今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时，如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了，虽然 Python2 即将成为历史了，但是因为历史原因，依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高)，所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的，本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files\Git\cmd;C:\Python34;C:\Python27; 这时候我们直接在 cmd 输入 python，已经可以被识别了，但是识别的总是路径在环境变量中排前面的那个版本的...-m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的。
一点背景介绍 在 Linux 系统安装完成后就已经有很多日志文件被纳入到日志滚动的范围内了。另外，一些应用程序在安装时也会为自己产生的日志文件设置滚动规则。...一般来说，日志滚动的配置文件会放置在 /etc/logrotate.d。如果你想了解日志滚动的详细实现，可以参考这篇以前的文章。...在日志滚动的过程中，活动日志会以一个新名称命名，例如 log.1，之前被命名为 log.1 的文件则会被重命名为 log.2，依此类推。...，无论发生的日志滚动是自动滚动还是手动滚动，最近一次的滚动时间都会记录在 logrorate 的状态文件中。...$ grep wtmp /var/lib/logrotate/status "/var/log/wtmp" 2020-3-12-11:52:57 总结 到此这篇关于在 Linux 系统中手动滚动日志的文章就介绍到这了
背景：我们知道在k8s 的pod 内，使用top/free/df等命令，展示的状态信息是从/proc目录中的相关文件里读取出来的，这些文件默认是读取pod所在节点主机对应文件的数据。...需求：在pod 内执行top/free/df等命令的时候，获取到的是pod 纬度的状态数据，而不是整个宿主机的状态。...LXCFS：FUSE filesystem for LXC 是一个常驻服务，它启动以后会在指定目录中自行维护与上面列出的/proc目录中的文件同名的文件，容器从lxcfs维护的/proc文件中读取数据时...，得到的是容器的状态数据，而不是整个宿主机的状态。...image.png 概述 本文介绍了如何在TKE集群中使用lxcfs admission webhook方案来启用lxcfs支持（Initializers特性在K8s 1.14废弃，不再推荐使用原来的initializer
我正在尝试在我的数据库访问类库中使用TransactionScope在需要时执行回滚.另外,在我的测试代码中,我希望在每次测试之前使用TransactionScope将数据库恢复到已知状态.我使用TestInitialize...函数中构造TransactionScope对象,我相信我应该得到一个新的事务范围(没有“环境”存在,所以我相信这个“.RequiresNew”在技术上并不重要“.required”会产生相同的结果....我的测试安排使这个DoOtherDessertStuff函数失败并抛出异常,所以调用transScope.Complete();不会发生,并且在退出AddDessert函数中的using块时会自动进行回滚...太棒了,所以我想我会改变我的AddDesert方法看起来与上面完全一样,除了我会嵌套一个事务范围而不是使用环境范围,一些我使用的行看起来像这样： using (var transScope = new...TransactionScope(TransactionScopeOption.RequiresNew)) 这里的意图是我可以嵌套这些事务范围,让我的生产代码中的回滚发生,然后仍然在我的测试代码中检查我的
在前面我们分析了IoC容器的基本实现,下面我们来看看在Web容器中,Spring MVC是建立在IoC容器基础上的.了解Spring MVC,首先要了解Spring IoC容器是如何在Web环境中被载入并起作用的...中比较重要的一个接口:监听 Servlet 容器的启动和销毁事件.所以在 ContextLoaderListener 中： contextInitialized ：参数为所要监听的ServletContextEvent...：在Tomcat关闭的时候执行该方法 启动时，ServletContextListener 的执行顺序与web.xml中的配置顺序一致，停止时执行顺序正相反 梳理流程：当Servlet容器启动事件发生时...在执行这个方法的时候，会将从ApplicationContext.xml配置文件中获取到的内容配置到已经创建好了的XmlWebApplicationContext容器中去，并调用refresh方法来完成容器的初始化...因为在initWebApplicationContext方法中我们可以看到其实创建ApplicationContext容器的工作是交由createWebApplicationContext方法来实现的，
SQL HAVING子句 HAVING子句被添加到SQL中，因为WHERE关键字不能与聚合函数一起使用。...condition GROUP BY column_name(s) HAVING condition ORDER BY column_name(s); 演示数据库 以下是Northwind示例数据库中“...SQL ANY 运算符 ANY 运算符返回布尔值作为结果，如果子查询值中的任何一个满足条件，则返回 TRUE。ANY 意味着如果对范围内的任何值进行操作为真，则条件将为真。...(SELECT ProductID FROM OrderDetails WHERE Quantity > 1000); SQL ALL 运算符 ALL 运算符返回布尔值作为结果，如果子查询值中的所有值都满足条件...以下 SQL 语句列出了所有的产品名称： SELECT ALL ProductName FROM Products WHERE TRUE; 以下 SQL 语句列出了如果在 OrderDetails 表中的所有记录的话
简单的说，在web容器中，通过ServletContext为Spring的IOC容器提供宿主环境，对应的建立起一个IOC容器的体系。... getServletContext(); 7} 而一般的启动过程，Spring 会使用一个默认的实现，XmlWebApplicationContext - 这个上下文实现作为在 web 容器中的根上下文容器被建立起来...这个 ContextLoder 就像是 Spring Web 应用程序在 Web 容器中的加载器 booter。...ContextLoaderListener 进行配置，对于在 web 应用启动入口是在 ContextLoaderListener 中的初始化部分；从 Spring MVC 上看，实际上在 web 容器中维护了一系列的...IOC 容器，其中在ContextLoader 中载入的 IOC 容器作为根上下文而存在于 ServletContext 中。
图片在Kubernetes中，Windows容器和Linux容器有以下区别：镜像格式和运行时环境： Windows容器使用基于Windows Nano Server或Windows Server Core...在将应用程序移植到Windows容器时，可能会遇到以下挑战：应用程序依赖性：某些应用程序可能依赖于特定的Windows API或组件，而这些API或组件可能不适用于Windows容器环境。...性能和稳定性：Windows容器在性能和稳定性方面可能与Linux容器有所不同。需要对应用程序进行性能测试和负载测试，以确保在Windows容器中的性能和稳定性达到预期。...安全性：与Linux容器相比，Windows容器在安全性方面可能有所不同。需要了解Windows容器的安全性特性并进行相应的配置和调整，以确保应用程序在容器中的安全性。...在Kubernetes中，Windows容器和Linux容器在镜像格式、运行时环境、网络和存储等方面有一些区别。
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/52850068 一、在 Spring IOC 容器中 Bean 之间存在继承和依赖关系...3.若想父 bean 只是作为一个模板，可以设置 的 abstract 属性为 true，IOC 容器将不会实例化这个 bean。...所谓的前置依赖是指：在 IOC 在初始化时刻，实例化配置文件中的 bean 时，前置依赖的 bean 要在该 bean 实例化之前实例化。...我是 Second"); } } e1:在没有添加 depends-on 属性前。...我是 First 结论：由上述可以看出，在不指定 depends-on 的前提下，IOC 容器默认实例化的顺序是按照 bean 在配置文件中的顺序来实例化的。
使用log4j2的过程中，日志是安装固定格式输出的。...这个格式是pattern所定义的，例如 %d{dd MMM yyyy HH:mm:ss,SSS}: %m%n 但是在有些情况下，想在输出日志时，使用不同的pattern。...例如在正常输出日志时，使用系统默认的pattern，在输出spark任务的运行信息时，因为spark任务的运行结果已经使用了log4j的pattern，如果再加上多余的pattern，会显得非常冗余，因此我们只需要使用...MB"/> 表示输出日志时，默认使用一个默认pattern，在遇到...spark") logger.info(SPARK_MARKER, "this is spark log") 这样spark的输出信息在我们的日志文件中出现后，显示的非常自然。
原文标题：Padé Activation Units: End-to-end Learning of Flexible Activation Functions in Deep Networks 摘要：深度网络学习的性能很大程度上取决于与每个神经元相关的非线性激活函数的选择...然而，确定最佳激活是不容易的，选择取决于体系结构、超参数，甚至取决于数据集。通常，这些激活是在训练前用手固定的。在这里，我们演示了如何通过使用灵活的参数有理函数来消除对第一次选择固定激活函数的依赖。...由此产生的Padé激活单位(Paus)既可以近似共同的激活函数，也可以学习新的函数，同时提供紧凑的表示。...我们的经验证据表明，使用Paus的端到端学习深度网络可以提高预测性能，并减少普通深度架构的训练时间。此外，Paus还为具有可证明鲁棒性的逼近铺平了道路。
简介 INTRODUCTION知识要点：1.颜色函数rgb 2.认识和使用横向滚动条和纵向滚动条 3.使用滚动条事件 课题10 滚动条和颜色的灵活使用 授课：刘金玉 ?...使用格式rgb(红色，绿色，蓝色)，每种颜色的数据范围在[0,255] 横/纵向滚动条相关设置： 设置最小值：min属性 设置最大值：max属性 设置或获取当前值：value属性 滚动条重要事件：change...事件 双击滚动条可以默认进入change事件，这个事件的作用就是当滚动条的值发生变化后会实时触发这个事件，执行这个事件内部的代码。...实现步骤： 1.介绍滚动条相关知识 2.界面实现滚动条的应用 3.使用滚动条事件控制颜色变化 实验活动： 1.拖入三个横向滚动条分别代表：红色、绿色、蓝色的数值范围 2.用label控件来显示颜色 3....颜色函数使用rgb函数 4.通过纵向滚动条数值范围改变label控件的宽度和高度 软件设计界面： ?
作者：辛俊波 | 腾讯 应用研究员 一、前言 深度学习凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。... embedding层维度，在FM中是隐向量维度 • H1: 深度网络中第一个隐层节点个数，第二层H2，以此类推。...在MLP网络中，输入是原始的特征n维特征空间，假设第一层隐层节点数为H1，第二层为H2，以此类推。在第一层网络中，需要学习的参数就是n*H1。...三、写在最后 前面介绍了10中深度学习模型的网络结构，总结起来可以用如下的所表示 doc_image_25_w1210_h720.jpg 各种CTR深度模型看似结构各异，其实大多数可以用如下的通用范式来表达...其次，在宽和深的大战中，在google在提出了wide&deep的模型框架后，这套体系基本已成为业内的基本框架。
本文来自大象声科高级算法工程师闫永杰在LiveVideoStackCon2019北京大会上的分享。闫永杰介绍了深度学习在回声消除（AEC）中的应用。...大象声科在成功将深度学习应用于人声和噪声分离的基础上，正在通过引入深度学习技术，解决回声消除问题。...不难想象，如果把右下图盖在左下图，会产生接近第一张图的效果。 通过这四张图，我们可以直观的明白IBM的计算方式以及使用方式。 深度学习 接下来我们讲下深度学习。...上面实验在实验数据上已经取得了不错的结果，但如果处理实际采集的数据，效果就不尽如人意了，我们分析主要有以下几点原因： 现实场景中要考虑噪音的干扰； 非线性带来的不匹配； 现实中的房间冲激响应与实验室生成的存在差异...我们一般训练时双讲的比例在百分之二十，大部分情况还是单讲的，这也符合实际场景中的比例。
概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破...最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2....卷积操作是CNN 中最为重要的部分，与全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络中的一小块，如下图所示： 通过卷积核（如图中的卷积核大小为 ）对二维的图像（图像大小为 ）进行卷积操作...，在使用的时候通过查表的方式取得，不参与模型的训练。
本文试图对深度学习在推荐系统中的应用进行全面介绍，不光介绍具体的算法原理，还会重点讲解作者对深度学习技术的思考及深度学习应用于推荐系统的当前生态和状况，我会更多地聚焦深度学习在工业界的应用。...希望本文可以为读者提供一个了解深度学习在推荐系统中的应用的较全面的视角，成为你的一份学习深度学习推荐系统的参考指南。...本节我们来简单讲解一下可以从哪些角度将深度学习技术应用于推荐系统中。根据推荐系统的分类及深度学习模型的归类，我们大致可以从如下三个角度来思考怎么在推荐系统中整合深度学习技术。...3.MxNet MxNet也是一个非常流行的深度学习框架，是亚马逊AWS上官方支持的深度学习框架。它是一个轻量级的、灵活便捷的分布式深度学习框架。...官方介绍飞桨同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和高性能，源于实际业务淬炼，提供应用效果领先的官方模型，源于产业实践，输出业界领先的超大规模并行深度学习平台能力。
迁移学习在深度学习中的范例 什么时候在你需要在自己的预测建模问题上使用转移学习 ▌什么是迁移学习 ---- 迁移学习是机器学习技术的一种，在这个技术中，为一个任务开发的模型可以在另一个任务中重用。...迁移学习和领域适应指的是在一个环境中学到的东西被泛化，从而用于另一个环境中。 ——《深度学习》Goodfellow 2016, 526页。...考虑到训练深度学习模型需要消耗巨大的资源，或深度学习模型要非常大规模的数据集上进行训练，因此迁移学习在深度学习中很受欢迎。 如果从第一个任务中模型学习的特征是一般的，迁移学习就只能应用在深度学习中。...▌在深度学习中使用迁移学习的例子 ---- 我们可以使用两个常见的例子，来说明在深度学习中使用迁移学习的情况。...具体地，你学到了下面几点： 什么是迁移学习，如何应用在深度学习中？ 什么时候使用迁移学习？ 在计算机视觉和自然语言处理任务中使用的转移学习的例子。
人工提取特征耗费的精力太大，效果也不好。 第三，词与词之间有联系，把这部分信息纳入模型中也不容易。 本章探讨深度学习在情感分析中的应用。...深度学习适合做文字处理和语义理解，是因为深度学习结构灵活，其底层利用词嵌入技术可以避免文字长短不均带来的处理困难。使用深度学习抽象特征，可以避免大量人工提取特征的工作。...下面通过一个电影评论的例子详细讲解深度学习在情感分析中的关键技术。 首先下载http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/中的数据。...从优化的角度讲，深度学习网络还有其他一些梯度下降优化方法，比如Adagrad 等。它们的本质都是解决在调整神经网络模型过程中如何控制学习速度的问题。...全连接神经网络模型的特点是灵活、参数多。在实际应用中，我们可能会对模型加上一些限制，使其适合数据的特点。并且由于模型的限制，其参数会大幅减少。这降低了模型的复杂度，模型的普适性进而会提高。
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