正 文 安装前确定电脑W7系统为第一次进行WINCC的安装，如以前系统安装过WINCC，或安装过博图自带的WINCC软件，不保证可以正确完成本次安装 提示：对WINCC的安装一定要有耐心，不同的电脑安装速度是不一样的 三，电脑系统需要W7（32位或64位）旗舰版版，（Ghost等简化后的版本暂不能保证可以完全安装）。 四，在安装之前关闭360安全卫士，腾讯管家等系统管理软件和杀毒软件。 安装后使用过程中的注意事项： 一，安装后请不要使用360安全卫士，腾讯管家等系统管理软件对WINCC系统组件进行优化，不要进行注册表的清理 二，在使用过程中部分杀毒软件会误报WINCC系统组件为病毒，请不要轻易处理 （安装完成后安装界面会自动关闭，如果在这个过程中有报错，请检查电脑W7系统是否能满足安装要求） 启动Internet信息服务（IIS）相同的方法在进入Windows功能对话框，进行如下选择 （安装完成后安装界面会自动关闭 ，如果在这个过程中有报错，请检查电脑W7系统是否能满足安装要求） 第二步：进行WINCC软件的安装 注意：如果你点击SETUP.EXE后出现下面的对话框，说明你需要重新启动电脑，请使用删除注册表的方法
腾讯云怎么装W2003系统或者XP W7 系统。 这个2008的系统不能安装SQL2000太垃圾了，，， 腾讯云怎么装W2003系统或者XP W7 系统。 这个2008的系统不能安装SQL2000太垃圾了，，， 腾讯云怎么装W2003系统或者XP W7 系统。 这个2008的系统不能安装SQL2000太垃圾了，，， 腾讯云怎么装W2003系统或者XP W7 系统。 这个2008的系统不能安装SQL2000太垃圾了，，， 腾讯云怎么装W2003系统或者XP W7 系统。 这个2008的系统不能安装SQL2000太垃圾了，，， 腾讯云怎么装W2003系统或者XP W7 系统。
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-y php* 已加载插件：fastestmirror 正在解决依赖关系 --> 正在检查事务 ---> 软件包 php56w.x86_64.0.5.6.40-1.w7 将被 删除 ---> 软件包 -1.w7 将被 删除 ---> 软件包 php56w-intl.x86_64.0.5.6.40-1.w7 将被 删除 ---> 软件包 php56w-ldap.x86_64.0.5.6.40-1.w7 将被 删除 ---> 软件包 php56w-mysql.x86_64.0.5.6.40-1.w7 将被 删除 ---> 软件包 php56w-opcache.x86_64.0.5.6.40-1.w7 -> 解决依赖关系完成 …… 添加第三方YUM源，我们选择webtatic源 rpm -Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/epel-release.rpm Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/webtatic-release.rpm 安装PHP7.2 yum remove -y php-common #移除系统自带的
先给大家说一下什么是docker镜像，小优的理解就是就是可以运行的产物，但是是个集合。比如w7操作系统（只是一个操作系统） 什么是docker容器 ? 小优的理解是：只要你的电脑里面安装了w7系统，这就变成了容器。 镜像是可以多次运行的。镜像一启动就会变成容器。 ? 小优给大家推荐一本小优在看的书- Spring Cloud与Docker微服务架构实战 ，有兴趣的可以看看哈。干货挺多的。 ? -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：初始化 root 用户的密码。 -d 后台启动 mysql：5.6 容器的名称 ⑩：查看启动中的容器 ? 没有安装Navicat的童鞋们，小优已经把破解工具已经破解方法扔到百度云盘了，大家自行下载哈、 ?
使用yum安装PHP的前提是分清本身操作系统版本和想安装的PHP版本，版本的匹配和镜像源兼容是环境安装成功的关键。 本文以centos7和PHP7.2，没有安装过PHP环境的一台服务器为例来说明。 Verifying : php72w-fpm-7.2.21-1.w7.x86_64 1/1 Installed: php72w-fpm.x86_64 0:7.2.21-1.w7 php72w-mysql.x86 systemd的设计目标是，为系统的启动和管理提供一套完整的解决方案。 systemctl是 Systemd 的主命令，用于管理系统 根据 Linux 惯例，字母d是守护进程（daemon）的缩写。 Systemd 这个名字的含义，就是它要守护整个系统 关于systemctl详细的介绍请移步这里 Systemd 入门教程：命令篇 http://www.ruanyifeng.com/blog/2016 本文中的操作示例，换做不同的操作系统，和不同的php版本，或者nginx，mysql，对应的包，源，都会有变化。 yum安装软件，使用者不需要指定安装目录，也就是说没法控制yum软件包的安装目录。
Windows 7 原版ISO镜像（不可以用Ghost的） 具体方法这里说一下，cvm先随便装个windows系统，在这个系统上下载virtio驱动和win7镜像，用diskmgmt.msc分区一块大约 setup.exe，安装的时候会询问你[Tencent SCSI Disk Controller]的驱动程序，把弹出的文件夹定位窗口定位到你解压的virtio驱动文件夹里，依次定位到文件夹 viostor\w7 \x86 （32位系统的驱动位置）或viostor\w7\AMD64 （64位系统的驱动位置）然后选确定，接下来就是一般的系统安装步骤。
ARM64平台的特色指令,它面向硬件做了优化处理。 x30寄存器 x30寄存器存放的是函数的返回地址.当ret指令执行时刻,会寻找x30寄存器保存的地址值! 可以看下系统是怎么实现的，写一个c函数断点调试看下： void c() { d(); return;; } void d() { } - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; c(); } 系统的实现如下: image.png TestDemo`c: //边开辟空间边写入 x29（fp） 和 x30（lr） 的值。 image.png 函数的参数和返回值 先看下系统的实现： int sum(int a, int b) { return a + b; } - (void)viewDidLoad { [ #0x30 ; =0x30 0x100f09e58 <+116>: ret test栈空间 最终函数返回值放入w0中，如果在release模式下test不会被调用（被优化掉
因为 word2vec 的原理就是 一个词预测 前后词 或者 前后词 预测 当前词，使得概率最大化。 这就导致如下两个结果： 2.1.1 相似的句子，相同部位的词 会相似。 比如 句子1 w1 w2 w3 w4 X w5 w6 w7. 句子2 w1 w2 w3 w5 Y w5 w6 w7. 比如 句子 w1 w2 w3 w4 X Y w5 w6 w7. 这样 X Y 都是受到 来自 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 向量影响决定。 所以X Y是相似的。 2.2. 3 窗口大小 窗口大小影响 词 和前后多少个词的关系，和语料中语句长度有关，建议可以统计一下语料中，句子长度的分布，再来设置window大小。一般设置成8。 看聚类簇的分布 4.2 词cos 相关性 查找cos相近的词 4.3 Analogy对比 a:b 与 c:d的cos距离 (man-king woman-queen ) 4.4 使用tnse，pca等降维可视化展示
概述 在Linux 学习笔记一大体介绍了一些简单的Linux知识和一些简单的优化。 精简系统自启动和删除无用的账号和组 在安装Liunx系统中有很多服务、用户或者用户组都是无用的，通过安全和性能考虑需要删除或者禁用他们。 i设定文件不能被删除、改名、设定链接关系，同时不能写入或新增内容。i参数对于文件 系统的安全设置有很大帮助。 #用chattr命令防止系统中某个关键文件被修改,可以通过+i来设置。 针对不同的服务和应用来优化Linux内核，比如针对Apache和Nginx等来设置优化Linux内核，如果针对Oracle设置相应的设置Linux内核优化。 在优化之前，我们通过命令查看当前连接统计数： [brian@Master ~]$ netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END{for(a in S) print a
1.1 查看Linux版本 1.1.1 系统版本 [root@znix ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.9 (Final) 1.1.2 内核版本 [root@znix ~]# uname -r 2.6.32-696.el6.x86_64 1.1.3 系统架构 [root@znix ~]# uname -m x86_64 1.2 添加用户、设置密码 0:off 1:off 2:off 3:off 4:off 5:off 6:off 1.7 显示乱码解决 1.7.1 查看linux系统字符集 [root@znix ~]# echo $LANG en_US.UTF-8 1.7.2 查看远程软件的字符集 连接软件的字符集是否与系统的一致 1.7.3 乱码解决办法 1） linux系统字符集修改
1、内核优化 ECHOSTR='net.ipv4.tcp_fin_timeout = 2 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 net.ipv4 65535 3、更新yum源，安装epel源 vi /etc/yum.repo.d/CentOS-Base.repo 略 yum install epel-release -y 4、系统时钟同步 disabled#g' /etc/selinux/config setenforce 0 fi systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 调整系统字符集
加速了固态硬盘的寿命损耗禁用, 机械键盘自动 Windows Defender 禁用 Windows Update 禁用 Windows Search 文件索引 修改 虚拟内存 环境变量的用户变量和系统变量的 temp和tmp路径改为D盘 删除分辨率、小工具、个性化具体路径： HKEY_CLASSES_ROOT\DesktopBackground\Shell\Display HKEY_CLASSES_ROOT
useradd -m WHO #新建用户，并在/home下创建相应目录 $ passwd WHO #设置passwd 分组、权限等可自行查找 2、源文件（更新源，以cenos 7为例） 对于CentOS 7系统更新 更新之前备份原有的源（mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup ）；之后按照上面的命令下载对应系统的阿里云源 undefined 有人说yum clean all是个坑：在Centos7系统中执行yum clean all之后，发现yum的其他执行都报错了；要解决，关键在这里：把/var/cache/yum/
output_{(o2)}%20=%20f(input_{(o2)}) 现在开始统计所有误差，如下： ! =(output_{(o2)}-y2)[output_{(o2)}(1%20-%20output_{(o2)})]*w7 ---- ! +%20(output_{(o2)}-y2)[output_{(o2)}(1%20-%20output_{(o2)})]w7} ! ====================================================================== 应用实例 假设对于上述简单三层网络模型，按如下方式初始化权重和偏置 1.105905967 output(o1) = f(input(o1)) = 1 / (1 + e^-1.105905967) = 0.75136507 同理output(o2) = 0.772928465 开始统计所有误差
解压hadoop-commin （for w7） e. copy hadoop-commin/bin to hadoop/bin （for w7） 环境变量设置 SPARK_HOME = D:\spark ———————————————— 2018-5-11更新 目前spark 不兼容 Python3.6 ，因此通过anaconda创建虚拟环境变量python3.5 之后开启安装之路： 1.查看操作系统
一般用户只使用 password 认证方式，但前面 3 个认证过程系统还是会尝试，这就浪费时间了，也就造成 SSH 登录慢 AllowTcpForwarding no禁止使用SSH映射Socks5访问外国网站等等 etc/security/limits.d/20-nproc.conf * soft nproc 65535 root soft nproc unlimited reboot 13 优化内核 cat /etc/sysctl.conf #CTCDN系统优化参数 #关闭ipv6节省系统资源 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6 tcp_keepalive_time = 1800 net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 15 #允许系统打开的端口范围 sense=allow file=/etc/ssh/whitelist onerr=fail 将允许登陆的用户添加到 /etc/ssh/whitelist，除此之外的用户将不能通过ssh登陆到你的系统
此外，两个句子之间的关系很难用树结构来表示。因此，递归不适合对长句或文档建模。 另一种模型，循环神经网络（RNN），模型时间复杂度为 。 RNN的优点是能够更好地捕捉上下文信息。这可能有利于捕获长文本的语义。然而，RNN是一个有偏倚的模型，在这个模型中，后面的单词比先前的单词更具优势。 其次，使用了一个可以自动判断哪些特性在文本分类中扮演关键角色的池化层（max-pooling），以捕获文本中的关键组件。模型结合了RNN的结构和最大池化层，利用了循环神经模型和卷积神经模型的优点。 以“A sunset stroll along the South Bank affords an array of stunning vantage points” 这句话为例分析，结合上图，Cl(W7 )表示了“Bank”这个词左侧的上下文语义信息（即“stroll along the South ”），同理，Cr(W7)表示了“Bank”这个词右侧的上下文语义信息（即“ affords an array
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