最近一段时间由于工作的事情,博客更新的较少,今天有时间看看了卢松松的博客,感觉这边文章还不错,所以转来看看;
今天中午老蒋遇到一个网友要求帮他解决主机的问题,给的服务器开始居然没登录上去,后来才知道原来他用的是Windows系统镜像,问其为什么用WIN系统,何况他也是用的PHP+MYSQL程序建站的。告知自己在选择的时候也不懂选择什么镜像,看到熟悉的Win系统就选择,自己还捣鼓一天才弄成有个WEB环境的。
在《AMH 国内开源免费云主机面板安装与使用》一文中,有朋友给我留言推荐了Mdserver-web,这是一个个人开发的VPS主机控制面板,开源免费。试用了Mdserver-web后,发现Mdserver-web最大的特点就是后台的管理操作界面和宝塔面板后台基本一样,用起来会感觉很习惯。
前几天,腾讯推出了一款全新的产品“微社区”,尚处于内测阶段。简单地说,这是一款手机上的BBS+SNS,接入微信公众账号,通过微信授权,用户可以进入这个公众账号专属的“微社区”,发帖、回帖和分享。 微社区刚出世,便遭到阿里来往的“抄袭指责”。来往在微博中表示,“微信微社区就像是来往扎堆的亲儿子,二者从界面到功能都非常相似。唯一不同的就是微信微社区不能发图片,而来往扎堆可以发布图片、文字、有声图片和地理位置等。” 微社区抄袭来往是个“笑话”,阿里或将推出类似平台 正如阿里前员工冯大辉在
vBulletin是一个收费低廉但强大的建站BBS(论坛)CMS,该CMS国外大量论坛使用,中国国内少许网站使用。近日,vBulletin 5.x爆出一个前台远程代码执行漏洞,无需登录即可触发。该论坛程序在国外的国外的用户量就类似dz论坛在国内的用户量。
对于新手建站,如果不想使用Oneinstack或者LNMP一键安装包这类命令脚本工具,现在多数人会推荐使用BT宝塔面板,这是一个非常适合新手建站的VPS国产面板。而今天分享的AMH 是国内首个开源的主机面板,使用APL开源软件协议,在《服务器控制面板榜单》一文中有列出AMH面板。
同时感谢n1nty、pr0mise、2月30日对本文提出的宝贵建议。文章内容较多,建议点击文末“阅读全文”,跳转到博客阅读。
老实讲,之前很早我就发现了Flarum这个论坛程序,但是当时我还刚刚跟着摸索建站这些东西,现在才明白这些名词究竟能干嘛 最初在建站之初,我便看到了许多程序,尤其是论坛,那时候作为一个啥也不会的小白,到处找资源,逛得最多的就是那些论坛了 由此,我在想,我能不能自己建立一个论坛呢 当然,就算是萌新也知道例如dz这样的,但是一个初入站长行列的人是舍不得投入成本的,所以没有模板的dz论坛显而易见的丑,所以不久后我就放弃这个想法了。 再后来,偶然见看见了Flarum这个论坛,惊为天人,作为一个现代风的论坛颜值还是蛮高的,所以,我当时试了下, 虽然在当时理所当然没成功就是了
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 必须至少具备如下技能: 1) 能够理很好理解MVC构架的原理(虽然DZ不是MVC架构的) 2) 扎实的PHP基础,熟悉结构化程序,OOP程序的写法及应用 3) 熟悉MYSQL就用,掌握SQL语言,懂SQL优化者更佳 4) 熟悉使用Discuz!的各项功能 一) Discuz!的文件系统目录 注:想搞DZ开发,就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin:后台管理功能模块 b) Api:DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver:DZ中,用以搜索引擎优
Discuz是国内最流行的论坛软件管理系统,今天小编跟大家分享一篇关于Discuz二次开发基本知识详细讲解,感兴趣的朋友跟小编一起来了解一下吧!
对于人脸识别等应用,神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘,每个神经元学习到不同边缘的信息;网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来,形成人脸的一些局部的特征,例如眼睛、嘴巴等;后面的几层逐步将上一层的特征组合起来,形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加,特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体,由整体到局部,由简单到复杂。层数越多,那么模型学习的效果也就越精确。
一) Discuz!的文件系统目录 注:想搞DZ开发,就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin:后台管理功能模块 b) Api:DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver:DZ中,用以搜索引擎优化的无图版 d) Attachments:DZ中 ,用户上传附件的存放目录 e) Customavatars:DZ中,用户自定义头像的目录 f) Forumdata:DZ缓存数据的存放目录 g) Images:DZ模板中的图片存放目录 h) Include:DZ常用函数库,基本功能模块目录 i) Ipdata:DZ统计IP来路用的数据 j) Plugins:DZ插件信息的存放目录 k) Templates:DZ模板文件的存放目录 l) Wap:DZ无线,Wap程序处理目录
工作中,发现Oracle数据库表中有许多重复的数据,而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时(不包含重复数据),只想说一句MMP,库中好几十万数据,肿么办,无奈只能自己在网上找语句,最终成功解救,下面是我一个实验,很好理解。
run scanner.provider.finduris -a 包名,这里可以看到暴露的主件还是有不少:
普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络,它本质上是 logistic 套着 logistic,所以也叫作多层 logistic。
逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个xx , 输出一个该样本属于1对应类别的预测概率\hat{y}=P(y=1|x)y^=P(y=1∣x)。
对于这个网络我们建立一个简单的图示?我们对第一个隐藏层记为[1],输出层为[2]。如下图
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/105969.html原文链接:https://javaforall.cn
There is a mistake in the backward propagation! difference = 0.2850931566540251
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2
3DZ 转 CIA 存档 CIA 存档导入导出 导出 导入 3DZ 转 CIA 存档 首先你要有 3DZ 的存档, 格式为 .SAV , SD 卡连接电脑, 将需要导入 CIA 的 3DZ 的存档改名为000400000FF40A00.sav『注意备份』2. 安装 SaveDataFiler.cia 3DZ 在导出时, 我们需要先加载 3DZ 的 ROM 因为要加载对应的 ROM 因此只能使用 CIA 版的 SDF 进入虚拟系统, Select 选出对应的游戏 ROM, 显示游戏 LOGO 后不
如果训练数据集不够大,由于深度学习模型具有非常大的灵活性和容量,以至于过度拟合可能是一个严重的问题,为了解决这个问题,引入了正则化的这个方法。要在神经网络中加入正则化,除了在激活层中加入正则函数,应该dropout也是可以起到正则的效果。我们来试试吧。
3月30日下班时间,一条业务线突发业务故障,业务方反馈用户无法访问。由于时间点比较特殊,DBA/开发/运维都在回家的途中,很难第一时间处理DB故障。20-30分钟后,DBA到家后,在抓取MySQL/OS等相关信息后,重启了数据库,问题得到解决。
本人在学习selenium2java中通过浏览器插入cookies模拟用户登录的时候,发现一个问题,就是token值过期的问题,后来学习了selenium2java连接数据库后找到了一个更好的解决方案。每次插入cookies的时候总是从数据库拿到最新的token,这样就完美解决了过期的问题。
多维梯度 LINEAR - > RELU - > LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID
手机应用的快速增长,手机应用安全成为一个热门的话题,android的安全问题有一大部分的原因是因为android的组件暴露、权限使用不当导致的。
A3 = [[0.36974721 0.00305176 0.04565099 0.49683389 0.36974721]]
https://github.com/FSecureLABS/drozer 参考文档 文档
一般约定,x的上标(i)表示第i个样本;在矩阵中表示样本,通常将样本各个维度的特征写成列向量,一列就是一个样本的各个特征。 那么Y矩阵就是一个1*m矩阵,m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。在python里的表示为
L2正则化依赖于这样的假设:具有小权重的模型比具有大权重的模型更简单。因此,通过惩罚成本函数中权重的平方值,您可以将所有权重驱动为更小的值。拥有大重量的成本太昂贵了!这导致更平滑的模型,其中输出随输入变化而变化更慢。
有网友联系我,说自己的dz站不小心删库了!本地没有备份,已经运维了好几年了。看能不能恢复,在咨询后发现他用的小皮面板,很显然没有做好备份功能!在查阅一番后,知道了自Mysql8.0后,当用户创建了数据库后,会在MySQL8.0.12\data目录下产生相应的恢复文档,用于后期的恢复!当然Mysql之前的版本也有这个功能,但是文件格式变了!
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类,输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图,像素取值为0~255。
logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归,就是在线性回归的模型上加一些东西,使其适应不同的任务。
一,Nunjucks基本概念 Nunjucks是一个丰富强大的模板引擎。 模板引擎就是基于模板配合数据构造出链输出的一个组件。 尽可能情况下,我们都需要读取数据后渲染模板,然后呈现给用户。故我们需要约会对应的模板引擎。 简单来说,Nunjucks就实现了在后台服务器显示内容的模板。 二,♡egg-view-nunjucks插件 $ npm i egg-view-nunjucks --save 三,启用插件 1 // config/plugin.js 2 exports.nunjucks = { 3
1.jdk1.6+ 2.python2.7 3.android sdk 4.安装adb 5.模拟器也要安装drozer agent 6.确保配置了adb、java环境变量
在《FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导》中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见《深度学习的数学理论与代码实战》系列介绍。
例子代码位置:https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E5%8D%95%E9%9A%90%E8%97%8F%E5%B1%822%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C
周末看了一下这次空指针的第三次Web公开赛,稍微研究了下发现这是一份最新版DZ3.4几乎默认配置的环境,我们需要在这样一份几乎真实环境下的DZ中完成Get shell。这一下子提起了我的兴趣,接下来我们就一起梳理下这个渗透过程。
笔记:02.改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 W1.深度学习的实践层面
之前讲解了如何构建数据集,如何创建TFREC文件,如何构建模型,如何存储模型。这一篇文章主要讲解,TF2中提出的一个eager模式,这个模式大大简化了TF的复杂程度。
play: https://www.ccgxk.com/46.html 源码: <canvas id="can" width="400" height="400" style="background:Black"></canvas> <script> var sn = [42, 41] var dz = 43 var fx = 1 var n var ctx = document.getElementById("can").getContext("2d")
之前我们已经了解了Coss Function的定义,它是一个convex,所以我们能找到它的全局最优解,我们可以先可以先随便选取一组w,b,求得刚开始J(w,b)对w的偏导,用公式:
众所周知,shell脚本使用的是非交互式方式,在非交互式模式下alias扩展功能默认是关闭的,此时虽然可以定义alias别名,但是shell不会将alias别名扩展成对应的命令,而是将alias别名本身当作命令执行,如果shell内置命令和PATH中均没有与alias别名同名的命令,则shell会找不到指定的命令。
曾经诺基亚的贪吃蛇风靡一时,在游戏匮乏的年代,用Java实现太难,现在网页制作20行代码就做成一个简单的demo了,时代在进步啊 代码: <!doctype html> <html> <body> <canvas id="can" width="400" height="400" style="background:Black"></canvas> <script> var sn=[42,41],dz=43,fx=1,n,ctx=document.getElementById("can").getC
上一篇:【课程2 - 第一周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇:【课程2 - 第二周测验】
使用国内镜像 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如我要安装 scrapy
如图1所示梁板承载力不足的时候,需要加固。粘钢加固便是其中的一种方法。下面就其力学原理做大致的分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云