通过日志我们了解到上面的问题就是 Jenkins 没有办法调用 Docker 的构建命令。
性能问题往往是复杂和神秘的，可能根本没有或很少提供关于其起源的线索。在没有起点或者没有提供方法的情况下，性能问题通常是随机分析的: 猜测问题可能在哪里，然后改变事情，直到问题消失。如果我们猜得没错的话，虽然这可能会有结果 ，但它也可能会耗费大量时间或者具有破坏性，并可能最终忽视某些问题。
今天老蒋又出去忙到一天才回来，然后赶紧去更新一篇文章，保持自己的态度。看到有网友微信留言提到昨天有分享的"一键帝国CMS快速重置管理员密码工具"文章，有网友问到自己的ZBLOG PHP程序居然也忘记密码希望找回有没有办法比较简单的，果然昨天才提到这个问题确实还有人忘记自己的密码。
其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来，因为该数据集是线性可分的，左图是三种可能的分类方式，虚线基本没有办法将两种类别划分，另外
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。 文末查看本文代码关键字，公众号回复关键字下载代码。 其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出
对大部分人来说，掌握Vue.js基本的几个API后就已经能够正常地开发前端网站。但如果你想更加高效地使用Vue来开发，成为Vue.js大师，那下面我要传授的这五招你一定得认真学习一下了。 第一招：化繁
AI 科技评论按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
关于程序中的交互的行为我们其实一直都在发生，比如，当你要获取用户的输入内容，并向用户打印出一些返回的结果，就会用到了 input() 与 print() 函数。
AI 研习社按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
随着工程越来越大，功能越来越多，开发人员越来越多，代码越来越复杂，不可避免的会产生一些不在使用的资源，这类资源如果没有清理的话，会增加我们Apk的包大小，也会增加构建的时候。
上篇 https://www.jianshu.com/p/6402676abc86 文章讲解了一个定时生产消费时候消费队列里面最多有几个元素的问题。本文来探讨另外一个问题，由于生产和消费线程执行的不确定性，会产生当生产线程t1时间投递任务到队列后，消费线程可能在t1+1左右时候才会开始消费其中的一个队列，也就是生产与消费之间会有1s时间的的间隔，那么有没有办法保证生产线程t1时间投递完毕后，消费线程能在接近于t1时刻就开始消费那？
（3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit（主从同步没有完成，缓存中放入了旧数据）；
一个拥有 length 属性和若干索引属性的对象就可以被称为类数组对象，类数组对象和数组类似，但是不能调用数组的方法。常见的类数组对象有 arguments 和 DOM 方法的返回结果，还有一个函数也可以被看作是类数组对象，因为它含有 length 属性值，代表可接收的参数个数。
很多人第一次听说 SVM 时都觉得它是个非常厉害的东西，但其实 SVM 本身“只是”一个线性模型。
因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。
假设我有一个问题，我想根据一些人的身高和体重来判断性别。 我有一个数据表，数据里面有三个男的三个女的，我有他们体重身高的数据。现在有一个人性别不知道，我们怎么推算他是男的还是女的？ 如果用空间预测的方
第二届北京智源大会上，南京大学人工智能学院俞扬教授做了《更好的环境模型，更好的强化学习》的报告。
缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
今天是LeetCode第42篇文章，我们来看看LeetCode第73题矩阵置零，set matrix zeroes。
DQN 发表于 NIPS 2013，在此之后 DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。因此，在本文中，我们将介绍一下各个改进的方法，并在最后给出用 Nature-DQN 的实现方法。
思考了很久，接收了华为的实习意向书，还没有与HR接触过，也不知道什么时候会有后续的通知。 杭州，3.30面试，4.9号HR电话询问实习时间意向，4.17发的录用意向书，中间隔了一个清明的假期，所以感觉也没有特别特别的长。 但是前面还是有很多不确定的因素，签约通知里面说的邮件我也没有收到，比如最后的部门（发了邮件问了那边是根据双选），实习的时长，会不会还有其他的意外啊等等。 即使是这样，依然想去体验一下，毕竟机会也不多，况且人嘛，总是在选择中一步步来的。 发这个帖的本意是想做个记录，把遇到的情况能够做个
昨天菜鸟小白给大家留了一个课后作业，如何实现天气的定时推送。有没有小伙伴做出来答案呢？今天菜鸟小白给大家分享我的实现方式吧。这个是我今天整的程序流程图，昨天我们还只是实现了中间的通过和风天气API获取天气情况，今天我们需要实现其它部分。
APScheduler是一个 Python 定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及 crontab 类型的任务，并且可以持久化任务、并以 daemon 方式运行应用。我们通过pip程序安装好apscheduler库。
可惜不巧的是，鄙人在 7 月初给自己安排了一个惊险刺激的大西北旅游，每天不是在坐车就是在前往坐车的路上，虽然感受到了祖国疆域之辽阔、风景之秀丽、文化之璀璨，人累个半死也是确有其事。文章嘛，自然也就是一路鸽到了现在...
大家都知道栈的地址按照从高到低的顺序增长的， 而堆的地址是按照从底到高的顺序增长的。 int *n1 = new int(1); int *n2 = new int(2); cout<<"n1,n2所指的地址：" << n1 << " " << n2<<" " <<"相差："<<(int)n1-(int)n2<<endl; cout << "n1,n2的地址 ：" << &n1 << " " << &n2 <<" "<<"相差："<< (int)&n1 - (int)&n2 << endl; co
如何控制人为的浪费 1、拆装料不当：对设备操作人员进行培训，对应的包装形式使用对应的料架 2、用错料，重工浪费：每班有3次查料，换料时对应料盘以一换一的方式进行，由专门人员确认，并测试数值 3、物料领取及退库数每天都有点实数的 4、机器设备不良导致异常消耗，有时候没有办法及时发现，还没有办法及时避免 5、有发现有时候操作人员为了追求产量，提前换料，没有做完的物料就消耗掉了，现在也没有办法控制。 6、对于线上正常生产时候所产生的不良品的返修消耗，暂时也没有好的办法控制…… 更多的高手一起讨论 物料损耗严重控
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。 SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。经过演进，现在也可以支持多元分类，
今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。
2014年，我从基础架构部门，转调到业务部门。技术负责人想让我搞定业务系统的稳定性问题。
前天我发了文章《被问了无数次！6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》，里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄（两个日期的间隔年数）的问题，但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。
二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
同级的Attribute，有没有办法通过类似于 getXXXByName("aa") 得到0， getXXXByName("bb") 得到1呢？
Service组件在android开发中经常遇到，其经常作为后台服务，需要始终保持运行，负责处理一些必要（见不得人）的任务。而一些安全软件，如360等，会有结束进程的功能，如果不做Service的保持，就会被其杀掉。 在早些时候，我们可以通过在 1. service中重写onStartCommand方法，这个方法有三个返回值， START_STICKY是service被kill掉后自动 public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int star
支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。
原文链接： 具体数学-第8课 - WeiYang Bloggodweiyang.com 今天主要讲了取整与递归式的结合，还有取模的相关知识。 例题1 给出下列递归式： 现在不要求你求解，要你证明：
机器之心整理 演讲者：俞栋 5 月 27-28 日，机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017），来自美国、加拿大、欧洲，中国香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这
前两天下午四点打过来的电话，没接到。因为是座机分机所以不能打过去（试了几次，这个事情告诉我们手机要随身携带，万一面试官用座机打的，你还不能回拨）。于是我等啊等，终于在快七点面试官给我打过来了。阿里面试的用户体验是真的好，面试官很耐心。再次感谢阿里hr都很好，昨天查了状态已回绝。自己实力不够，还需继续修炼 先说说总体情况面了三十多分钟，我问问题用了十几分钟，总共四十多分钟。基本的问题回答出来了，但是本人比较内向，不是很会接话茬子有点尬聊。每次回答完一个问题，就安静了几秒钟。基本问题都回答出来了，然后再一点点
我之所以把lombok放在整篇文章的第一个介绍，是因为它真的可以帮我少写很多代码，特别是entity、DTO、VO、BO中的。
我们知道，当使用 Pymongo 更新MongoDB 字段的时候，我们有两种常见的方法：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机）和（机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化）中我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。 多项式回归 在线性回归原理中，我们讲
现阶段的工作涉及到了部分音频解析的内容，广义来说便是数字信号处理（DSP），可惜本人并非专科出生，很多相关内容都是空白，从头看起也感觉颇为有些困楚，虽说时间也花了不少，不过成果还是颇不尽如人意，至今仍有不少概念还是懵懵懂懂、不知西东，不过鉴于记录目的，我于此还是尽力笔记一番，一方面算作加深自己所学之印象，另一方面也可为有这方面兴趣的朋友做些参考吧~~~然而本人对DSP确实不是很着门道，有什么纰漏错误的在所难免，希望注意到的朋友能够不吝指出，本人在此先拜谢了 :)
换句话说，就在于代码中不能出现任何英文字母（a-zA-Z）与数字（0-9），除此之外（各种符号）都可以。执行式码之后，会执行 console.log(1)，然后在控制台中输出 1。
在平常的验证码, 推广邮件中, 我们通常会在最下角找到 退订链接。通常访问它, 我们就不会再收到他们发送的邮件。
昨天分享了关于焦虑的话题，今天在曹大饿福利课向上生长里面收获了一个词「专注」，是的，大多数普通人就是没有耐心，没有办法专注于某件事。
最近问问题的同学挺多的，也有问有没有群的，实在是忙没有建群，所以问的人多了，想想还是建一个群，但本人写文章不懒，其他的比较懒，因为问POLARDB 的问题的多，所以建立了一个 POLARDB 和 PG 以及文章问题的讨论群。希望能帮助自己也帮助大家共同提高，要进群的，可以添加微信 liuaustin3 ,来申请加群。
IDEA在JetBrains官方的全称是 IntelliJ IDEA，官方打造的是一款真正智能、集成开发环境（IDE）；同时提供了功能丰富多样的高效插件。
react-router 传值方法 本文主要介绍 react-router 的使用方法 当我们需要的使用 router 来传值的时候 1、使用 props.params 传值 官方例子使用React router定义路由时，我们可以给指定一个path，然后指定通配符可以携带参数到指定的path： 首先定义路由到UserPage页面 import { Router,Route,hashHistory} from 'react-router'; class App extends React.Compone
在后端 SpringBoot 开发中，都需要一个接口测试工具，从一开始的 Postman，到现在的国产测试工具，例如 Apifox、Apipost，数不胜数，而最方便的莫过于在 IDEA 中就可以调试，因为 IDEA 插件中有能力分析出当前项目所编写的 Controller 数据，可以进行统计，更方便我们发起 http 请求，不需要复制 url 到别的测试工具了，今天就推荐一款名叫 Cool Request 的 IDEA 插件，开源免费。
Windows 系统在安装的时候，会自动为我们的磁盘划分一个恢复分区和一个 EFI 分区。如果后面不打算再用这些分区的时候，却发现无法删除。
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