最后修改于：2017-2-8操作系统：Windows1064位1、安装python前往https://www.python.org/downloads/下载对应操作系统的版本，笔者下载了64位的python2.7.13,下载完直接点击安装。安装完需要将安装路径添加到系统Path环境变量，同时添加Scripts文件夹，用...

一、目前近况docker版本K8S支持18.06的 二、安装docker#1.配置仓库sudoyuminstall-yyum-utilsdevice-mapper-persistent-datalvm2sudoyum-config-manager--add-repohttps://download.docke...

主要内容1.环境准备(2主机)2.安装流程3.问题分析4.总结环境配置(2主机)系统：CentOS7.3x64 网络：局域网（VPC） 主机： master：172.16.0.17 node-1：172.16.0.7 一、修改host配置修改master和minion-...

一、kubernetes(简称k8s)集群示意图Kubernetes工作模式server-client，KubenetesMaster提供集中化管理Minions。部署1台KubernetesMaster节点和4台Minion节点。Kubernetes集群组件:　　-etcd一个高可用的K/V键值对存储和服务发现系统　...

 　　在说到缓存varnish前，我们首先来了解下对于web服务缓存到底是什么？它有哪些特点，基础原理是什么？　　http是web应用协议，通常我们说的一次http事务，不外乎就是客户端请求，服务端响应，通常我们是这样去理解http一次事务的过程；其实对于web服务器来说，一个客户端访问服务端的某资源时，往往...

原文：http://www.blogjava.net/supercrsky/articles/238580.html 与Session相对的是，SessionFactory也提供了相应的缓存机制。SessionFactory缓存可以依据功能和目的的不同而划分为内置缓存和外置缓存。  &nb...

　　在机器学习中，我们经常会分类为有监督学习和无监督学习，但是尝尝会忽略一个重要的分支，强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分，学习的目标，有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测，那么强化学习就是决策，它通过对周围的环境不断的更新状态，给出奖励或者惩罚的措施，来不断调整并给出新的策略。简单来说，就像小...

defget_model(width,height,classes=40):#TODO,modifymodel#Building'VGGNetwork'network=input_data(shape=[None,width,height,1])#ifRGB,224,224,3network=conv_2d(netwo...

 近两年，随着容器、Kubernetes等技术的兴起，DevOps这个概念被广泛提及并被大量使用。本文将会从以下几个方面着手，结合实验展现的方式，让读者真正理解DevOps的含义。DevOps产生的背景DevOps与容器、Kubernetes之间的关系DevOps的常用工具DevOps中的Dev指的Devel...

  CREATETABLE`customer`(  `cust_id`bigint(32)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'客户编号(主键)',  `cust_name`varchar(32)COLLATEutf8_unicode_ci...

<configuration><appSettings><addkey="connstr1"value="DataSource=.;InitialCatalog=DBName;IntegratedSecurity=true"/><addkey="connstr2"value="...

 Java程序在运行时，Java运行时系统一直对所有的对象进行所谓的运行时类型标识。这项信息纪录了每个对象所属的类。虚拟机通常使用运行时类型信息选准正确方法去执行，用来保存这些类型信息的类是Class类。Class类封装一个对象和接口运行时的状态，当装载类时，Class类型的对象自动创建。 &nbs...

　　RNA测序（RNASequencing，简称RNA-Seq，也被称为全转录物组鸟枪法测序WholeTranscriptomeShotgunSequencing，简称WTSS），是基于二代测序技术研究转录组学的方法，可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量。RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本、转录后...

循环神经网络背景这里先不介绍了。本文暂时先记录RNN和LSTM的原理。首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的，然后每个时间步展开。RNN的cell比较简单，我们用Xt表示t时刻cell的输入，Ct表示t时刻cell的状态，ht表示t时刻的输出（输出和状态在RNN里是一样的）。那么其前向传播的公式也很简单：$h_t=...

 Windows下Git使用报错：warning：LFwillbereplacedbyCRLFin××××.××(文件名)Thefilewillhaveitsoriginallineendinginyourworkingdirectory...