首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程；在推导公式的过程中有时候会需要一些先验知识，编著者也进行了必要的补充. 上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要....最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书 也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验，也特别能够引起他们的共鸣....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...推几个公式之后，相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣. 内容简介： 周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。
传统机器学习方法在面对不同应用时，为了达到所需的学习效果往往需要重新选择函数空间设计新的学习目标。...相比之下，神经网络方法能够通过调节构成网络使用的处理单元，处理单元之间的堆叠方式，以及网络的学习算法，用一种较为统一的算法设计视角解决各类应用任务，很大程度上减轻了机器学习算法设计的选择困难。...同时，神经网络能够拟合海量数据，深度学习方法在图像分类，语音识别以及自然语言处理任务中取得的突破性进展，揭示了构建更大规模的神经网络对大规模数据进行学习，是一种有效的学习策略。...其在时间的发展脉络与 AI ，特别是深度学习范式下的神经网络技术的异峰突起有非常紧密的联系。...；PyTorch 捐赠给 Linux 基金会，并面向图模式提出了新的架构和新的版本 PyTorch2.X。
01 开始学习前 学习前需要先明确两个问题：是什么？怎么学？ 概括说就是：学习目标与学习计划。 首先你应该想一想你学习Java大数据开发的初衷是什么。...学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。...所以需要你一个良好的学习规划。...02 大数据学习建议 1、0基础小白从Java语言开始学习 当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的； 2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼...虽然Hadoop平台的内容比较多，但是不同组件之间的逻辑关系还是比较清晰的，学习起来也并不困难。 2、开发大数据应用。
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。...第一本：《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习 第二本：《深度学习》（Deep Learning ） 这本书封面好漂亮，特意找了个高清图。...人称Mad Max的作者：Max Tegmark PS 机器学习入门的书，可以看这本： 《Introduction to Machine Learning with Python: A Guide
前言 本文主要讲解如何在Linux系统下使用命令行工具模糊查找文件，本文的工具包括find命令的用法也介绍grep命令的使用方法，同时也有find与grep两者结合，能更精确根据条件查找文件。 ?...案例3： 在当前目录搜索文件内容含有某字符串(忽略大小写)的特定文件： 借用find命令查找当前目录下所有以.c后缀结尾的文件和子目录里以.c后缀结尾的文件，并把结果以参数形式传递给grep，由grep...使用`find`命令模糊查找linux文件 在当前目录下，模糊查找在系统中最后10分钟访问的文件 [root@zcwyou ~]# find ....根据用户属性模糊查找Linux文件 查找在系统中属于作废用户的文件 [root@zcwyou ~]# find ....-newer 'newer.txt' -type f -print 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain...如今各类AI模型层出不穷，百花齐放，大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力，不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。...Langchain可以说是现阶段十分值得学习的一个AI架构，那么究竟它有什么魔法才会配享如此高的地位呢？会不会学习成本很高？不要担心！...Langchain虽然功能强大，但其实它就是一个为了提升构建LLM相关应用效率的一个工具，我们也可以将它理解成一个“说明书"，是的，只是一个“说明书”！...，二是将向量化后的数据存储到向量数据库中，常见比较好用的免费向量数据库有Meta的faiss、chrome的chromad以及lance。
Holy Lance 开源地址：https://github.com/Brant2005/Holy-Lance 特点：简单，高大上，像极了WIN10的任务管理器界面，亲和操作方便，详细信息，还可以测试...VPS性能 安装方式 下载php文件上传到vps，请不要改名，如果需要把文件改名要重新build，详情看github作者说的 需要解除禁用函数：exec exec_shell 国内节点 wget https...raw/master/dist/prober.php 后言 最近我迷上了原神+各种游戏，没有及时看了解主机圈和科技圈，，，而且垃圾评论真是泛滥，半个月没看，一个文章下刷了250个评论，而且IP是随时换的，
PoseNet，第一行是原图，第二行是根据所估计的相机姿态做 3D 重建后的场景图，第三 行是原图和重建后的场景的重叠。...这里首先推荐一下 EPFL 的文章 LIFT （Learned Invariant Feature Transform ），通过深度神经网络学习图像中的特征点。...Deep Point-Based Tracking 来看看这牛逼闪闪的效果，提出来的点不多不少，准确的定位到了物体的每个角点，简直是强迫症的福音！ ? 图 5....，深度学习在 SLAM 这个问题上还没有完全取代传统方法的能力。...跳出 SLAM，说点题外话，利用深度强化学习来进行端对端的机器人导航，已经有了不错的结果。人类在环境中导航，不也是直接输入 image，输出 action 吗？
原文出处： BruceZhang 去 年开始，抱着学习的态度开始了我的Linux学习，到现在，差不多一年了，收获很多，不敢说精通Linux，但是，还是对得起“略懂”这两个字的。...这一年 里我看了很多书，细细数下，大概15本左右，其中包含了两个方面，一个是Android，另一个就是Linux。当然，在学习之初，遇到了不少瓶颈，在这 里，还要感谢师兄师姐的指导。...写这篇文章的目的有两个： 1.分享自己的学习经验 2.记录下我的学习历程 既然谈到了学习，那一定需要从看书说起，下面我就罗列下我看过的关于Linux学习的书 1....《Linux系统编程》 ? 首先说，这本书不是很好找，是一本比较老的书，但是内容却是非常好，也是学习Linux编程不可多得的一本好书。...在学习Linux之初，我们可能会“百度一下”–怎么学习Linux？网上好多人会回答你–看源代码。如果这时你真的照着做了，那么，你可能走上了 一 条学习Linux的不归路。为什么呢？
2统计学习方法(李航) 李航博士的统计学习方法是非常经典，数学公式推导严谨，语言精炼的机器学习书籍，具备了一定的数学分析基础的同学，并且想快速了解机器学习的经典算法的话，也是非常值得一读。...3PRML 好的机器学习的书，其最大的作用就是让你知道为什么会有这样的方法，为什么会有这样的模型，它背后的灵感和动机是什么。...本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。...里头还说到了强化学习... 以上精选的6本算法和机器学习，深度学习的书籍，欢迎留言和交流。...如需下载这6本书的完整电子版 更多干货： 算法channel关键词和文章索引 深度学习|大师之作，必是精品 SQL|语句执行逻辑 机器学习|PageRank算法原理 冒泡排序到快速排序做的那些优化
【下载地址】 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。...全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点...《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Online Judge系统（简称OJ）是一个在线的判题系统。...用户可以在线提交程序源代码，系统对源代码进行编译和执行，并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性。...全球极客挚爱的技术成长平台leetcode https://leetcode-cn.com/ 北京大学POJ http://poj.org/ 中国最受欢迎OJ之一，各式各样各种难度的题目都有。...codeVs http://codevs.cn 当今最大中文OJ之一，它的天梯功能可以让选手按照难易程度练习各种算法。题库丰富，难度适中，可以无条件查看当前出错点的答案。...洛谷 http://www.luogu.org/ OJ上的后起新秀，迅速占有了很大的OJ评测份额，可以让选手按阶段做题提高。支持在线IDE编程。
一、Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...物理内存是Linux活动时使用的主要内存区域；当物理内存不够使用时，Linux会把一部分暂时不用的内存数据放到磁盘上的SWAP中去，以便腾出更多的可用内存空间；而当需要使用位于SWAP的数据时，必须 先将其换回到内存中...Java NIO正是在这种背景下诞生的，其充分利用了Linux系统的新特性，提升了Java程序的IO性能。 ? 上图给出了Java NIO使用的内核内存在linux系统中的分布情况。...现在分析这600m内存的分配情况： Linux保留大约200m，这部分是Linux正常运行的需要， Java服务的线程数量是160个，JVM默认的线程栈大小是1m，因此使用160m内存， Java NIO...四、总结 本文详细分析了Linux与JVM的内存关系，比较了一般进程与JVM进程使用内存的异同点，理解这些特性将对Linux系统内存分配、JVM调优、Java程序优化有帮助。
在这还是推荐大家找个靠谱的租房APP上的房子，说起这个房子也怪自己的运气差，房东还是个女的，算是比较好说话的吧！但就是太麻烦了，烦心的事就不说了，分享一些近期比较好的github项目。...1、https://github.com/doocs/advanced-java 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲：涵盖高并发、分布式、高可用、微服务等领域知识，后端同学必看，前端同学也可学习。...3、https://github.com/Snailclimb/JavaGuide 【Java学习+面试指南】 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识。 ?...5、https://github.com/wuyouzhuguli/SpringAll 循序渐进，学习Spring Boot、Spring Boot & Shiro、Spring Cloud、Spring...就暂时贴出来一些个人觉得比较好的，其他的可以多多查看掘金的那个网站还是相当不错的，没事逛逛找找比较好的项目多学学别人的写码规范和思想，多敲多想。 每天 进步一点点
在机器学习上，首先要推荐的是两部国内作者的著作：李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。...《统计学习方法》采用“总 - 分 - 总”的结构，在梳理了统计学习的基本概念后，系统而全面地介绍了统计学习中的 10 种主要方法，最后对这些算法做了总结与比较。...相比之下，《机器学习》覆盖的范围更广，具有更强的导论性质，有助于了解机器学习的全景。书中涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺点与主要实现方式，并穿插了大量通俗易懂的实例。 ?...如果说《统计学习方法》胜在深度，那么《机器学习》就胜在广度。在具备广度的前提下，可以根据《机器学习》中提供的丰富参考文献继续深挖。 读完以上两本书，就可以阅读一些经典著作了。...高手的书都不会用大量复杂的数学公式来吓唬人（专于算法推导的书除外），这一本也不例外。它强调的是各种学习方法的内涵和外延，相比于具体的推演，通过方法的来龙去脉来理解其应用场景和发展方向恐怕更加重要。
通过这个指南，我相信你能够更好地处理机器学习问题并从中积累经验。我对各种机器学习算法都提供了相应的 Python & R 代码。这些应该足以让你大展身手了。...一般来说，机器学习算法分为三种类型。 1. 监督式学习 工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，该变量（或因变量）由给定的一组预测器（自变量）进行预测得到。...无监督学习的例子包括：Apriori 算法，k-均值。 3. 增强学习 工作原理：机器被训练来做出特定的决定。...它是这样工作的：机器通过反复试验不断训练自己，从过去的经验中学习，并试图运用最好的知识，作出准确的决策。强化学习的例子包括：马尔可夫（Markov）决策过程。...常用的机器学习算法列表 下面列举了常用的机器学习算法。这些算法可以应用于所有的数据问题： 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 决策树 4. SVM 5.
作为Java大家庭中的集合类框架，List应该是平时开发中最常用的，可能有这种需求，当集合中的某些元素符合一定条件时，想要删除这个元素。...方法抛出的异常，至于为什么出现异常，这里可以大概解释一下。...Iterator 被创建之后会建立一个指向原来对象的单链索引表，当原来的对象数量发生变化时，这个索引表的内容不会同步改变，所以当索引指针往后移动的时候就找不到要迭代的对象，所以按照 fail-fast原则...所以 Iterator 在工作的时候是不允许被迭代的对象被改变的。 而要解决这个问题，可以使用Iterator的remove方法，该方法会删除当前迭代对象的同时，维护索引的一致性。...当然List的实现类对插入、删除的效率不太一样，这取决于其实现的数据结构，是选择删除，还是选择新建个集合，这里就不做讨论了。
; }else{ echo "Hello.Geeker"; } strpos($path,'..')函数是返回匹配的字符串的首位置，这里是个简单waf。...这里将file的data写入到path中去，如果没有就新建一个 但是这里需要getshell，需要考虑怎么写入一句话，需要构造一个有webshell的页面，然后可以将这个页面写入到新的php页面中，大体思路是这样...以及不含关键词的mysql自带函数，很容易看得出是一个盲注，没了空格的话可以使用括号来代替。...这道题的思路挺好的，涨姿势了。...提示不能上传php文件，但是可以上传PHP，不过这里纯粹验证上传的文件名，然后 这里是路径，两者是直接连接的，然后可以 后面就是截断的问题了，不要老想着00截断，有的时候可能其他的截断，然后简单fuzz
这种方法强调对系统操作、用户互动、性能指标、错误等信息进行全方位的记录。以下内容将深入探讨这一策略的关键方面及其实施要点。 1. 策略核心 全面数据捕捉：记录系统内发生的每个动作、事务或事件。...全面记录的优势 故障排除与调试：详尽的日志对于诊断和解决问题极为重要。 性能监控：日志提供系统性能的深入见解，帮助识别瓶颈问题。 安全分析：通过日志检测和分析安全漏洞或可疑行为。...用户行为分析：了解用户与系统的互动方式，以便进行改进和优化。 3. 面临的挑战及考虑因素 存储与管理：全面记录将产生大量数据，需要强大的存储解决方案和管理策略。...数据隐私：在记录用户数据时，要确保符合数据隐私的法律和法规。 日志分析工具：应用先进的日志分析工具来有效处理大量数据，并从中提取有意义的信息。 4....通过应用现代化工具和遵循最佳实践，组织能够在最大化全面记录的好处的同时，最小化可能的挑战和不利影响。
这几个月一直在考虑机器学习要怎么落地，要怎么做在线预测，但是一直都是有点懵这样。很疑惑要怎么去做，毫无头脑，大量资料都是分析怎么好怎么好也没说怎么落地啊。。。...然后看了王益大大的机器学习讲座，受益匪浅，大致意思就是我们还是要好好理解底层的东西，不要以为大数据就是Hadoop，或者google，这两个都是行业的佼佼者。...因为用着感觉有限制，大牛带团队花了五年准备三年实施开发了一套分布式机器学习系统。是用Go语言写的，入门还是蛮痛苦的，蓝瘦。 所以话说回来了，那机器学习想要落地，跟现在火得一逼的python有毛关系？...架构大概是，django+parallel python+各种各样的机器学习框架，比如tensorflow，scikit-learn,pandas,numpy等等，绝对能实现绝大部分的需求。...还有人问为何要用python，因为python机器学习库多啊，开发起来biu biu biu的，还需要其他理由吗？？真是的。 谢谢闪电！！！小的给您请安了。
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