原创 數據備份 快照技術 之第一次寫時複製（COW）和寫時重定向（ROW）
數據備份 快照技術 之第一次寫時複製（COW）和寫時重定向（ROW） 1.快照技術 關於指定數據集合的一個完全可用拷貝，該拷貝包括相應數據在某個時間點的映像。 快照相當於給數據拍個照片 2. 第一次寫時複製 COW COW(Cop
2020-07-03 14:19:11
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原创 卷積神經網絡中的1x1卷積核
前言 在介紹卷積神經網絡中的1x1卷積之前，首先回顧卷積網絡的基本概念[1]。 1. 卷積核（convolutional kernel）：可以看作對某個局部的加權求和；它是對應局部感知，它的原理是在觀察某個物體時我們既不能觀察每個像素
2020-06-24 05:52:11
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原创 雲計算中的威脅作用者以及雲計算的威脅有哪些？
2-1、列舉威脅作用者有哪些，並簡要說明。 威脅作用者主要有： 匿名攻擊者、惡意服務作用者，授信的攻擊者、惡意的內部人員； 說明： 匿名攻擊者是不被信任的威脅作用者，通常試圖從雲邊界的外部進行攻擊 惡意服務作用者截取網絡通信，試圖惡意
2020-06-24 05:52:11
原创 操作系統複習筆記（全）
操作系統複習筆記——第一章 導論 https://blog.csdn.net/IT_flying625/article/details/103739469 操作系統複習筆記——第二章 操作系統結構 https://blog.csdn
2020-06-24 05:52:11
原创 小記：python中的argsort函數
>>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric: argsort(a, axis=-1
2020-06-24 05:52:11
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原创 python numpy中點乘，星乘（*）和np.dot的區別
先看看栗子 import numpy a = numpy.array([[1,2], [3,4]]) b = numpy.array([[5,6], [7,8]])
2020-06-24 05:52:11
原创 雲使能技術包括哪些技術組件？用一句話簡要說明其關鍵特徵。
1. 技術組件 寬帶網絡和Internet架構 數據中心技術 虛擬化技術 Web技術 多租戶技術 服務技術 2. 關鍵特徵 所有的雲必須連接到網絡，同時利用數據中心技術集中存放IT資源，
2020-06-24 05:52:11
原创 深度學習中的FLOPs是什麼？如何計算的？
1.區分FLOPs和FLOPS FLOPS：注意全大寫，是floating point operations per second的縮寫，意指每秒浮點運算次數，理解爲計算速度。是一個衡量硬件性能的指標。 FLOPs：注意s小寫，是floa
2020-06-24 05:52:10
原创 python+OpenCV3 實現人臉檢測 實時讀取視頻流
python代碼 import cv2 as cv import numpy as np def face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR
2020-06-24 05:52:10
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原创 爲什麼神經網絡模型在測試集上的準確率高於訓練集上的準確率？
類似下圖： 或者下圖： 來自：吳恩達機器學習Regularization部分。 如上圖所示，有時候我們做訓練的時候，會得到測試集的準確率或者驗證集的準確率高於訓練集的準確率，這是什麼原因造成的呢？經過查閱資料，有以下幾點原因，僅作參考
2020-06-24 05:52:00
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原创 當fork()遇上for循環~
vim test.c 寫入如下代碼 #include<unistd.h> #include<stdio.h> int main() { for(int i=0;i<2;i++) { fork();
2020-06-24 05:52:00
原创 操作系統複習筆記——第三章 進程
進程可看做是正在執行的程序。進程需要一定的資源（如CPU時間、內存、文件和I/O設備）來完成其任務。這些資源在創建進程或執行進程時被分配。 進程是大多數系統中的工作單元。這樣的系統由一組進程組成：操作系統進程執行系
2020-06-24 05:51:59
原创 CloudFoundry 初識
官網：https://cloudfoundry.cn/ 1. 定義 Cloud Foundry是業界第一個開源PaaS雲平臺，它支持多種框架、語言、運行時環境、雲平臺及應用服務，使開發人員能夠在幾秒鐘內進行應用程序的部署和擴展，無需擔心
2020-06-24 05:51:59
原创 Machine Learning experiment1 Linear Regression 詳解+源代碼實現
線性迴歸 迴歸模型如下： 其中θ是我們需要優化的參數，x是n+1維的特徵向量，給定一個訓練集，我們的目標是找出θ的最佳值，使得目標函數J（θ）最小化： 優化方法之一是梯度下降算法。算法迭代執行，並在每次迭代中，我們更新θ遵
2020-06-24 05:51:59
原创 Machine Learning Experiment 3: Linear Discriminant Analysis 詳解+源代碼解析
LDA for 2 Classes 首先，繪製原始數據： 查看LDA步驟 其中 設計代碼 加載數據，並繪製三個類的圖像 X1=load('ex3red.dat'); X2=load('ex3green.dat'); X3=load(
2020-06-24 05:51:59