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AHands-OnTutorialforZero-KnowledgeProofs:PartIIIAZeroKnowledgeMerkleTreeInthesecondpostinthisseries,IpresentedtheveryneatconceptofaMerkleTree,butweendedwiththeproblemthatinitsstandardimplementation-wh

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我对本书中的代码做了详尽的注释，放到了我的github，star我哦(✪ω✪)Q：端到端（endtoend）end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始数据，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。转自TopCoderの陳澤澤Q：对收入中位数进行缩放，分类你或许会这么想，书中为什么要将收入中位数进行分类呢？书中把所有的数据除以1.5，并将大于5的归于5，其实是在将

Hands-onLabsX——阿里云高校计划《Linux命令入门》训练营进入阿里云Hands-onLabs线上峰会活动页面后往下拉，找到体验馆选择Linux命令入门点击立即参与。活动地址：https://developer.aliyun.com/adc/series/linux/每天14.0017.000.00补货领取教程在实验列表中，将下面四个课程场景都完成即可，这里不用多说了。每个场景都要点进

Hands-OnLabLaunchers和ChoosersLabversion:1.0.0Lastupdated:2/29/2012目录概述...3练习1:Launchers介绍及使用...3任务1–添加页面和导航...3任务2–使用Launchers.3练习2:Choosers介绍及使用...3任务1–使用Choosers.3任务2–搜索通讯录和日程...3总结...3概述Launchers和C

读《Hands-OnTransferLearningwithPython》初体验最近由于工作原因及个人兴趣，对迁移学习兴趣盎然，很想深入了解该领域知识，偶得该领域最新力作，现分享阅读的一些心得和要点。本书秉承一贯的传道授业顺序，从机器学习到深度学习再到迁移学习，建议对机器学习和深度学习有一定基础的同仁忽略前3章节。这里简要概括一下前3章的重点。要了解迁移学习，首先要明白迁移学习在整个AI领域的技术

读书笔记Example1scikit-learn线性模型Example1scikit-learn线性模型importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearn.linear_model#Loadthedataoecd_bli=pd.read_csv(datapath+"oecd_bli_2015.csv",t

本篇内容：一个简单的预测模型的建立、训练、保存和载入。导入必要模块：importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfimportssl#解决数据源网站签名认证失败的问题fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housing解决数据源网站签名认证失败的问题：ssl._create_default_ht

chapter1您如何定义机器学习？机器学习是一门能够让系统从数据中学习的计算机科学。机器学习在哪些问题上表现突出，你能提出四种类型吗？机器学习非常利于：不存在已知算法解决方案的复杂问题，需要大量手动调整或是规则列表超长的问题，创建可以适应环境波动的系统，以及帮助人类学习（比如数据挖掘）。什么是被标记的训练数据集？被标记的训练集是指包含每个实例所期望的解决方案的训练集。最常见的两种监督式学习任务是

【Hands-onMachineLearningwithScikit-Learn,Keras&TensorFlow】Project2-Part11.Getthedata1.1Downloadthedata*Functiontofetchthedata**Functiontoloadthedata(Pandas)*1.2Takeaquicklookatthedatastructure1.3Creat

本书将向您介绍Rust的微服务开发。我在很久以前就开始使用Rust了，早在2015年。自版本1.0发布以来只有几个月了，当时我并不认为这个工具会引发一场会破坏的无声革命与系统编程相关的传统，在那个时候，它是乏味的，绝不是时髦的。也许我夸大了一点，但我目睹了公司如何停止使用惯用工具并开始重写其部分产品或Rust中的一些服务，他们对结果非常满意，他们继续这样做时间和再次。如今，Rust是区块链计划的重

Ref:https://medium.com/analytics-vidhya/a-hands-on-introduction-to-time-series-classification-with-python-code-48f8b442e7c1Classifyingtimeseriesdata?Isthatreallypossible?Whatcouldpotentiallybetheuseof

降维（主成分分析和因子分析）#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriFeb116:21:142019@author:Administrator"""importmatplotlib.pyplotaspltimportosimportnumpyasnpPROJECT_ROOT_DIR='E:\wuxianpython\handson-ml-master\handson-m

训练线性模型#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonJan719:32:562019@author:Administrator"""'''LinearregressionusingtheNormalEquation'''#===========================================================================

Q1.WhatLinearRegressiontrainingalgorithmcanyouuseifyouhaveatrainingsetwithmillionsoffeatures?A1:StochasticGradientDescentorMini-BatchGradientDescent.Q2.Supposethefeaturesinyourtrainingsethaveverydiffe

前言（Preface）第一部分机器学习基础（PartI.TheFundamentalsofMachineLearning）第1章机器学习概述（Chapter1.TheMachineLearningLandscape）（待更新）第2章端到端机器学习项目（Chapter2.End-to-EndMachineLearningProject）第3章分类（Chapter3.Classification）第4

文章目录配置Prometheus环境部署被监控应用创建收集指标的角色，并为用户赋予该角色设置应用监控指标设置告警规则赋予任意指定用户查看监控指标查看Prometheus监控到的应用定制指标OpenShift4.3之前，其内置Prometheus只能监控OpenShift集群内部对象。OpenShift4.3提供了一个新功能，就是可以扩展内置的Prometheus，使之前监控应用的监控指标。实现方式

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文章目录监控OpenShift集群监控应用部署被监控的应用通过Operator安装并配置Prometheus监控OpenShift集群在OpenShift4的控制台中已经在集成了一个Prometheus运行环境，这个内置的Prometheus环境主要是用来监控OpenShift集群资源的，它主要监控以下组件。CoreDNSElasticsearchetcdFluentdHAProxyImagere

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文章目录使用ConfigMap配置参数使用Env环境变量通过Volume使用ConfigMap配置参数结合应用发布，在不同的应用运行环境中使用不同的参数配置使用ConfigMap配置参数将github中的资源下载到本地。然后查看两个properties配置文件的内容。$gitclonehttps://github.com/liuxiaoyu-git/configmap$cat./configmap

用一般用户新建一个名为USER-ID-pv的项目。$ocnew-projectUSER-ID-pv执行以下任一个命令创建测试应用。$ocnew-app-lapp=image-uploader--image-stream=php--code=https://github.com/liuxiaoyu-git/image-uploader.git$ocnew-app-lapp=image-uploade

1.《OpenShift4之增加HTPasswd方式的身份认证》2.《OpenShift4之增加管理员用户》3.《OpenShift4之设置用户/组对项目的访问权限》4.《OpenShift4之访问权限分级授权》5.限制普通用户创建项目查看名为self-provisioners的RBAC。$ocgetclusterrolebinding.rbacself-provisioners-oyamlapi

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文章目录分布式账本存储概述账本账本编号账本数据交易模拟执行读写集状态数据历史数据分布式账本存储概述分布式账本技术通过在不同节点之间达成共识，记录相同的账本数据，这是区块链技术的基础。超级账本采用Endorsement/Consensus模型，模拟执行和区块验证是在不同角色的节点中分开执行的。模拟执行是并发的，这样可以提高扩展性和吞吐量：在endorse节点处模拟执行链码；在所有peer节点上验证交

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在DevOps过程中CI/CD是最主要的工具，通过它的Pipeline可以驱动整个开发、测试、交付和部署过程。在OpenShift4.x中自带两个CI/CD引擎：Jenkins和Tekton。其中Jenkins是目前最为常用的CI/CD工具，而Tekton是是直接运行在Kubernetes上的原生CI/CD。我们在本章节介绍如何部署运行一套Jenkins的环境，进而利用Pipeline将应用在开发

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NotepadTutorial记事本教程Thistutorialonwritinganotepadapplicationgivesyoua"hands-on"introductiontotheAndroidframeworkandthetoolsyouusetobuildapplicationsonit.Startingfromapreconfiguredprojectfile

本章将向您介绍微服务的基础知识，包括微服务是什么以及如何将单片服务器分解为微服务。如果您不熟悉微服务的概念，或者您从未使用Rust编程语言实现它们，那将非常有用。本章将介绍以下主题：什么是微服务？如何将传统的服务器架构转变为微服务Rust在微服务开发中的重要性技术要求本章没有任何特殊的技术要求，但现在是安装或更新Rust编译器的好时机。您可以从Rust的官方网站获取此信息：https：//www.

函数式编程（FP）是仅次于面向对象编程（OOP）的第二种最流行的编程范例。多年来，这两种范式被分为不同的语言，以免混合。多范式语言试图支持这两种方法。Rust就是这样一种语言。作为一个广义的定义，函数式编程强调使用可组合和最大可重用函数来定义程序行为。使用这些技术，我们将展示函数式编程如何为许多常见但困难的问题调整巧妙的解决方案。本章将概述本书中介绍的大多数概念。其余章节将致力于帮助您掌握每种技术

Q1.Ifyouhavetrainedfivedifferentmodelsontheexactsametrainingdata,andtheyallachieve95%precision,isthereanychancethatyoucancombinethesemodelstogetbetterresults?Ifso,how?Ifnot,why?A1:Icantrycombiningthem

一、VotingClassifiers当分类器尽可能相互独立时，集成的效果更好。想得到不一样的分类器，方法1是用不同的算法，方法2是在不同的数据子集上训练模型，主要有bagging和pasting两种方法。bagging(bootstrapaggregating)：用有放回抽样的方式生成新的数据集pasting：无放回抽样生成数据集每一个单独的predictor的效果不如在原始数据集上训练出来的结

通过一系列最近的突破，深度学习推动了机器学习的整个领域。现在，即使对这种技术一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本书教你怎么做。通过使用具体的例子、最小理论和两个现成的python框架--Scikit--学习和TensorFlow--作者Areliengéron--可以帮助您直观地理解构建智能系统的概念和工具。您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始，发展到深

2019年6月24日至26日，KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit（上海）在中国上海盛装启幕。此次大会阿里共有26个技术演讲入选，并有两场沙龙活动。大会第一天，阿里云的十二位技术专家为开发者们奉上了一期全天专场动手实践沙龙。开发者们对容器网络、容器日志进行了深入而全面的学习，体验了丰富的云原生产品能力；也围绕阿里云ACK尝试诸多有趣场景:基于Knative

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