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教你构建好 SpringBoot + SSM 框架 来源：Howie_Y https://juejin.im/post/5b53f677f265da0f8f203914 目前最主流的 java web 框架应该是 SSM，而 SSM 框架由于更轻便与灵活目前受到了许多人的青睐。而 SpringBoot 的轻量化，简化项目配置， 没有 XML 配置要求等优点现在也得到了大众的青睐。 ...
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- Foryourfuture
- 数据库
- 12月04日
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一、添加开机自启服务 在CentOS 7中添加开机自启服务非常方便，只需要两条命令(以Jenkins为例)： systemctl enable jenkins.service #设置jenkins服务为自启动服务 sysstemctl start jenkins.service #启动jenkins服务 二、添加开机自启脚本 在centos7中增加脚本有两种常用的方法，...
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- Wu_Menghao
- 运维
- 01月03日
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日常学习中总是遇到数据需要处理等问题，这时候我们就可以借助numpy这个工具来做一些有意思的事。 1.生成随机数的几种方式 x=np.random.random(12) ###生成12个随机数，也可以写成np.random.rand(12)、 np.random.random_integers、np.random.uniform、...
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- xiaomu_347
- 人工智能
- 01月02日
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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
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- qq_43038842
- 前端
- 01月14日
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本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流 第7章 SVM 支持向量机（support vector machines,SVM）的基本模型定义是在特征空间上的间隔最大的线性分类器，它的学习策略就是间隔最大化。 支持向量机的模型由简到难分为： 线性可分支持向量机 ——> 硬间隔最大化...
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- Chris_zhangrx
- 人工智能
- 01月02日
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准备工具 镜像文件：rhel-server-7.0-x86_64-dvd.iso 主机：VMware Workstation Pro 打开VMware点击文件→新建虚拟机，或者直接Ctrl+N（或创建虚拟机度OK） 选择典型（推荐）（T），下一步 导入ISO包：“D:\Datanote\（18.12.30-19.1.9）\yizhou\rhel-server-7.0-x86...
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- weixin_44346172
- 运维
- 01月02日
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遇到的问题： 在Ubuntu系统中进行OpenCV 安装的时候，需要用到cmake，而且必须是 3.5版本以上才能行! 然后开始使用 sudo apt-get install cmake,,这种办法，安装上的版本一直是 3.2。这个问题一直困扰了半个小时 1、cmake的下载 在这里强烈建议从github上进行下载，github的使用，在这里就不说了，直接把地址粘上吧！ https://git...
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此博文由来 本人进行了一个小的博客项目开发，完成后想要将其部署到阿里云上，但查找了几天网上的解决方法总是出现各种错误，所幸最终找到正确方案，现记录一下我的部署历程。 参考博客： VcrTing 他-途 部署要用到的技术： ubuntu 命令行语句 anaconda3 语句 python 命令行语句 mysql 命令行语句 pycharm 操作经验 navicate 操作经验 购买阿里云服务器：...
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- weixin_42966943
- 运维
- 01月02日
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为什么我们需要编译安装zabbix，编译安装好后可以创建一个软链接，如果想要升级了将软连接指向新编译安装的软件目录即可。 1.安装Zabbix server 安装依赖包： yum install gcc libxml2-devel net-snmp net-snmp-devel curl curl-devel php php-bcmath php-mbstring mariadb mariadb-...
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- weixin_44288087
- 数据库
- 01月10日
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这一章介绍了一些搭建网络的方式和技巧，可以帮助我们的网络更好的学习，包括：一种更好的损失函数叫cross-entropy交叉熵损失函数；四种“正则化”方法（L1和L2正则化、dropout、训练数据的artificial expansion）；更好的初始化权重的方法；一些帮助我们选择超参数hyper-parameters的启发。【一些词汇我怕自己翻译不准确就直接用英文了 cross-entropy...
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docker集成jar包运行 1 上传需要运行的jar 此处上传命令省略不写哈. 2 编写Dockerfile文件 注：Dockerfile文件里的命令详情可以在上文查看，地址：https://blog.csdn.net/zhujuntiankong/article/details/85129857 FROM java:latest ...
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- zhujuntiankong
- 云计算/大数据
- 12月21日
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本文介绍一篇18年EMNLP的文章Neural Relation Extraction via Inner-Sentence Noise Reduction and Transfer Learning。对知识图谱关系抽取前世了解一下，再来看今天的文章哦。还需了解一下用神经网络做依存句法分析。 一、问题描述 这篇文章是做知识图谱中的关系抽取的，创新点有三个： 1. 通过Sub-Tree Par...
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- manmanxiaowugun
- 人工智能
- 01月02日
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