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  • 致 Python 初学者

    万次阅读 多人点赞 2019-11-10 00:03:26
    什么不呢?IDE可以自动补齐,可以一键运行,还可以断点调试。使用IDE开发项目,就像驾驶一辆内饰豪华的汽车,尽情享受驾驶的乐趣就好了,谁还去关心引擎盖里面发动机是如何工作的呢?我的年轻同事们也都是IDE的...
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  • 服务器几核几G几M是什么意思?我们建站、搭建网络平台都要用到云服务器,不管在腾讯云、阿里云还是别的云服务平台选购,都会接触到服务器配置。云服务器就是把物理服务器(俗称“母鸡”),用虚拟机技术虚拟出多台...

    服务器几核几G几M是什么意思?我们建站、搭建网络平台都要用到云服务器,不管在腾讯云、阿里云还是别的云服务平台选购,都会接触到服务器配置。云服务器就是把物理服务器(俗称“母鸡”),用虚拟机技术虚拟出多台主机(俗称“小鸡”)。魏艾斯博客会在本文中详细解释平时常见的主机配置相关知识,普及云服务的基础概念,为新手快速上云铺路。

    平时经常看到的云服务器 1核1G 1M配置,就是说这台云服务器(当然是虚拟出来的“小鸡”)的配置是单核 CPU,1G内存,1M带宽。同理 2核 4G 5M配置的意思是双核 CPU,4G内存,5M带宽。以此类推还有 1核2G、2核8G,4核8G、4核16G等等,向上可以达到几十核几百G内存的一台云服务器。

    当然了这么多不同配置的云服务器可以根据你的业务需要随意搭配不同带宽,比如 1核1G 一般都搭配 1M带宽就足够用了;2核4G配置根据业务需要不同,搭配带宽 1M、3M、5M都有可能。如果想详细了解带宽信息请移步阿里云1M/2M/3M/5M区别在哪?如何选择?

    上面说了这么多理论知识,还是用实际情况举个例子吧。分别用阿里云和腾讯云来举例子。

    比如根据大数据分析结果,阿里云服务器全民云计算有以下常见配置:
    1、入门级配置分为 1 核 1G、1 核 2G、2 核 4G 三种不同配置:
    在这里插入图片描述
    入门级配置价格便宜,主要适用于学习体验、测试代码、耗费资源较少的业务等。不会优化服务器、不懂如何降低系统消耗的朋友请不要贪便宜,请移步阿里云服务器突发性能实例t5配置性能使用场景及注意事项
    更多参阅阿里云突发性能实例t5帮助文档

    性能均衡配置分为 1 核 1G、1 核 2G、2 核 4G,4 核 8G:
    在这里插入图片描述
    共享型实例存在系统资源争抢的情况,个人博客、小流量网站用着还是蛮实惠的;
    更多参阅阿里云帮助文档

    而计算网络增强型实例可以独享系统资源,也叫独享型配置。可以百分百的独自享用系统资源,不存在 CPU性能限制或资源争抢。

    相对来说还是计算网络增强型的性能更强大,性价比更高,适合大流量业务及企业级业务使用。
    更多参阅阿里云帮助文档

    三、如何选择

    1、个人博客、小型网站从 1核1G1M、1核2G1M 都是可以的;

    提示:如果你不懂的话请不要轻易选择阿里云突发性能实例 T5,原因上面找。

    2、如果是每天访问量过万的网站、业务,请选择 2核4G 5M带宽或 2核8G 5M带宽起步。这样访问时不会卡顿,很流畅;

    3、十万以上的网站、业务请选择 4核8G5M带宽起步。

    这些常见业务,后期访问量大了、不够可以再升级配置,不过续费价格较高。所以说如果你有打算长期运营网站、业务,就一步到位买 3年~5年的云服务器,这样价格低,省钱。

    另外要搭配 CDN加速、对象存储oss、云数据库等云产品。

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  • 优化理论与凸优化到底是干嘛的?

    万次阅读 多人点赞 2017-12-15 20:47:53
    优化的定义 1.1 凸优化 ...1.1 凸优化优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个
    1. 凸优化的定义
      1.1 凸优化
      1.2 全局最优化与局部最优化
    2. Least-squares and linear programming(最小二乘与线性规划)
      2.1 最小二乘
      2.2 线性规划
    3. 最优化方法的一般结构
    4. 优化理论在机器学习,深度学习中扮演的角色

    1.优化的定义

    1.1 凸优化

    最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?

    它的一般形式为:

    minimize f0(x)
    使 fi(x)bi,i=1,,m
    第一个为优化的目标,即最小化目标函数f(x),而带大于号或小于号的,则是约束条件。我们希望找到一个满足约束条件的 x ,使得对于任意的 z 满足约束条件:
    f1(z)b1,,fm(z)bm
    f0(z)f0(x)
    x 就是我们所求的最后结果。

    • 相当于你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都是x。

    满足所有约束条件的点集称为可行域,记为X,又可以写为:

    min f(x)   s.t xX
    ,s.t表示受限于(subject to)。

    在优化问题中,应用最广泛的是凸优化问题:

    • 若可行域X是一个凸集:即对于任给的 x,yX ,总有
      λx+(1λ)yX, λ(0,1)
    • 并且目标函数是一个凸函数:即
      f(λx+(1λ)y))λf(x)+(1λ)f(y)
      我们称这样的优化问题为凸优化问题。

    用图像来表示就是:
    这里写图片描述
    函数上方的点集就是凸集,函数上任意两点的连线,仍然在函数图像上方。

    一句话说清楚就是:希望找到合适的 x ,使得f0(x)最小。

    1.2 全局最优化与局部最优化

    全局最优化指的是在满足条件约束的情况下,找到唯一的一个点满足最大值或者最小值。

    局部最优化指的是在满足条件约束的情况下,有可能找到一个局部最大/小点,但不是全局最大或者最小的点。
    用图像表示为:
    这里写图片描述

    2.Least-squares and linear programming(最小二乘与线性规划)

    关于这两个问题的更详细的例子会在接下来的文章中说到,这次只是简单的介绍一下我们的内容。

    2.1 最小二乘

    最小二乘问题是无约束的优化问题,通常可以理解为测量值与真实值之间的误差平方和:

    minimize f0(x)=Axb22=i=1k(aTixbi)2
    其中 ARk x nk>naTiAix

    这个问题既然没有约束条件,那应该怎么求解呢?我们的目标是求解出最好的x,观察这个式子可以发现,这个式子一定是大于等于0的,所以这样的最优化问题,我们可以把它转成线性方程来求解:

    ATAx=ATb
    AT 为A的转置,因此根据矩阵的逆:
    (ATA)1ATA=1
    可以把上式表示为:
    x=(ATA)1ATb

    加权的最小二乘问题

    i=1kwi(aTixbi)2
    权值均为正数,代表每一个 aTixbi 对结果的影响程度。

    正则化的最小二乘问题:

    i=1k(aTixbi)2+ρi=1nx2i
    ρ 是人为的选择的,用来权衡 最小化 ki=1(aTixbi)2 的同时,使得 ni=1x2i 不必太大的关系。

    2.2 线性规划
    另一类重要的优化问题是线性规划,它的目标函数和约束条件都是线性的:

    minimize cTx
    s.t    aTixbi,i=1,,m

    用画图的方法,就是根据条件,画出可行域,然后将目标函数在可行域上移动,直到得到最大值。
    这里写图片描述

    3.最优化方法的一般结构

    最优化的过程,相当于爬山,如图:
    这里写图片描述
    希望找到一个点列 xk 使得他的函数值是一直减少的,直到到达某一停止条件或者达到最小值的点 xk .

    用数学上的术语可以表示为:

    • xk 为第k次迭代点, dk 为第k次搜索方向, αk 为第k次迭代的步长因子,则第k次迭代为:
      xk+1=xk+αkdk

    从这里可以看到不同的步长和不同的搜索方向组成了不同的优化方法,这就是最优化理论中所讨论的。 f xk的函数,搜索方向 dkfxk 处的下降方向,即 dk 满足:

    f(xk)Tdk<0
    或者
    f(xk+1)=f(xk+αkdk)<f(xk)

    而最优化的基本可以表示为:给定初始点 xk

    1. 确定搜索方向 dk ,即按照一定规则画方法确定f在 xk 处的下降方向
    2. 确定步长因子 αk ,使得目标函数有一定的下降
    3. xk+1=xk+αkdk
      不断迭代,直到 xk+1 满足某种某种停止条件,即得到最优解 xk+1

    最优化中的问题中,大部分都是在寻找各种各样的方法确定步长和方向,使得迭代的速度尽可能快,得到的解尽可能是最优的解。

    4.优化理论在机器学习,深度学习中扮演的角色

    凸优化,或者更广泛的说,是最优化理论,在目前的机器学习,数据挖掘,或者是深度学习的神经网络中,都要用到。

    他的地位相当于人的脊背一样的,支撑着整个模型的学习过程。因为模型,通俗来说就像人学习思考一样,我们自己知道自己该学什么,该怎么学,发现自己的知识学错了之后怎么调整,但计算机可没有人这么聪明,知道学什么,往哪里学。

    而最优化,就是告诉模型应该学什么,怎么学的工具。模型学习的往往都是一个映射函数,也就是模型中的参数W,这个参数的好坏,得看答案才能知道,但知道自己错了之后,该往哪里学,怎么学,怎么调整,这就是优化理论在其中扮演的角色。如果没有优化理论,那么模型是不知道该怎么学习的,也就是没有了最优化,模型的学习永远都是停滞不前的,这下你知道最优化理论的重要性了吧。

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  • SEO搜索引擎优化什么意思

    千次阅读 2013-12-24 15:32:10
    周口seo:SEO(Search Engine Optimization),汉译为搜索引擎优化,是较为流行的网络营销方式,主要目的是增加特定关键字的曝光率以增加网站的能见度,进而增加销售的机会。分为站外SEO和站内SEO两种。SEO的主要工作...
    周口seo:SEO(Search Engine Optimization),汉译为搜索引擎优化,是较为流行的网络营销方式,主要目的是增加特定关键字的曝光率以增加网站的能见度,进而增加销售的机会。分为站外SEO和站内SEO两种。SEO的主要工作是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面、如何进行索引以及如何确定其对某一特定关键词的搜索结果排名等技术,来对网页进行相关的优化,使其提高搜索引擎排名,从而提高网站访问量,最终提升网站的销售能力或宣传能力的技术。
    

     seo主要的元素有:关键词,描述,标题,外链,内容。

    其中内容最重要。

    seo中有一句话“外链为王,内容为皇”,外链很重要,但是内容是一个网站真正的核心,用户得到的一切信息都来源于内容,没有内容,网站什么都没有。

    分析网站关键词是否优化的到位,关键词优化的好不好?可以从以下几个方面来看:1,关键词以及其拓展开的长尾词的部署分配。2,这个关键词有没有使用旺道SEO软件做外链锚文本链接。3,关键词在网站的分布。4,网站规模以及这个关键词的竞争程度。5,单个页面,关键词是否合理利用,如图片的alt属性等。6,关键词选择时是否考虑到搜索引擎的分词原理,来合理筛选。7,网站各页面,包括首页,栏目页,列表页,内容页,专题页等等对的标签书写到位。链接是指向锚点蜘蛛会爬的,初步看了下,文章内的链接加多了。
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