Docker入门学习系列第5页

Pyhton基础学习系列11——字典

文章目录一、认识字典二、字典的使用方法1.字典的增删改查1.查-获取字典的值2.增和改3.删-删除键值对三、字典相关操作、函数、方法1.字典的相关操作1.in和notin-判断字典中是否存在指定的键2.字典的函数操作1.len(字典)-统计字典中键值对的个数2.dict(数据)-将指定的数据转换成字典3.字典的操作方法1.复制字典2.获取字典所有的键，返回一个新的容器3.获取字典所有的值，返回一个

是靖不是静·2024-01-13 04:30

Pyhton基础学习系列9——列表

文章目录一、认识列表二、列表的特点以及使用方法1.列表中的元素可以为不同类型的数据2.列表是可变的（列表支持增删改查）1.查-获取列表中的元素的值2.增-往列表中添加元素3.删-删除列表中的某一个元素4.改-修改列表中元素为指定的值三、列表的切片操作1.切片的完整写法2.切片的省略写法四、列表的遍历1.直接遍历2.下标遍历3.enumerate五、列表的相关操作1.列表支持+、*操作2.列表支持比

是靖不是静·2024-01-13 04:00

Pyhton基础学习系列14——函数

文章目录一、函数的定义二、函数的分类1.系统函数2.标准库函数和第三方库函数3.自定义函数三、函数的使用1.基本语法2.函数使用案例和说明文档1.函数的说明文档2.输入两个正整数，计算它们的最大公约数和最小公倍数3.from和import的区别4.return和print的使用四、函数的参数1.形参和实参的区别2.位置参数和关键字参数1.位置参数2.关键字参数3.位置参数和关键字参数混用3.参数默

是靖不是静·2024-01-13 04:56

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（2）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。接

天桥下的卖艺者·2024-01-13 03:55

Java学习——字节流操作文件

系列文章目录这里是Java学习系列课程，点击进入http://t.csdnimg.cn/Xtkz9欢迎大家一起来学习！目录系列文章目录一、字节流是什么？

m0_7Ella·2024-01-12 16:06

Docker入门

目录服务器选型对比虚拟机微服务的部署策略基于主机(物理机或虚机)的多服务实例基于容器的服务实例Docker虚拟机与容器的区别Docker三要素Docker镜像Docker仓库Docker容器Docker安装Docker基本使用基本操作仓库+镜像容器服务器选型在选择服务器操作系统时，Windows附带了许多您需要付费的功能。Linux是开放源代码，可让用户免费使用。对比Linux是开源的，因此是免费

余温x·2024-01-12 10:37

Docker入门：容器化原理

Docker基础概念在理解Docker之前，我们需要先了解容器与虚拟机的根本区别。容器和虚拟机都是用于实现应用程序隔离的技术，但它们的实现方式有着显著的不同。容器与虚拟机的区别虚拟机通过使用完整的操作系统（GuestOS）来实现隔离。在虚拟机中，一个独立的Hypervisor（或称为VMM，虚拟机监视器）负责管理多个虚拟机实例。每个虚拟机都包含自己的操作系统和应用程序，这意味着每个虚拟机都需要独立

源末coco·2024-01-12 09:27

Odrive 学习系列一：vscode 编译Odrive

搭建环境可参考Markerbase教程，很详细了。简单说一两点：解压ODrive-fw-v0.5.1.zip：打开ODrive-fw-v0.5.1文件夹，找到Firmware文件夹，用vscode打开该文件夹：按照以下内容操作：编译工程：打开中断(terminal)，输入make-j4回车进行编译。编译成功后如下：注意：在编译前Firmware文件夹下没有build文件夹。在编译成功后将会生成bu

嘉禾天成·2024-01-12 07:17

写点东西《Docker入门（上）》

写点东西《Docker入门（上）》环境变量Docker镜像DockerCMD与ENTRYPOINT有什么区别Docker中的网络：Docker存储：Docker是一个工具，允许开发人员将他们的应用程序及其所有依赖项打包到一个容器中

MR_Bone·2024-01-12 03:02

写点东西《Docker入门（下）》

写点东西《Docker入门（下）》DockerComposeDocker注册表Docker引擎Linux容器和Windows容器的概念：容器编排DockerSwarmDockerComposeDockerCompose

MR_Bone·2024-01-12 03:02

前端项目docker：前端docker入门

1.Docker1.1什么是DockerDocker是开源的，基于Linux容器技术的引擎，统一了被隔离的应用程序访问系统核心的API。试图解决开发者的世纪难题在我的机器上可以跑。前端同学可以视镜像为npm包,仓库为npm仓库。这样更方便理解。1.2为什么使用DockerDocker是一种类似虚拟机技术的缩减版，由于虚拟机启动过程过于漫长与虚拟化之后的硬件在运行程序的时候，并不能很好的契合物理机，

睡魔的谎言·2024-01-11 23:47

C#学习系列之MVVM模型

C#学习系列之MVVM模型文章目录C#学习系列之MVVM模型啰嗦MVVM是什么？MVCMVVMMVC与MVVM区别总结啰嗦需要深入了解C#/WPF相关的内容，那么大家常说的MVVM时什么？

arriettyandray·2024-01-11 17:30

Docker容器化技术入门

Docker入门本人环境搭建在内网树莓派4b上，使用的linux发行版为树莓派Ubuntu21.04server版本一些镜像需要根据自己的处理器架构去修改！！！

-Baicha_·2024-01-11 16:36

Linux内核学习系列（1）——系统调用

前言由于工作需要，个人从java栈转为了c语言栈，并需要深入学习linux内核。本系列记录一些个人学习笔记。由于Linux内核涉及内容以及知识点很多，一开始接触十分痛苦，通过反复阅读《Linux内核完全注释》一书才逐渐能够看懂源码。在理解的过程中，个人发现自上而下地探索内核，才是最适合自己的学习内核的方式。因此，本系列主要从自上而下的角度，进行笔记记录。整个系列配图及概念描述将直接引用《Linux

DaHuangXiao·2024-01-11 02:10

Kotlin学习系列之：使用async和await实现协程高效并发

引例：privatesuspendfunintValue1():Int{delay(1000)return1}privatesuspendfunintValue2():Int{delay(2000)return2}funmain()=runBlocking{valelapsedTime=measureTimeMillis{valvalue1=intValue1()valvalue2=intValu

xlh1191860939·2024-01-10 02:04

【保姆级教程】Docker入门到实战教程之一：初识Docker容器

本章前言：Docker想必这几年干IT的小伙伴们都听说过，现在身边的很多大佬也逐渐的开始面向Docker运维了，再也不需要占用资源的vm、或者vbox虚拟机了，我们只要几行命令，就能轻松的在终端跑起来，西安SEO优化站长本身是优化出身，由于好奇linux操作系统，因此一学就离不开Docker容器技术了，本系列就开始从最简单的Docker容器入门到实战，深入浅出的讲解容器的神秘之处，当然文章很多都是

酒醉疯子·2024-01-09 11:23

GO语言学习系列九——GO的结构（struct）与方法（method）

结构（struct）由于在GO中没有class的关键字，也就是其它语言经常在面向对象中使用的方面，但GO是通过struct结构与method方法组合来实现的面向对象概率，所以在GO中，结构是非常重要的一种语法类型在定义结构体时，和map等语言类型非常像似var结构变量struct{字段1字段1类型字段2字段2类型...}一个例子，简单介绍写定义与使用结构packagemainimport("fmt

astarblog·2024-01-09 08:20

win10安装docker入门

1.部分电脑是需要开启虚拟化，电脑不同设置方法不同，另外不才的笔记本不需要设置，可能是以前学习时已开启。在此不再赘述。2.在启用或关闭Windows功能开启Hyper-V功能image.pngimage.png3.下载并按照docker，网址：https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows我这里下载的是社区版i

问瑾遗·2024-01-08 22:24

【Spring Boot 源码学习】SpringApplication 的定制化介绍

SpringBoot源码学习系列SpringApplication的定制化介绍一、引言二、往期内容三、主要内容1.基础配置1.1设置关闭Banner1.2设置自定义Banner打印对象1.3设置应用程序主入口类

Huazie·2024-01-08 11:07

C++ 学习系列 -- tuple 原理

一可变参数模板variadictemplate前面的章节C++学习系列--模板template-CSDN博客我们介绍了c++中的模板概念，本章则在其基础上介绍了新的概念可变参数模板variadictemplate

在河之洲木水·2024-01-08 05:10

Kotlin学习系列——集合详解(一)

概述集合类存放的都是对象的引用，而非对象本身，出于表达上的便利，我们称集合中的对象就是指集合中对象的引用。集合的分类：Set（集）List（列表）Map（映射）在Kotlin中，明确的区分了可变和只读的集合(list,set,map等)，明确的确定了集合的可读性，有助于良好的编码，以及便于Bug的规避。IterableIterable接口是最基本的接口，声明了Kotlin中集合的通用方法。funi

xk_一步一步来·2024-01-07 18:11

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。1.2为什么要做主成分分析在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上

小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

rabbitMQ 高级整合应用第四篇消息监听适配器

RabbitMQ学习系列第二十二篇高级整合第四篇MessageListenerAdapterMessageListenerAdaoter:即消息监听适配器。

凯哥Java·2024-01-06 17:46

Java | 学习系列 Java1.8 新特性详解( 包含学习代码 )

前言：Java8已经发布很久了，很多报道表明Java8是一次重大的版本升级。在JavaCodeGeeks上已经有很多介绍Java8新特性的文章，例如PlayingwithJava8–LambdasandConcurrency、Java8DateTimeAPITutorial:LocalDateTime和AbstractClassVersusInterfaceintheJDK8Era。本文还参考了一

天上的小仙女呀·2024-01-06 07:44

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性2）外推法和内插法1.1自回归模型1）自回归模型，对自己执行回归2）隐变量的自回归模型生成训练数据，1.2马尔科夫模型一个模型被称为马尔可夫模型，主要是因为它满足马尔可夫性质，也就是说，该模型中的未

expectmorata·2024-01-06 07:40

docker入门：在Ubuntu上安装docker（简洁快速）

在Ubuntu系统中安装Docker的步骤如下：1.更新软件包索引在安装新软件之前，始终更新Ubuntu系统。打开终端并运行以下命令：sudoapt-getupdate2.安装所需的依赖包安装一些Docker安装过程中需要的包：sudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlsoftware-properties-common3.添加

许愿offer多多·2024-01-06 06:30

【dubbo学习系列】dubbo消费端的代理生成详解(@DubboReference和@Reference)

文章目录spring中dubbo实现RPC如何加载@Reference和@DubboReference注解DubboComponentScanRegistrar概括发现@Refrence和@DubboReference注解，并编织RPC通信逻辑ReferenceAnnotationBeanPostProcessor（核心）@Reference@DubboReference@Reference和@D

唐芬奇·2024-01-06 05:52

C++ 学习系列 -- using关键字

一概述c++11中新引入了关键字using二using关键字的用处1.usingnamespace与usingnamespacemember#include#includeintmain(){usingnamespacestd;vectorvec={1,2,3};usingstd::list;listli={1,2,3};return0;}2.aliastype与aliastemplate#inc

在河之洲木水·2024-01-05 13:53

Docker网络上篇-网络介绍

本系列教程直通车直通车，本系列教程已发布文章，快速到达,《Docker学习系列》教程已经发布的内容如下：【图文教程】Windows11下安装DockerD

凯哥Java·2024-01-05 13:41

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

EasyExcel学习系列笔记（1）--easyexcel 样式设置

packagecom.zjm.gwork.utils.myEasyExcel;importcom.alibaba.excel.write.metadata.style.WriteCellStyle;importcom.alibaba.excel.write.metadata.style.WriteFont;importcom.alibaba.excel.write.style.Horizontal

幸福巡礼·2024-01-05 08:14

李沐机器学习系列4---全连接层到卷积

1从全连接到卷积1.1平移不变性从概率分布的角度来看卷积的定义,f(τ)f(\tau)f(τ)是概率密度，g(t−τ)g(t-\tau)g(t−τ)是在这个分布下的均值(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ(f*g)(t)=\int_{-\infin}^{\infin}f(\tau)g(t-\tau)d\tau(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ2图像卷积2.1互相关运算

expectmorata·2024-01-05 08:01

李沐机器学习系列1--- 线性规划

1Introduction1.1线性回归函数典型的线性回归函数f(x)=w⃗⋅x⃗f(x)=\vec{w}\cdot\vec{x}f(x)=w⋅x现实生活中，简单的线性回归问题很少，这里有一个简单的线性回归问题。房子的价格和房子的面积以及房子的年龄假设成线性关系。price=warea∗area+wage+bprice=w_{area}*area+w_{age}+bprice=warea∗area

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列2--- mlp

1IntroductionLP中有一个很强的假设，输入和输出是线性关系，这一般是不符合事实的。通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。H∈Rn×hH\inR^{n\timesh}H∈Rn×h表述隐藏层的输出，有h个输出；W(1)∈Rd×hW^{(1)}

expectmorata·2024-01-04 11:45

Docker入门教程（详解）

Docker容器化一入门1.引言（1）单机部署场景：将多个应用部署一台服务器上。问题每个应用软件，都会消耗物理资源，共用计算机资源，彼此之间会形成竞争关系。（2）多机部署场景将不同服务软件，部署在不同的服务器上。解决软件之间资源竞争，形成了资源隔离。问题每个软件占用部分服务器资源，剩余资源无法利用，资源使用率不高，造成资源浪费（3）虚拟机部署场景在一台服务器，通过虚拟机技术，虚拟机多个虚拟服务器，

寂冄·2024-01-04 07:24

云原生学习系列之基础环境准备（单节点安装kubernetes）

一、环境要求操作系统CentOS7.x-86_x64硬件配置：内存2GB或2G+，CPU2核或CPU2核+，需要在虚拟机中提前设置好，不然后续会报错二、系统初始化1、设置主机名#在master节点执行hostnamectlset-hostnamemaster012、配置主机和IP映射，注意IP换成自己的cat>>/etc/hosts/etc/sysctl.d/kubernetes.conf/etc

shanshan3003·2024-01-04 07:20

云原生学习系列之基础环境准备（虚拟机搭建）

shanshan3003·2024-01-03 07:47

ChatGPT学习系列教程（一）—chatGPT简介

一、ChatGPT介绍ChatGPT是一种基于GPT（GenerativePre-trainTransformer）模型的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它是目前世界上最先进的自然语言处理技术之一。二、ChatGPT发展历程ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI在2023年11月30日推出的一款人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是ChatGPT的发展历程：三、ChatGPT的主

huazi99·2024-01-03 01:23

Docker 从入门到实践：Docker介绍

这篇博客旨在为读者提供一个全面的Docker入门指南，从基础概念到实际操作，从单一容器到复杂的容器编排，我们都会进行详细的探讨。我们希

默o。·2024-01-02 02:23

gradle

Gradle学习系列之一——Gradle快速入门-无知者云-博客园Gradle学习总结——根本上看透AndroidStudio构建-

味123·2024-01-02 01:34

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用VUE2.0和VUE3.0虽然在工程目录结构上存在较大差异，但是具体的代码实现逻辑相同，本文所使用的自定义组件方法，同样适用于VUE2.0。

一方通行00·2024-01-01 21:27

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

所以在写深度学习系列文章之前，我觉得非常有必要先把深度学习的整个框架展示一下。这是我自己跌跌撞撞走了很多弯路，才略知一二

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

Docker学习（一）

Docker一、Docker入门1.Docker为什么会出现2.Docker文档地址:https://docs.docker.com/Docker的文档是超级详细的!

666-LBJ-666·2024-01-01 08:36

HTML+JS好例子集锦

基础知识参见HTML5+CSS入门与提高学习系列https://blog.csdn.net/cnds123/artic

软件技术爱好者·2024-01-01 04:25

MAML 源代码解释说明 (一)

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

田小成plus·2023-12-31 23:30

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

【vim 学习系列文章 3.1 -- vim 删除 ^M】

请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之VIM专栏】文章目录^M来源^M删除^M来源在Vim中打开文件时，您可能会遇到行尾的^M字符，这通常是因为文件使用了Windows风格的回车换行符（CRLF），而不是Unix/Linux风格的换行符（LF）。在Vim中，^M实际上是回车符（CarriageReturn，CR）的可见表示。^M删除为了删除所有行尾的^M字符，您可以使用Vim的替换命令：:%s/\r$/

CodingCos·2023-12-31 13:55

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

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