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另一种腾讯云cvm安装win7的方法

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5GB的分区用于存放镜像和驱动文件,将下载好的win7镜像挂载到虚拟光驱,把里面所有文件复制到那块新分区的一个文件夹里,然后把virtio驱动也一样挂载虚拟光驱,复制里面所有文件到新分区的另一个文件夹里,然后运行win7文件夹里面的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。会自动重启几次,等十几分钟就行了

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    你看到的最直白清晰的,神经网络中的反向传播法讲解

    最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容易了。

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    RocketMQ底层原理和源码解析

    在2007年的时候,淘宝实施了“五彩石”项目,“五彩石”用于将交易系统从单机变成分布式,也是在这个过程中产生了阿里巴巴第一代消息引擎——Notify。在2010年的时候,阿里巴巴B2B部门基于ActiveMQ的5.1版本也开发了自己的一款消息引擎,称为Napoli,这款消息引擎在B2B里面广泛地被使用,不仅仅是在交易领域,在很多的后台异步解耦等方面也得到了广泛的应用。在2011年的时候,业界出现了现在被很多大数据领域所推崇的Kafka消息引擎,阿里在研究了Kafka的整体机制和架构设计之后,基于Kafka的设计使用Java进行了完全重写并推出了MetaQ 1.0版本,主要是用于解决顺序消息和海量堆积的问题。而在2012年,阿里对于MetaQ进行了架构重组升级,开发出了MetaQ 2.0,这时就发现MetaQ原本基于Kafka的架构在阿里巴巴如此庞大的体系下很难进行水平扩展,所以在2012年的时候就开发了RocketMQ 3.0版本。很多人会问到RocketMQ 3.0和MetaQ 3.0的区别,其实这两者是等价的版本,只不过阿里内部使用的称为MetaQ 3.0,外部开源称之为RocketMQ 3.0。在2015年,又基于RocketMQ开发了阿里云上的Aliware MQ和Notify 3.0。在2016年的时候,阿里巴巴将RocketMQ的内核引擎捐赠给了Apache基金会。

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