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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

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1. 创建环境 创建：conda create -n 环境名 ，如， conda create -n py39 python=3.9 2.安装ipykernel，否则后报没有ipykernel pip install ipykernel 3.执行配置 python -m ipykernel install --name py39 可能出现报错    解决方案  在安装命令里添加–user即可解决，命令如下 python -m ipykernel install --user --name py39  附

jupyter notebook中使用新环境

换了新电脑，需要重新安装，写一下安装过程，防止后面又有安装需求，也希望可以帮助到要安装的朋友们～

用m1 pro的MacBook Pro，安装 Anaconda arm 图形版

首先来看一张图片：      1.遍历文件夹下的所有文件（为了方便，假设只有一层文件夹） for parent, dir_names, file_names in os.walk(person_dir):     for file_name in file_names:         print file_name 解压tar,tar.gz #解压 import tarfile import os def untar(fname, dirs):     t = tarfile.open(fname)

Python3的下的解压tar,tar.gz 与os.walk()获取路径下文件的方法

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

Win10下的 Anaconda的安装,Navigator配置虚拟环境，安装清华镜像，安装包（whl）

[root@xxxx local]# curl -o mongodb-linux-x86_64-3.4.6.tgz https://fas tdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.4.6.tgz

mongodb11天之屠龙宝刀（一）Linux（ CentOS 6.8）安装mongodb

  mongodb安装文件可从官网下载，但往往速度较慢，通过以下网站下载速度较快，下载连接直通车

mongodb11天之屠龙宝刀（二）window安装与配置 ：MongoDB 与使用 IDE

在开发项目过程中，为了方便调试代码，经常会向stdout中输出一些日志，默认的这些日志就直接显示在了终端中。而一般的应用服务器，第三方库，甚至服务器的一些通告也会在终端中显示，这样就搅乱了我们想要的信息。

python 中输出字符的颜色控制属性 与控制输出间隔、小数点长度

这种情况是因为在python3里面，map()的返回值已经不再是list,而是iterators, 所以想要使用，只用将iterator 转换成list 即可， 比如 list(map()) 。

运行map（）后，报：map object at 0x026427B0  <map>解决方法与原因分析

【C/C++ 1】Clion配置与运行C语言
 【C/C++ 2】Clion配置与运行C语言

【C/C++ 2】Clion配置与运行C语言

CLion是Jetbrains公司旗下新推出的一款专为开发C/C++所设计的跨平台IDE，它是以IntelliJ为基础设计的，同时还包含了许多智能功能来提高开发人员的生产力。

【C/C++ 1】Clion配置与运行C语言

文章目录

矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别
1.基本示例
2. 总结
python实现余弦相似度
java实现余弦相似度
矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别
1.基本示例
import numpy
a = numpy.array([[1,2],
                 [3,4]])
b = numpy.array

python与java实现余弦相似度，以及点乘和星乘的区别

BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式，思路比较简单，主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度，然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响。

自然语言处理-搜索中常用的bm25

TF flags的简介

MySQL 中对字符串进行操作：字符串截取

mac下安装并配置Clion激活，activation code报错修复与最新激活码

nlp模型-bert从入门到精通（二）

nlp模型-bert从入门到精通（一）

近段时间在研究搜索的相关技术，在工作中主要涉及到资讯搜索功能的实现。我们采用了elasticsearch搜索引擎，es基础和es进阶1。由于需要对搜索功能进行迭代，所以笔者继续深入研究搜索原理和性能优化。本文主要研究以下几点：

Query意图识别分析

解读：
 tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的，其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。

tensorflow之tf.tile\tf.slice等函数的基本用法解读

在机器学习中，拿到一堆训练数据一般会需要将数据切分成训练集和测试集，或者切分成训练集、交叉验证集和测试集，为了避免切分之后的数据集在特征分布上出现偏倚，我们需要先将数据打乱，使数据随机排序，然后在进行切分。
 需要用的方法如下：
 注：df代表一个pd.DataFrame

对pandas 数据进行数据打乱并选取训练机与测试机集

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