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httpd – 对Apache的DFOREGROUND感到困惑

所以我刚刚使用Yum在新的CentOS 7服务器上安装了Apache.我之前已经多次安装过Apache,但我从未见过这样：当我现在运行ps aux时,它总是显示出来 /usr/sbin / httpd...-DFOREGROUND Google告诉我,这意味着该进程将在前台运行而不是从shell中分离,但我真的没有得到这意味着 – 如果我关闭我的shell,Apache会死吗？...我只想获得正常的Apache行为,让httpd像往常一样运行,在后台继续运行,我是否需要禁用DFOREGROUND？...(我无法弄清楚如何顺便说一句) -DFOREGROUND选项确实意味着Apache不会fork,但这并不意味着它附加到你的shell！...当您运行systemctl start httpd(或旧样式方式,服务httpd start)时,systemd将启动该服务.它是附加Apache的系统,systemd将进程作为其子级之一进行管理.这样做是为了让

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对SHA-256感到好奇？这个项目教你如何可视化哈希函数的工作原理

它又是如何运行的？Greg Walker 用视频给出了一个可视化的解答，并在 GitHub 上进行了共享，详细介绍了 SHA-256 函数的工作原理。 ?...哈希就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值（又称 "哈希值"），是最常见的软件运算之一。很多网络服务会使用哈希函数，产生一个 token，标识用户的身份和权限。 那它是如何运行的呢？...动画展示 SHA-256，你也能做到 只需对需要进行 hash 处理的数据运行 sha256.rb 脚本即可。...0100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000003ba3edfd7a7b12b27ac72c3e67768f617fc81bc3888a51323a9fb8aa4b1e5e4a29ab5f49ffff001d1dac2b7c # genesis block header SHA-256 的工作原理...SHA-256 对 words 使用 4 种 bitwise 基础运算。 右移 (shr.rb) ?

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    当隔壁日本的年轻人对工作困惑时，他们在想什么？

    在增速降低的大环境下，各行各业的日子看起来都不好过。 而投身于其中的打工人们，越来越感到焦虑，一边茫然失措地卷到天昏地暗，一边对佛系躺平的同龄人纷纷点赞。...我不知道两者之间的发展模式是否会完全一样，但从《工作漂流》这本书来看，确实十几年前的日本年轻人们，也正经历着我们如今的困惑与挣扎。...他们的初始工作在他人眼中有好有坏，但他们无一例外经历了对工作的迷茫与不满。...在工作时到底什么能为她带来快乐，什么又会让她感到痛苦。想明白这两点，对每个工作着的人都很重要。...而曾经对大商社的上位者姿态感到反感的今井，也一直在警醒着如今地位已截然不同的自己：身居上位的话，不管是失败还是其他什么事情发生，人都不能消沉下去。 公务员的离岸 终于，见到了一位公务员的跳槽经历。

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    Filter对Response的改变：HttpServletResponseWrapper的工作原理

    7）Filter对Response的改变：HttpServletResponseWrapper的工作原理 马 克-to-win：前面我们讲的知识，主要说的是由于Filter的参与，用户的访问路径被改变的问题...比如我写的新浪博客，写完以后，一上传，内容有时有些改变，谁动的手脚？肯定是新浪公司编了什么Filter过滤器，把我的 html的内容给改变了。马克-to-win：现在问题是：这是如何实现的呢？...本来我的html在原来的 Response里，准备返回给客户端。但现在在Filter当中被改变了。但这又是怎么改变的呢？...正常情况下，我们过去的认 识是：chain.doFilter(request, response);的意思就是访问完后面的目标资源以后，目标资源把要返回给客户端的内容放在Response当中。...这时在Filter当中，我们就可以从myWrapper当中取出返回给客户端的内容，接着就可以大 大方方的对其进行改变了。

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    令人困惑的TensorFlow！谷歌大脑工程师帮你解决麻烦

    但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...会话有着那样令人困惑的殊荣是因为其反直觉的命名却又普遍存在—几乎每个 TensorFlow 呈现都至少一次明确地调用 tf.Session()。...「副作用」节点支撑着大部分 Tensorflow 深度学习工作流程，所以请确保自己真正理解了在该节点发生的事情。...为什么初始化器不工作？ 问题出现在会话和图之间的分离。...03 结论 希望这篇博文可以帮助你更好地理解什么是 Tensorflow，它是如何工作的以及怎么使用它。总而言之，本文介绍的概念对所有 Tensorflow 项目都很重要，但只是停留在表面。

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    令人困惑的TensorFlow！

    但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...会话有着那样令人困惑的殊荣是因为其反直觉的命名却又普遍存在—几乎每个 TensorFlow 呈现都至少一次明确地调用 tf.Session()。...「副作用」节点支撑着大部分 Tensorflow 深度学习工作流程，所以请确保自己真正理解了在该节点发生的事情。...为什么初始化器不工作？ 问题出现在会话和图之间的分离。...结论 希望这篇博文可以帮助你更好地理解什么是 Tensorflow，它是如何工作的以及怎么使用它。总而言之，本文介绍的概念对所有 Tensorflow 项目都很重要，但只是停留在表面。

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    令人困惑的TensorFlow【1】

    但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...会话有着那样令人困惑的殊荣是因为其反直觉的命名却又普遍存在—几乎每个 TensorFlow 呈现都至少一次明确地调用 tf.Session()。...「副作用」节点支撑着大部分 Tensorflow 深度学习工作流程，所以请确保自己真正理解了在该节点发生的事情。...为什么初始化器不工作？ 问题出现在会话和图之间的分离。...结论 希望这篇博文可以帮助你更好地理解什么是 Tensorflow，它是如何工作的以及怎么使用它。总而言之，本文介绍的概念对所有 Tensorflow 项目都很重要，但只是停留在表面。

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    深入理解TensorFlow中的tf.metrics算子

    这篇文章将通过一个非常简单的代码示例来理解tf.metrics 的原理，这里使用Numpy创建自己的评估指标。这将有助于对Tensorflow中的评估指标如何工作有一个很好的直觉认识。...你会发现，自己可能会非常容易错误地使用tf的评估指标。截至2017年9月11日，tensorflow文档并没有非常清楚地介绍如何正确使用Tensorflow的评估指标。...中的metrics 在第4节中我们将计算评估指标的操作拆分为不同函数，这其实与Tensorflow中tf.metrics背后原理是一样的。...06 其它metrics tf.metrics中的其他评估指标将以相同的方式工作。它们之间的唯一区别可能是调用tf.metrics函数时需要额外参数。...但是在训练模型时使用它们，就是理解它的原理，才可以得到正确的结果。 注：原文略有删改 ? END

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    深度学习|费解的tensorflow

    虽然tensorflow是python的一个库（并不是标准库），但是使用并不简单，你可能会被tensorflow的奇怪语法设计困惑，所以本文章叫做费解的tensorflow，希望通过本文，读者可以更好的了解...概念还是比较生硬，图那我就以流程图为例，流程中的方框（节点）就是我们tensorflow的定义的数据，箭头就是计算指令。...会话的作用是处理内存分配和优化，使我们能够实际执行由计算图指定的计算。简单说，建立计算图，通过会话，然后运行计算图。 这就是为什么tensorflow代码都有这个代码的原因了。...在tf中，我们需要先定义占位符，然后用feed_dict方法传入数据，代码如下： a = tf.placeholder(tf.int32) b = tf.placeholder(tf.int32) c...说变量之前，我们再来看看tensorflow这个单词，其实他是分为tensor（张量）和flow（流）。变量在tensorflow就是张量的意思。

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    Keras作为TensorFlow的简化界面：教程

    将Keras作为TensorFlow工作流程的一部分的完整指南 如果TensorFlow是您的主要框架，并且您正在寻找一个简单且高级模型定义界面以使您的工作更轻松，那么本教程适合您。...关于原生TensorFlow优化器和Keras优化器相对性能的说明：在使用TensorFlow优化器对“Keras方式”进行优化时，速度差异很小。...TensorFlow variable scope对Keras层或模型没有影响。有关Keras权重共享的更多信息，请参阅功能性API指南中的“权重共享”部分。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...事实上，你甚至可以用Theano训练你的Keras模型，然后切换到TensorFlow Keras后端并导出你的模型。 这是如何工作的。

    4.1K100

    面试跳槽季，如何惊艳面试官，谈谈你对RabbitMQ工作原理的理解？

    一个5年工作经验的小伙伴，在面试的时候被这样一个问题。谈谈你对RabbitMQ架构原理的理解。当时，这位小伙伴只解答说，我只会用，原理并没有关注过。那今天我给大家来分享一下我的理解。...【导航条：工作原理】 （转场，屏幕黑底白字，正中央出现“1 工作原理”） 2、工作原理 那么，这些组件之间是如何协调工作的呢？...Exchange和队列是多对多的绑定关系，也就说，一个交换机的消息一个路由给多个队列，一个队列也可以接收来自多个交换机的消息。...为了解决不同业务系统之间的消息隔离，节约硬件成本，我们可以利用RabbitMQ的Vhost来实现资源的隔离和权限的控制。它的功能和其他编程语言中的NameSpace比较类似。...以上就是我对RabiitMQ的架构原理的理解，，小伙伴们，你是不是也理解得更加透彻了呢？ 最后，我把之前分享的视频全部整理成了文字。 我是被编程耽误的文艺Tom，只弹干货不掺水！

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    如何使用tensorflow做张量排序和字符串拼接？

    本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！...1、张量排序 tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！...=feed_dict)) print(sess.run(sortresultarr,feed_dict = feed_dict)) 返回的结果如下： TopKV2(values=array([[.../tensorflow_python-zku82hj1.html 2、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-ukns2mo5...深度强化学习-DDPG算法原理和实现 对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析 用Deep Recurrent Q Network解决部分观测问题！

    2.4K20

    机器学习的基础讲解：神经网络

    在之前的文章中，我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用，阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础，探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。...原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。...这些视频以一种非常容易理解的方式突出了神经网络的基础数学运算，即使那些没有很深数学背景的人也可以开始理解深度学习的内部原理。 ?...本文旨在为这些视频的做“code-along”的补充（完整的Tensorflow和Keras脚本文末提供）。目的是演示如何在Tensorflow中定义和执行神经网络，例如如何能够识别如上所示的数字。...这仅仅是因为，虽然在幕后做了很多不可思议的事情，但它需要你明确定义神经网络的架构。这样做，你会更好地了解它的工作原理。 定义图层和激活 在第一步中，我们为网络定义架构。

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    TensorFlow极简入门教程

    简言之，编写的代码只生成仅仅用来确定张量的预期大小以及对它们执行的运算的图。但是，它不会为任何张量赋值。 因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。...feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...按谷歌的话说：「使用 TensorFlow 执行的计算，例如训练一个大规模深度神经网络，可能复杂且令人困惑。...编写摘要（或可视化学习） 在本教程中，我们将介绍 TensorBoard 的上述两项主要用法。尽早学习使用 TensorBoard，可以让使用 TensorFlow 的工作更有趣也更有成效。 1....计算图可视化 强大的 TensorFlow 计算图会变得极其复杂。可视化图形有助于理解并对其进行调试。这是一个在 TensorFlow 网站工作的可视化示例。 ?

    1.6K41

    如何用tensorflow训练神经网络

    通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合，可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图?...通过tensorflow实现反向传播算法的第一步是使用tensorflow表达一个batch的数据。...因为每生成一个常量，tensorflow都会在计算图中增加一个节点。一般来说，一个神经网络的训练过程会需要几百万甚至几亿轮的迭代，这样计算图就会非常大，而且利用率很低。...在新的程序中计算前行传播结果时，需要提供一个feed_dict来指定x的取值。feed_dict是一个字典(map)，在字典中需要给出每个用到的placeholder的取值。...下面代码定义了一个简单的损失函数，并通过tensorflow定义了反向传播算法。# 使用sigmoid函数将y转换为0~1之间的数值。

    1.4K61

    基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器

    为了实现这一目标，我将深入到每种方法的内部，并且将使用 TensorFlow 从零开始为每种方法编写代码（t-SNE 除外）。为什么选择 TensorFlow？...有时候，我们认为性能比精度更重要，那么我们就可以将 1000 维的数据降至 10 维，从而让我们可以更快地对这些数据进行操作（比如计算距离）。 有时候对降维的需求是真实存在的，而且有很多应用。...图 1：PCA 工作流程 所以，你为什么要关心这个？实际上，这两个流程中有一些非常基本的东西，能够给我们理解 PCA 提供很大帮助。...从高层面来讲，这就是算法的工作方式（注意和 PCA 不一样，这是一个迭代式的算法）。 ? 图 3：t-SNE 工作流程 让我们一步步地研究一下这个流程。...更高的困惑度意味着一个数据点会把更多的数据点看作是其紧密的近邻点，更低的困惑度就更少。

    1.7K70

    深度学习在花椒直播的应用——Tensorflow 原理篇

    代码库本身有高达100万+的代码量，分为前端代码和后端代码。如此庞大的代码量造成了很多人不理解TensorFlow到底如何工作。...该项目旨在帮助理解TensorFlow的工作机制而不在意效率，所以取名TensorSlow。...本文就以TensorSlow项目为基础，向大家梳理一下TensorFlow底层到底干了哪些事，对理解深度学习框架底层原理大有裨益。...对任意节点z的所有子节点consumer，计算子节点的梯度。 3. 将子节点的梯度乘以节点z本身的梯度得到J节点对任意节点z的梯度。 按照这种方式，直到反向传递到节点n。...五、联系TensorFlow TensorSlow简单深刻的展示了深度学习框架底层的一般原理，加深理解生产使用的TensorFlow。 TensorFlow后端使用C++高效实现。

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    中国香港科技大学TensorFlow课件分享

    神经网络这一部分讲解得十分详细，我们将从最基本的感知机原理开始进而使用多层感知机解决异或问题（XOR），重点是该课程详细推导了前向传播与反向传播的数学过程并配以 TensorFlow 实现。...在教程随后论述 CNN 原理的部分，我们可以看到大多是根据斯坦福 CS231n 课程来解释的。...教程第三天详解了循环神经网络，其从时序数据开始先讲解了 RNN 的基本概念与原理，包括编码器-解码器模式、注意力机制和门控循环单元等非常先进与高效的机制。...占位符和 feed_dict TensorFlow 同样还支持占位符，占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...我们一直认为线性回归是理解机器学习最好的入门模型，因为他的原理和概念十分简单，但又基本涉及到了机器学习的各个过程。

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