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关键词

理解 Vol.1:什么是

导语这个系列其实是写给自己的知识学习笔记——作为一个没有专业背景的小白,理解的过程。 字面上可以拆成“”和“”两个部分,要理解它的概念,需要IT的传统技术讲起,了解什么“软件”、什么是“网络”。 然后在书桌上摊工作,他画出三角形并面积后把纸交给了老李,任务完成。 比如我运行自己机上的器,就不是;但如果我的朋友北京登录到我的机并运行里面的器,这时就是。 越来越多的企业传统的IT架构架构转型。这个系列的下一篇将传统IT架构进行整理,进一步说明的分类和优势。

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理解 Vol.2:的分类

导语这个系列其实是写给自己的知识学习笔记——作为一个没有专业背景的小白,理解的过程。 王良明的《通俗讲义》是一本入门的好书,本文根据书中的内容进行了思考提炼,尝试通俗易懂的角度理解的分类。上篇文章解释了什么是,这一篇介绍的分类。 IT环境组成对技术小白来说听起来比较陌生,为了帮助理解,我们先简单的如何组装个人机说起。组装一台个人机大致有下面几个步骤:一台机系统包括 硬件、软件 和 数据资料。 这些设备位于机网络的另一端,出租之后并不是把这些设备端搬到租户的办公室来使用,而是通过网络使用。 这个系列的下一篇将进一步说明相较传统的优势:)

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    理解 Vol.3:的优势

    导语这个系列其实是写给自己的知识学习笔记——作为一个没有专业背景的小白,理解的过程。 王良明的《通俗讲义》是一本入门的好书,本文根据书中的内容进行了思考提炼,尝试通俗易懂的角度阐述的优势。 在本系列的前两篇文章中,分别解释了什么是的分类,本篇将接着往下说明相较传统而言,有什么优势。 为了能够更加直观地理解相较传统的优势,我们不妨以一个典型的企业需求出发,再根据这个需求,分析解决方案能带来怎样的好处。 这样做的好处在于:本篇文章一个比较普遍通用的企业需求出发,说明了不同规模企业使用方案有怎样的好处。

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    MySQL :09 字段

    1、准备数据2、拼接字段3、使用别名4、执行在数据库中存储公司信息,一般用两个表列分别表示公司名和公司地址。 在已有表列基础上通过一些处理得到的字段称为字段,字段是在 SELECT 语句内创建的。 03_alias该语句在 CONCAT 函数后面多了 “AS vender_title”,它指示 SQL 创建一个包含指定的名为 vender_titile 的字段。 输出结果可看出,结果和之前相同,只不过现在的列名为 vender_title ,任何客户机应用都可以按名引用这个列,就像它是一个实际的表列一样。别名有时也称为导出列(derived column)。 4、执行 字段还可以对检索出的数据进行

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    法:高精度

    1),都约为几十亿.如果采用实数型,则能保存最大的double只能提供15~16位的有效数字,即只能精确表达数百万亿的数.因此,在位数超过十几位的数时,不能采用现有类型,只能自己编程.高精度通用方法 :高精度时一般用一个数组来存储一个数,数组的一个元素对应于数的一位(当然,在以后的学习中为了加快速度,也可用数组的一个元素表示数的多位数字,暂时不讲),表示时,由于数时可能要进位,因此为了方便 i < k2; i++) d = b; *把除数赋给数组d* 28 for(i = k2; i < N; i++) d = 0; *d数组无数据的高位置0* 29 k = k1 - k2 - 1; *减法起位置 法:结果用数组a保存,时a=1,依次乘以数组中各位,注意进位和数组长度的变化。 任务:文件中输入P(1000

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    深度学习(六):

    1、图 一个神经网络的大体上可以看成是,前向或反向传播组合而成的。只有公式描述,确实有一些晦涩,这个时候我们想到了图。图是什么? 这个小例子中可以看出,通过一个左向右(蓝色箭头)的过程,可以出 的值。而为了导数,右到左(红色箭头,和蓝色箭头的过程相反)的过程是用于导数最自然、最直观的方式。 2、使用图求导数 如何利用图来函数 的导数呢?先不急,来看个例子,下面用到的公式:这是一个图,记录了整个流程:----假设 ,那要怎么呢? 出发,令 增加到 6.001, 之前是 11,现在变成 6.001 - 6 + 11 = 11.001, 33 变成 33 * 3 = 33.003,所以 。 经过你会发现 ,这个结果是 9。吴恩达老师的手稿如下:所以当所有这些导数时,最有效率的办法是右到左,跟着这个红色箭头走,充分利用图的优势。

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    搭建服务器

    1、定义服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件,即可迅速创建或释放任意多台服务器。 2、需求客户端(PC、平板电脑、智能机等)能够公网访问服务器端(服务器、服务器)存储的相应资源(图片、视频、文本等)。 3、步骤以本地机访问服务器中存储的图片为例。 如下图: image.png image.png e、本地机访问服务器,可以采取“附件”------“远程桌面连接”方式,也可以在“cmd”----“mstsc”进行远程访问服务器,在弹出的登录界面输入相应的账号和密码进行登录 如下图: image.png image.png f、服务器端相应设置,重命名机名(更改成www.**********.com最佳);分盘(1、CMD框,输入:diskmgmt.msc,回车;2、 image.png image.png 3.3、服务器端调试 a、选择端口(443 私密;80 无证书端口) ~----搜索---“IIS”(找到web服务器,例如IIS服务器) ~网站-----绑定

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    机系统,本质上深入理解

    人员可以在软件中以类似于编程的方式设逻辑元件的连接,并将其写入到专门的FPGA发板中,而实现相关的运。 在这里,每一个格子表示一个内存地址单元,里面存放的是相应的数据,左边是这些内存单元的地址编号,基本上所有的地址编号都是0的。?我们需要进行四种操作:读取、加、保存、停止。 通过相应的转换以后,上述的相应操作即可编码成下图所示的操作过程,存入在以1000的内存地址中。 ? 5 灵魂和守护者:操作系统前面已经讲述了逻辑门到编程语言的整个过程,但是不知道你有没有注意到,到现在,所有的例子都只提到了加减法。 前面如何通过基本的与、或、非逻辑门构造机的硬件用以实现相应的指令集,以及在与指令集完全对应的机器语言上通过汇编语言进而到高级语言来编写程序,说明了构造一台机制主要过程。

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    Elasticsearch

    本文我们上手来体验学习一下ElasticSearch。Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它能让你以前所未有的速度和规模,去探索你的数据。 对于初学者而言它的门槛相对较低, 而当你的技能提升或需求增加时,它也终能满足你的需求。不幸的是,大部分数据库在你的数据中提取可用知识时出乎意料的低效。 在寻找一个赚钱的工作的时候,为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎,他使用 Lucene 的一个早期版本。 直接使用 Lucene 是很难的,因此 Shay 做一个抽象层,Java 发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。他发布了他的第一个源项目 Compass。 一家公司已经围绕 Elasticsearch 提供商业服务,并发新的特性,但是,Elasticsearch 将永远源并对所有人可用。据说,Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…

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    学习Gradient Boosting

    尽管GBM被广泛使用,许多业人员仍然将其视为复杂的黑盒法,只是使用预建的库运行模型。这篇文章的目的是为了简化所谓复杂的法,并帮助读者直观地理解法。 虽然基于树的模型(把决策树当作我们梯度提升的基本模型)并不是基于这样的假设,但是如果我们逻辑上(而不是统上)考虑这个假设,那么我们可能证明,如果我们能够看到一些残差在0左右的模式,我们可以利用这种模式来拟合模型 2、误差残差。实际目标值减去预测目标值3、将误差残差的新模型作为具有相同输入变量的目标变量4、将预测的残差添加到先前的预测中5、在剩余的残差上拟合另一个模型。 即并重复步骤2到5,直到它过拟合或残差总和变成恒定。过度拟合可以通过持续检查验证数据的准确性来控制。为了帮助理解基本概念,下面是完整实现简单梯度提升模型的链接。 这将是一个很好的点来停止或过度拟合模型。让我们看看我们的模型在第五十次迭代中的样子。我们可以看到,即使在第50次迭代之后,残差对x的曲线看起来也与我们在第20次迭代中看到的相似。

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    Python 谱聚类

    谱聚类法实现 谱聚类法的基本思想是先根据样本点相似度矩阵,然后度矩阵和拉普拉斯矩阵,接着拉普拉斯矩阵前k个特征值对应的特征向量,最后将这k个特征值对应的特征向量组成? 即该法可分为4个基本步骤:构造相似性图确定邻接矩阵W,度矩阵D和拉普拉斯矩阵L矩阵L的特征向量训练k均值模型并使用它来对数据进行分类Python实现 下面就通过代码实现谱聚类法。 因此,我们必须对数据进行转换,以便行和列转换为图形。 假设我们有以下数据集。 我们可以清楚地看到数据可以分为三个集群。 当我们构建好邻接矩阵,我们就可以构造度矩阵。对于度矩阵的每一行,我们通过对邻接矩阵中相应行的所有元素求和来表示度矩阵的对角线。然后,我们通过度矩阵中减去邻接矩阵来拉普拉斯矩阵。 代码和结果如下:# degree matrixD = np.diag(np.sum(np.array(W.todense()), axis=))print(degree matrix:)print

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    的异视觉设

    标题是类比一个叫做“Re:的异世界生活”的日本动漫,中得到一些灵感,发现可以运用到设当中。 所谓的异化视觉设,是一种设的思维方式,有时候我们会苦恼设能力如何得到更多提升,此文或许能提供一些参考性的思路和设方法。?到一什么是到一?? 一个还只是信息框架层面到一个可以启动发的视觉设稿,我将这个过程称为到一。举个栗子,说说楼主以前遇到这样一个需求,是个游戏分类的列表页,是需要左右滑动切换标签的,交互图如下:? 这就是“的设方法,往往我们项目的周期会根据项目的紧急程度决定,所以总会有视觉设周期不同的情况,然而用“”方法,是可以在有限的时间里,不断的”到“一”,再又“一”归“”的信息归纳 思考的维度这种的循环思考的方式,会让我们在设的时候思考尽可能多的可能性,并根据产品的特性找到合适的方式,也是保证我们的设是有迹可循的。

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    对账系统

    本文主要结合实际的项目经验,聊聊对账系统的设方案。系统整体设对账系统设主要分为以下四个模块:渠道数据处理模块数据处理模块核对模块差异数据处理模块模块调用顺序层次图如下。? 一般这一层每接入一个渠道需要专门根据这个渠道特性发。这一层可以抽象化接口,对外暴露下载与解析接口。每次接入渠道,实现该接口相应方法即可。这一层发难度不大,只要根据对账文件格式相应解析文件即可。 一般需要提取对账文件里面信息如下:商户号商户订单号渠道流水号交易日期交易金额手续费退款原订单号下面说一下发这一层需要注意的一些细节。1、同一渠道若申请了多个商户号。 所以这里系统设时候需要考虑到多份对账文件处理的情况。 2、对账文件需要考虑重复下载的情况。一般情况下,渠道的对账文件一旦生成,就不会改变。 这种情况可能由于交易的时候发生日切问题,导致双方记账日期不一致,而发生不平账。我们先解释日切的概念。日切,通俗的来说就是更换系统记账的时间,系统当前工作日切换到下一工作日。

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    的Devops-整体设

    资源准备这部分可能是前置,所有系统用统一认证登陆,用域名访问,负载均衡,外网到内网登陆。 设需要先于客户端发完成,后端完成接口发后客户端发,或者后端给出接口文档后客户端服务端同时发。 产出可以多次修改后定稿需求文档 (修改后的需求文档)排期文档(UI,前端,后端等交付时间,前端后端依赖以及联调时间)填写项目日历估时和设后形成项目日历周知。 产出共享日历UI设需要根据产品需求提供设图##产出UI设图和标注,统一放在一个ftp或svn进行存档UI设图关联相关需求进行管理测试用例设与评审需求确定后,测试人员编写测试用例,测试发产品评审测试用例 产出测试用例,编写xind,excel或者填写到相关需求管理系统工具:接口自动化:postman,yapi发相关需求发,联调,及早报露相关风险。暴露需求变更。

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    打造毕业设

    后续会推出前端:vue入门 vue发小程序 等 后端: java入门 springboot入门等 服务器:mysql入门 服务器简单指令 服务器运行项目 python:推荐不温卜火 一定要看哦 一些插件的使用等大学之道亦在自身

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    学习YOLOv3】8. YOLOv3中Loss部分

    YOLOv1是一个anchor-free的,YOLOv2引入了Anchor,在VOC2007数据集上将mAP提升了10个百分点。 YOLOv3也继续使用了Anchor,本文主要讲ultralytics版YOLOv3的Loss部分的, 实际上这部分loss和原版差距非常大,并且可以通过arc指定loss的构建方式, 如果想看原版的 AnchorFaster R-CNN中Anchor的大小和比例是由人手工设的,可能并不贴合数据集,有可能会给模型性能带来负面影响。YOLOv2和YOLOv3则是通过聚类法得到最适合的k个框。 Anchor越多,平均IoU会越大,效果越好,但是会带来量上的负担,下图是YOLOv2论文中的聚类数量和平均IoU的关系图,在YOLOv2中选择了5个anchor作为精度和速度的平衡。? 偏移公式在Faster RCNN中,中心坐标的偏移公式是:其中、 代表中心坐标,和代表宽和高,和是模型预测的Anchor相对于Ground Truth的偏移量,通过得到的x,y就是最终预测框的中心坐标

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    学VUE之模板语法(属性)

    属性setter与getter使用属性简化 表达式操作,实现复用,一般属性都是只用getter的,一般不适用setter Title {{firstName + + lastName}} app, data: { firstName: Mr, lastName: zhang }, methods:{ setFullName(){ this.fullName = Mr li } }, 属性 属性对比函数可以使用 methods 来替代 computed,效果上两个都是一样的,但是 computed 是基于它的依赖缓存,只有相关依赖发生改变时才会重新取值。

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    使用腾讯Java SDK

    腾讯发者工具套件(SDK)是 API 3.0 平台的配套工具。本文以 Java SDK 为例,介绍如何使用、调试并接入腾讯产品 API。 依赖环境要使用腾讯 Java SDK,用户需要满足以下的依赖环境:JDK 7版本及以上。腾讯控制台通相应产品。获取安全凭证:安全凭证包含 SecretId 及 SecretKey 两部分。 版本, 单独设置 HTTP 代理 httpProfile.setProxyHost(真实代理ip); httpProfile.setProxyPort(真实代理端口); httpProfile.setReqMethod (默认为HmacSHA256) 自3.1.80版本,SDK 支持打印日志。 clientProfile.setHttpProfile(httpProfile); clientProfile.setDebug(true); 3.1.16版本,支持设置公共参数 Language

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    Re: 的程序设竞赛(

    前言跟之前提起过的一样,我准备挖个新坑,写写怎么参加程序设竞赛。 既然是「」,那当然就是介绍比赛讲起——说到这里,我知道很多人会浮现起一段话,那个被印在几乎所有赛区的竞赛手册、新闻稿、领导讲话之类地方的,什么什么历史什么什么最具影响力的大学生程序设竞赛之类的一段话 我认为,目前意义上的,「程序设竞赛」是:在较短的限定时间内,用机实际编程在严格的限制下解决一个或多个高度抽象的精心设过的问题的竞赛。 (2)对程序的运行时间、空间有所要求不要说学生了,很多老师一做题,也在问一个问题:为什么我的程序运行超时啦?明明我样例跑的很快,甚至是一闪而过的? 要注意的是,很多人会将上面的话理解为「程序设竞赛能够培养选手综合能力」之类的方面,但我必须指出这其实是不正确的——真正的事实是,现在中国机教育的水平之低下到了一定程度,以致于学了四年机(无论是机科学还是软件工程吧

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    Kubernetes Operator

    Operator 是 Kubernetes 的重要扩展机制,本文 Operator 概念,解释并实践了 Operator 的创建,希望可以帮助大家进一步了解其概念和作用。 第 0 天:在软件发中,它代表了设阶段,在此阶段我们收集解决方案的所有要求。第 1 天:这是我们首次安装应用程序和基础架构的时间。 对了,作为运行脚本的先决条件,需要在机上安装 Docker 引擎(engine)和 kubectl。 运行 KinD 集群在本地机上执行上述脚本后,我们就有了一个功能齐全的 Kubernetes 集群。另外,集群的每个节点都有一个已安装的目录,以备将来需要创建持久卷时使用。 生成 Operator 代码我们使用 Operator-SDK CLI 生成样板代码,并对其进行迭代。我们要先在本地机上安装 Operator-SDK、Go-lang 和 Git。

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