地址：http://download.redis.io/releases/redis-4.0.11.tar.gz
本文简介 点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 使用 fabric.js 创建的图形，默认的缩放原点是元素操作点的对角点。 如下图所示： 如果按住 alt 键 操作会把原点移动到元素中心。...如下图所示： 如果想将默认缩放操作设置为“中心缩放”，只需将 centeredScaling 属性设置为 true 即可。...设置中心缩放 虽然只要将 ``centeredScaling 设置为 true 就行了，但还能再细分成2种情况。 一个是全局设置，一个是只设置指定元素。...单独设置指定元素 如果只是设置指定元素以中心点为缩放原点，那么被设置的元素会生效，其他元素不会生效。 本例只将矩形设置成以中心点为缩放原点，圆形还是默认的操作。...rect.centeredScaling = true 代码仓库 ⭐ Fabric.js 中心缩放
微服务架构的系统都会有配置中心和注册中心。 为什么呢？ 比如说配置中心： 系统中会有很多微服务，它们会有一些配置信息，比如环境变量、数据库连接信息等。...答案也是需要一个单独的服务来管理，这个服务就是注册中心： 微服务在启动的时候，向注册中心注册，销毁的时候向注册中心注销，并且定时发心跳包来汇报自己的状态。...可以做配置中心、注册中心的中间件还是挺多的，比如 nacos、apollo、etcd 等。 今天我们来学下 etcd 实现注册中心和配置中心。 它其实是一个 key-value 的存储服务。...注册中心和配置中心可以用 etcd 来做，它就是一个专业做这件事的中间件，k8s 就是用的它来做的配置和服务注册中心。...在微服务架构的后端系统中，配置中心、注册中心是必不可少的组件，不管是 java、go 还是 Node.js。
this指向是js开发中必须掌握的知识，今天我们就用一道题目来看看你的基础。 ? 各位认为会输出什么呢？请大家先思考不要直接去运行看答案。 实际上会输出：5和2。
本文内容均来自吴恩达的《机器学习训练秘籍》，算是对其的概括以及自身对该书的理解感悟 很多开发工程师会嘲笑搞算法的，你们的工作不就是调调参吗？...训练集就好像在教室上课，验证集就好像模拟考，测试集就好像最终参加高考。 训练集是模型学习参数的直接对象，自然不能用它来测试模型的泛化能力。...第四点 ：学习曲线 学习曲线可以将开发集的误差与训练集样本的数量进行关联比较。想要绘制出它，你需要设置 不同大小的训练集运行算法。...学习算法很 轻易地就可以“记住”训练集中这两个样本，并且训练集错误率为 0%. 即使有一张或两张的样本 图片被误标注了，算法也能够轻松地记住它们。...下面我们将训练误差曲线添加到原有的学习曲线中： ?
允许使用链式编程 3、JavaScript和java没有直接关系 JavaScript的组成 JavaScript是由三部分组成：ECMAScript、DOM、BOM ECMAScript(核心)：规定了js...">/*这部分代码不会被执行，因为会被引入的01demo01.js的代码覆盖*/ /*src="01demo1.js"是写的是js的地址*/ script标签放置位置...只要有成立的字符那就是true，q var reg=/^\s*$/;//0-多个空格 var string=" "; alert(reg.test(string))//true js...数组对象 js数组可以看作java中的arraylist集合 数组中每一个成员都没有限制，可以存放任意类型 数组成都可以自动修改 创建方式 1、var arr=[1,2,3,”a,true];//常用的...js数组 2、var arr=new Array();//创建一个数组对象，数组默认长度为0 3、var arr=new Array(4);//数组长度是4，长度是动态可调的 4、var arr=new
今天来聊聊深度学习的训练方法和注意事项 数据集的拆分： 首先要准备好已经处理好的数据集（注意数据集要满足独立同分布），分为训练集、验证集、测试集。可按80%，10%，10%分割。...训练集用来整个模型的训练。 验证集在训练过程中验证是否过拟合。 测试集切记只用在最终判断模型的质量的，切记变成根据测试集调参了，这样测试集没意义。...训练的关键： 在输入数据做迭代训练时的关键要关注模型在训练集（绿线）和验证集（紫线）所画出的误差曲线之间关系（或准确度曲线，曲线任选其一，误差越小越好或准确度越高越好） 欠拟合及应对方法： 如果训练集和验证集的误差均较高...过拟合及应对方法： 如果训练集和验证集的两者之间的误差差别较大，训练集的误差较低（训练集的误差永远是越来越低的，因为模型就是在不断拟合训练集的），而验证集的误差相对较高，则模型已经处于过拟合状态了。...因为模型已经训练的过头，倾向于死记硬背的记住训练集，不再具有泛化性，而在验证集上的表现就很差。
6.Eureka注册中心 6.1.认识Eureka 首先我们来解决第一问题，服务的管理。 问题分析 在刚才的案例中，user-service对外提供服务，需要对外暴露自己的地址。...6.4.1.基础架构 Eureka架构中的三个核心角色： 服务注册中心 Eureka的服务端应用，提供服务注册和发现功能，就是刚刚我们建立的eureka-demo 服务提供者 提供服务的应用...本例中就是我们实现的user-service-demo 服务消费者 消费应用从注册中心获取服务列表，从而得知每个服务方的信息，知道去哪里调用服务方。...EurekaServer也可以是一个集群，形成高可用的Eureka中心。...因为默认值是true，这样就会吧自己注册到注册中心了。
这几天一直在学习呼叫中心项目视频教程，跟着学习了下这个项目的一些关键知识点，现在回顾梳理一下重点： 一、三层架构设计+代码生成器： 复杂项目不能把SQL语句直接写到程序里，不模块化、难以维护，应该采用三层架构...关于这个不用多说了，代码生成器我单独写了一篇学习笔记，详见《自己动手写三层代码生成器学习笔记》； 二、MD5算法基础： MD5是一种散列（hash）算法（摘要算法，指纹算法），不是一种加密算法（易错...学习用FileZilla Server(解压以后再运行，一旦运行就不要再改路径、移动，一旦出错到服务里面看原始位置)。
模型训练 简介 在Fastai框架下，其实完成了前文所说的数据准备工作，就已经完成了深度网络训练的一半工作。剩下的就是学习器的构建以及训练效果的分析，也就是模型训练的部分。...至此，就创建了一个很实用的学习器，下面将研究具体的训练过程。...:Floats=None, # 学习率衰减比例 callbacks:Collection[Callback]=None) # 回调列表 该函数表示在学习器上训练模型，使用包含每轮学习率衰减的训练方法...例如，下面的一段代码，就表示完整的数据读入、学习器构建、训练、验证的过程。...batch绘制学习率曲线找到较为合适的学习率（上下界可以指定），也会进行训练的控制（如停止训练）。
mini-batch,用作批量样例，可以批量下降，遍历一个批量就是epoch 如果训练集m<2000就没必要用 batch最好选用64，128，256，512，考虑计算机的内存和访问方式，2的幂数比较好...指数加权滑动平均，就是在每个w中调用加权平均值，导致的值比较平均[1240] 动量梯度下降算法[1240] RMSprop算法，均方根传递 Adam算法，比较适用于多方面领域，是把动量+RMSprop加起来用 学习率衰减..." + str(l + 1)] ### END CODE HERE ### return parameters [1240] SGD是batch=1的情况下的训练示例...[1240]SGD是batch=X的情况下的训练示例 小批量梯度下降 随机改组和分区是构建迷你批次所需的两个步骤 通常选择两个的功率为小批量，例如16,32,64,128# GRADED FUNCTION...你必须调整动量超参数 β 和学习率 α 。 动量[1240][1240] Adam算法 Adam是用于训练神经网络的最有效的优化算法之一。它结合了RMSProp和Momentum。
定义超参、损失函数和优化器 超参 超参数是可以调整的参数，可以控制深度学习模型训练优化的过程，包括训练轮次、批次大小和学习率等。...这些超参数的取值会影响模型的训练和收敛速度，其中学习率在迭代过程中控制模型的学习进度。 损失函数 损失函数用于评估模型预测值和目标值之间的误差，帮助模型降低误差并提高预测准确性。...训练与评估 设置了超参、损失函数和优化器后，我们就可以循环输入数据来训练模型。一次数据集的完整迭代循环称为一轮（epoch）。每轮执行训练时包括两个步骤：训练和验证/测试。...这种流程的循环迭代可以帮助模型不断学习和优化，以达到更好的性能和准确度。...总结 模型训练一般包括构建数据集、定义神经网络模型、定义超参数、损失函数和优化器，以及输入数据集进行训练和评估。
手段： 随机批处理、学习率、批规范化、模型优化算法、迁移学习。...随机批处理 随机批处理，mini-batch，一种 在模型每轮 (epoch) 训练进行前将训练数据集随机打乱 (shuffle) 的 训练机制。 可以防止 被模型猜到 “出样本顺序” 。...合理的学习率 学习率，learning rate，控制模型的 学习进度 。 在训练过程中，根据训练轮数，合理设置动态变化的学习率： 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。...接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。...具体见 深度学习: 模型优化算法 。 迁移学习 在已经预训练好的模型上进行 微调 。 优势： 高效快捷。 目前，大部分的模型训练都是 迁移学习 ，已经很少有人从头开始新训练一个模型了。
训练Tesseract 大多数其他的验证码都是比较简单的。...另外这 个非常小的小写“m”，计算机需要进行额外的训练才能识别。...下载的样本数量由验证码 的复杂程度决定;我在训练集里一共放了 100 个样本(一共 500 个字符，平均每个字符 8 个样本;a~z 大小写字母加 0~9 数字，一共 62 个字符)，应该足够训练的了。...你还需要创建大约 100 个 .box 文件来保证你有足够的训练数据。因为 Tesseract 会忽略那 些不能读取的文件，所以建议你尽量多做一些矩形定位文件，以保证训练足够充分。...如果 你觉得训练的 OCR 结果没有达到你的目标，或者 Tesseract 识别某些字符时总是出错，多 创建一些训练数据然后重新训练将是一个不错的改进方法。
JS学习笔记 js和java的异同点 变量声明 函数声明 js中的变量提升和函数提升 为什么有变量提升 总结 js和java的异同点 首先，js的语法和kottlin的语法有些相似。...只不过js中的数据类型number将java中的int，double，float整合了。 二：js中可以不用声明变量类型。变量不声明数据类型的话，那么他的类型取决于当前的值是什么数据类型。...js中的变量提升和函数提升 在js中对变量进行操作后打印值经常会出现undefined的现象。其实原因是因为js中有一个叫做变量提升的功能。...其实js和其他语言一样，都要经历编译和执行阶段。...总结 1.js会将变量的声明提升到js顶部执行，因此对于这种语句:var a = 2;其实上js会将其分为var a;和a = 2;两部分，并且将var a这一步提升到顶部执行。
proto__属性，通过属性__proto__指向构造函数的原型对象，当到达末端时，返回null，这样一层一层向顶端查找，就形成了原型链 prototype是函数特有的，__proto__是对象有的，js
2： 类的继承 3： 类里面的属性方法可以单独改变、 十：通过用函数定义一个方法并在相同效果情况下调用 在我们做js效果的时候常常会遇到很多情况下多是做同一种效果，因此，js代码也差不多，可以说是一样...js里面用。...三十二 关于js改变某个标签的属性值问题： js改变某个标签的属性值，可以直接【对象.属性 = ‘属性值’】 也可以用setAttribute()方法来改变某个标签的属性值。...获取php时间戳：var endTime = ; 获取js时间戳：ar now = new Date().getTime() php和js时间戳互转：var startDate = new Date(php...时间戳* 1000).getTime();//php时间戳转换为js时间戳 js转换为php时间戳就相反了。
js和java的异同点 首先，js的语法和kottlin的语法有些相似。...只不过js中的数据类型number将java中的int，double，float整合了。 二：js中可以不用声明变量类型。变量不声明数据类型的话，那么他的类型取决于当前的值是什么数据类型。...js中的变量提升和函数提升 = 在js中对变量进行操作后打印值经常会出现undefined的现象。其实原因是因为js中有一个叫做变量提升的功能。...其实js和其他语言一样，都要经历编译和执行阶段。...总结 1.js会将变量的声明提升到js顶部执行，因此对于这种语句:var a = 2;其实上js会将其分为var a;和a = 2;两部分，并且将var a这一步提升到顶部执行。
在Dubbo微服务体系中，注册中心是其核心组件之一，Dubbo通过注册中心实现了分布式环境中各个服务之间的注册和发现，是各个分布式节点之间的纽带，主要的作用如下： 1、动态加入。...Zookeeper是其官方推荐的注册中心，redis做注册中心并没有长时间的可靠性验证，其稳定性依赖于redis本身，default是其采用内存的一种方式，其本身就是一个rpc服务，不支持集群也久会出现单点故障...后期我们再探索下注册中心的自定义扩展。...注册中心的工作流程 注册中心的总体流程比较简单，总体流程图如下： 1、服务提供者启动时，会向注册中心写入自己的元数据信息，同时会订阅配置元数据信息 2、消费者启动时，也会向注册中心写入自己的元数据信息，...4、当有服务提供者离开或有新的服务提供者加入时，注册中心服务提供者目录会发生变化，变化信息会动态通知给消费者，服务治理中心 5、当消费方发起服务调用时，会异步将调用，统计信息上报给监控中心（dubbo-monitor-simple
数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战，针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理...三、功能组件 管理中心 提供DataArts Studio数据连接管理的能力，将DataArts Studio与数据湖底座进行对接，用于数据开发与数据治理等活动。...数据开发 大数据开发环境，降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。支持数据建模、数据集成、脚本开发、工作流编排等操作，轻松完成整个数据的处理分析流程。...数据安全 数据安全为数据治理中心提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。...可视化的任务运维中心，监控所有任务的运行，支持配置各类报警通知，便于责任人实时获取任务的情况，保证业务正常运行。
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