1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发，各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架，需要前面的两个框架大量的库。

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_94thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！指路→灯塔打卡→公开小组→外语每日朗读隐私友好，形式多样，21天点亮一座灯塔，记录点滴进步，监督持续练习————————————————➽今日小记➽✍婉拒小招来自马未都。天太冷了吧，其实我很喜欢阴天的，只是我没有时间出去玩！昨天吃得很多，

华为对待人才：1、从战略高度上对待人才将人才管理视为企业的核心竞争力，在人才管理和干部管理方面不断精进，管理理念深入人心，组织执行力强;2、用逻辑严密的流程体系来管理人才用人标准、人才招募、人才使用、人才激励等环环相扣、互相约束，整体架构清晰，系统性强;3、人才策略和管理实践持续迭代基于业务的发展来运作人才管理体系，做法非常灵活且实用。招聘？校招质量每年都降低，那么久增加要求，专科变本科，变211

项目开发创建项目环境配置关联git新增模块项目启动打印地址日志使用httpclient进行idea内部控制台测试使用AOP拦截器打印日志创建项目创建一个空项目，并勾选下面选项然后进入pom.xml中修改项目配置根据这个链接选则，修改项目的支持版本链接：https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/%E7%89%88%E6%9C%AC%E8

首先在pycharm中将tensorflow包以及tensorflow-gpu包安装好。

Q1.WhatisTensorflow?

学习《计算机网络安全》这本书的一些记录（二）漏洞扫描1.网络漏洞扫描的三个阶段（1）寻找目标主机或网络。（2）进一步搜集目标信息，包括OS类型、运行的服务以及服务软件的版本等。（3）判断或进一步检测系统是否存在安全漏洞。2.漏洞扫描的两种策略（1）被动式策略。被动式策略就是基于主机，对系统中不合适的设置、脆弱的口令以及其他与安全规则抵触的对象进行检查，又称为系统安全扫描。（2）主动式策略。主动式策

在TensorFlow中，数据不是以整数，浮点数或者字符串形式存在的，而是被封装在一个叫做tensor的对象中。

今天兴高采烈来到实验室跑代码，用tensorflow框架，跑着跑着突然发现被kill.抛出以下提示：Processfinishedwithexitcode137(interruptedbysignal9

FreeRTOS链表实现0概述1关键结构体1.1链表基础知识1.2链表数据结构1.3链表操作0概述部分内容参考野火的FreeRTOS相关开发资料，在此做一个学习记录总结。

配置一个虚拟环境名为tfkeras：python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython

清晨睁眼时，阳光透过窗帘的缝隙挤进来，它告诉我今天是个好天气。午间，照常放着CNR中国之声的广播。只是最近伊朗和美国的矛盾被频频报出。双方互不相让，美方还要继续对其制裁。再者，美国总统一直对中国施加压力，提高关税。然而这却适得其反，美国很多企业已经与中国建立了良好的外贸关系。他们称，在全球再找一个替代中国的稳定供应商很难。可以说做不到。中国自古以来秉承着“以和为贵”的理念。国家大事，系在心头。也许

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前言：学习视频：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法第7版，JamesF.Kurose，KeithW.Ross）》课程该视频是B站非常著名的计网学习视频，但相信很多朋友和我一样在听完前面的部分发现信息量过大，有太多无法理解的地方，在我第一次点开的时候也有相同的感受，但经过了一段时间项目的学习，对计网有了更多的了解，所以我准备在这次学习的时候做一些记录并且加入一些我的理解，希望能够帮助到大

1.使用Flask-WTF处理表单1.1定义WTForms表单类一个表单由若干个输入字段组成，这些字段分别用类表单的类属性来表示（字段即Field，可以简单理解为表单内的输入框、按钮等部件）。fromwtformsimportForm,StringField,PasswordField,BooleanField,SubmitFieldfromwtforms.validatorsimportData

精深练习的意思是朝着既定目标，犯错并改正，不断练习。精深练习有个特别的地方，那就是很重视犯错。因为我们的目的是要构建一个正确的神经回路，在这个过程中，最好的方法就是去实践，犯错，调整，再犯错，再调整，最终让回路达到最佳状态。

文章目录DockerEngine架构容器运行时containerdk8s中的kubelet架构为何放弃使用DockerEngine一直想搞清楚关于“k8s弃用docker这件事情”，所以才有了这篇学习记录官方有关这类话题的文章链接

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第三章：分类在第一章中，我提到最常见的监督学习任务是回归

ts因为已经学习过了js，下面的都是挑了一些ts与js不同的地方来记录。安装npminstall-gtypescript安装好之后，可以看看自己的版本ts基础语法模块函数变量语法和表达式注释编译ts文件需要用tscxxx.ts，js文件是用node去编译ts是一个面向对象的编程语言ts的数据类型number双精度64位浮点数，可以用来表示整数和分数string字符串boolean布尔类型数组类型元

咱们接着演绎TensorFlow官方指南，我的这个系列的上一篇文章为：政安晨：示例演绎TensorFlow的官方指南（一）{基础知识}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/

以下是一些最常用的Python深度学习框架：一：介绍TensorFlow：由Google开发的TensorFlow是最受欢迎的深度学习框架之一。

二、地理数据库迁移2.1数据量不是很多的情况下直接通过ArcMap导出到本地，之后再导入到新库2.2数据量较多的情况下对于Oracle数据库，可以使用oracle的数据泵工具进行地理数据库的迁移。以oracle11g迁移至12c为例1.sde用户登录，执行语句①sqlplussde/[email protected]/orcl②createorreplacedirectorysde_dumpas‘

最近梳理了一下arcgis的地理数据库，个人一直觉得arcgis的地理空间数据库是一个非常厉害的技术，但是除非大一些的企事业单位，用的人不多，一方面是数据量可能不是很多，另一方面是熟悉的人很少，需要相应的技术人员进行维护。准备花几篇博客记录一下。一、复制地理数据库目前一共提供了四种复制地理数据库的方式，分别是使用“复制”工具、使用地理数据库XML工作空间复制、使用“提取数据向导”和“导出”工具1.

代码下载：基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端).zip资源-CSDN文库项目简介：dl_re_web:Web项目的文件夹re_sys：Webappmodel：百度云下载之后，把model

文章目录1、了解2、tinyint3、bit4、float5、decimal6、char7、varchar8、日期、时间9、enum、set1、了解数据类型由mysql内部定义。如果直接写tinyint，bigint这样的，默认是有符号的，取值范围同C定义的那样。2、tinyint创建一个数据库和简单的表。插入几个值这里就能够看出，tinyint范围是-128-127。再看一个无符号的只要超出范围

文章目录1、了解2、空属性3、默认值default4、列描述comment就是注释，desc看不到，show能看到。5、zerofill6、主键7、自增长auto_increment8、唯一键9、外键1、了解只有数据类型的约束肯定不够，mysql还有表的约束来进而保证数据合法性。约束是通过技术手段倒逼程序员插入正确数据，凡是能插进mysql的数据，都是符合数据约束的。约束能够保证数据的完整性和可预

keras_to_tensorflowhttps://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow/blob/master/keras_to_tensorflow.py

基本概率TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练神经网络模型。TensorFlow的核心是一个用于构建图形计算的编程模型。它将计算表示为有向图，节点表示操作，边表示数据流。

准备工作本笔记是假设您已经安装了Windows系统或Ubuntu系统的Anaconda（或Miniconda）、JupyterNotebook、TensorFLow，稍微了解Python语言，并可以进行一点点操作的基础上进行的

其实对于初步了解TensorFlow的小伙伴们而言，示例演绎才是最重要的。官方文档已经假定了您已经具备了相当合适的基础知识以及工作/学习环境，而这两点恰恰是很多小伙伴们的差异所在。

目录，可以直接点到实践那里开始看的，前面都是我整理笔记的资料理论部分1、将ga的创建代码在项目开始的时候运行一下，如下图。2、ga函数是什么3、发送数据实践申请账号和媒体资源：设置跟踪代码，衡量网页浏览怎么定义一次浏览、一个用户多次浏览的话如何保证数据精准其他参考设置跟踪事件插件使用转化指标GTM和GA半个多月之后。。。现在完成了GTM的埋点需求回来把文章写完，对整个GA和GTM的机制好像更理解了

1.从列表删除元素.insert(位置，'').remove()del语句.pop().count('').index('',start,end).reverse().sort()或者.sort(reverse=Ture)默认为False2.字符串方法1).capitalize()将小写字母改成大写字母>>>str2='xiaoxiezimu'>>>str2.capitalize()'Xiaoxi

硬件平台：CycloneIVEEP4CE10F17C8开发平台：QuartusII64-BitVersion13.0.1Build23206/12/2013SP1SJFullVersion开发板：野火征途pro实验项目：vga_colorbar实验模块：vga_ctrl学习心得：1.简单驱动设计的流程与方法2.各驱动模块之前的时序匹配。3.模块之间有闭环，牵一发而动全身，所以在分别设计各个模块时要

Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用

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模型编译compile调用格式Keras的模型编译的语法格式为：compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None)但我们最常用的还是以下这种：在完成了模型的构建后,可以使用.compile()来配置学

Howwouldyouliketohandlethepaymentterms?你们想怎么付款？必备词1.termsofpayment付款方式，付款条件2.irrevocable不可撤销的/ɪ'rɛvəkəbl/adj.不可改变的；不能取消的；不能挽回的3.remit汇款4.letterofcredit信用证5.draft汇票6.internationalbusiness国际贸易7.drawonsb

该功能主要获取当前路径，然后执行该路劲下的python程序@echooffsetpath_local=%~dp0remecho修改前%path_local%callsetpath_local=%path_local:win运行脚本\=%remecho修改后%path_local%CD/D%path_local%remecho当前路径%cd%cmd/k%path_local%\venv\Script

【林文采学习记录】出现偏差行为第一层：吸引注意力案例：父母在照顾二宝，父母在家忙工作，看手机，缺乏交流互动。

一。创建爬虫创建包进入包创建项目cd项目创建爬虫修改设置二。初体验三。学习笔记2.yieldrequestitemnone记得去setting打开通道！3.itemsname=scrapy.Field()相当于设置字典的keykey=caipiaoItem()key['key']=值yieldname4.存储数据的方案：1.数据存储到csv中数据分析2.数据存储到mysql数据库中业务逻辑3.数据

1.安装Ubuntu16.04操作系统安装过程不在此赘述2.Ubuntu切换国内源修改etc/apt/source.list文件，替换内容为（以下可选）：清华大学#debcdrom:[Ubuntu16.04LTS_XenialXerus_-Releaseamd64(20160420.1)]/xenialmainrestricteddebhttp://mirrors.tuna.tsinghua.ed

Anacondapython版本降级在anaconda官网直接下载的软件默认python为3.8版本，因为要使用TensorFlow，但是目前TF仅支持到python3.7,需要降级。

中的像素归一化(Pixelnormalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectralnormalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2

编辑：肖琴【新智元导读】本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员FrancoisChollet的专访，内容包括François从何开始对深度学习感兴趣、Keras的创建背后的动机，François对TensorFlow

（本文是对gem5官方教程gem5:HeteroGarnet(Garnet3.0)的学习记录）HeteroGarnet在Garnet2.0网络模型的基础上进行了改进，能够精确模拟新兴互连系统。