算机生成梦幻图像)——理解深度神经网络结构及应用
young974
一、疑问卷积层究竟学到了什么内容?同一卷积层中不同通道学习到的内容有什么区别?浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有什么区别?二、DeepDream技术原理DeepDream生成梦幻图像1.利用CNN进行图像分类:CNN的图像分类2.DeepDream使用梯度上升的方法可视化网络每一层的特征,即用一张噪声图像输入网络,反向更新的时候不更新网络权重,而是更新初始图像的像素值,(这里卷积神经网络是固定的
- 机器学习实战:Python基于NN神经网络进行分类(十一)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python神经网络
文章目录1前言1.1神经网络的介绍1.2神经网络的应用2.Tensorflow实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3数据预处理2.4建立神经网络2.5训练模型2.6评估模型2.7预测3.讨论1前言神经网络(Neuralnetwork,NN)机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构,每个神经元都接收输入信号、进行计算并
- 【Manning2022新书】TensorFlow实战
数据派THU
神经网络机器学习人工智能深度学习java
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。在本实用教程中,您将在创建可用于生产的应用(如法语-英语翻译程序和可以编写小说的神经网络)时,亲自构建可重用的技能。您将欣赏从DL基础知识到NLP、图像处理和MLOps
- 深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)
liaomin416100569
深度学习神经网络人工智能
文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器(MLP)神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过拟合BP算法推导定义算法讲解前向传播反向传播具体实例tensorflow实战加载数据集数据预处理one-host编码keras.utils.to_categorical()构造多层感知器模型tf.keras.Sequentialk
- TensorFlow实战--使用神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类
C君莫笑
人生苦短-我用Pythontensorflowpython机器学习
利用单层神经网络实现对鸢尾花数据集的分类使用没有隐含层的单层前馈型神经网络来实现对鸢尾花的分类importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastftf.enable_eager_execution()#关键importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']="SimHei"plt.
- 线性回归详解及Tensorflow实战
lmn_
AI人工智能AI线性回归算法
0x01线性回归概述线性回归()是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法其表达形式为y=w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布线性回归可能是统计学和机器学习中最著名和最容易理解的算法之一在统计学中,线性回归是一种对标量响应和一个或多个解释变量(也称为因变量和自变量)之间的关系进行建模的线性方法一个解释变量的情况称为简单线性回归(simplelin
- 机器学习笔记(十三):TensorFlow实战五(经典卷积神经网络: LeNet -5 )
LiAnG小炜
机器学习笔记
1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型,不同结构的网络模型也有不同的效果。但是怎样的神经网络模型具有比较好的效果呢?下图展示了CNN的发展历程。经过人们不断的尝试,诞生了许多有有着里程碑式意义的CNN模型。因此我们接下来会学习这些非常经典的卷积神经网络LeNet-5AlexNetVGGInceptionResN
- Tensorflow-图像处理视频课程-唐宇迪-专题视频课程
迪哥有点愁了
视频教程图像处理深度学习tensorflow机器学习人工智能
Tensorflow-图像处理视频课程—491人已学习课程介绍课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。课程收益掌握如何使用Tensorflow进行图像处理并使用tensorflow实战。讲师介绍唐宇迪更多讲师课程计算机博士,专注于机器学习
- 深度学习之TensorFlow实战2
Mr Robot
深度学习TensorFlow人工智能人工智能深度学习tensorflowpython
TensorFlow基本概念图(Graph):图描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务。张量(Tensor):TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。操作(op):图中的节点被称为op(opearation的缩写),一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。会话(Session):图必须在称之为“会话
- Day1 #100DaysofMLCoding#
MWhite
2018-8-6个人前置条件:已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%,tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%)比较了解pandas,numpy,matplotlib,seaborn,tensorflow,sklearn今日计划复习数学模型基础看深度学习博客——太长了悠闲时看视觉CV博客一colah个人博客
- TensorFlow实战(四)MNIST手写数字识别进阶——单、多隐层全连接网络
young974
上节手写数字识别入门用的是单个神经元来处理分类问题,准确率达0.8619。这一节做一些改进,以单隐含层全连接网络为例,可使准确率达0.9744。后进一步调整隐含层数测试发现,加入不同层数隐含层达到的准确率,3层>单层>2层。说明神经网络的层数未必越多越好。单个神经元模型全连接单隐藏层神经网络导入数据集importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tut
- TensorFlow实战:LSTM的结构与cell中的参数
星之所望
python
一些参数训练的话一般一批一批训练,即让batch_size个句子同时训练;每个句子的单词个数为num_steps,由于句子长度就是时间长度,因此用num_steps代表句子长度。在NLP问题中,我们用词向量表示一个单词(一个数基本不能表示一个词,大家应该都知道的吧,可以去了解下词向量),我们设定词向量的长度为wordvec_size。LSTM结构中是一个神经网络,即下图的结构就是一个LSTM单元,
- 图像风格快速迁移tensorflow实战
sk千空
一个代码篮子1024程序员节tensorflowpython机器学习深度学习
引言需要解决的问题是:利用tensorflow的快速风格迁移功能,把一张qq的logo图片转换成《星空》油画的风格,并打印输出。如图所示,最右边图像是输入结果,左边两图是输入:一、操作步骤通过两天的学习,修了许多bug,踩了不少坑,终于把实验做成了。现在试着阐述相关的原理和具体操作步骤。这里我把整个实验过程分为4大部分,每个部分都会给出详细的操作步骤。A.软件的安装和配置B.风格迁移代码的理解和操
- 机器学习笔记(十二):TensorFlow实战四(图像识别与卷积神经网络)
LiAnG小炜
机器学习笔记深度学习图像识别卷积神经网络人工智能
1-卷积神经网络常用结构1.1-卷积层我们先来介绍卷积层的结构以及其前向传播的算法。一个卷积层模块,包含以下几个子模块:使用0扩充边界(padding)卷积窗口过滤器(filter)前向卷积反向卷积(可选)1.1.2-边界填充边界填充将会在图像边界周围添加值为0的像素点,如下图所示:使用0填充边界有以下好处:卷积了上一层之后的CONV层,没有缩小高度和宽度,这对建立更深的网络非常重要,否则在更深层
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc