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    传授电脑蓝屏不了怎么办

    下面,我就给大家介绍一下电脑蓝屏不了的解决方法,有需要就引起来了解一下吧 大家在使用电脑的时候有没有出现过电脑蓝屏不了的情况呢?之前出现蓝屏重启一下就可以解决,这次重启了很多次还是没有解决。...别着急,我给大家带来了电脑蓝屏不了的详细解决步骤,希望能帮助到各位 蓝屏电脑图解1 导致电脑蓝屏的原因有很多,如果有蓝屏代码的话可以联系我们的人工技术客服,可以针对性的解决问题 如果不了解代码的话就需要一步步的去排查问题了...然后使用杀毒软件查杀一下病毒 电脑蓝屏不了机电脑图解3 二、我们再简单排查一下硬件原因 1、打开机箱,查看内存条所在的位置,压住内存条两头的白色卡子,再平行价格内存条提出 电脑蓝屏如何解决电脑图解...4 2、然后用橡皮擦拭一下内存条的金属部分,将其插回,开机看看有没有解决问题 电脑蓝屏不了机电脑图解5 三、系统文件损坏 如果以上都没有解决问题,最大的问题就是系统文件损坏了,需要制作U盘启动盘重装系统了

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    python 堡垒

    堡垒是什么: 就是将需要管理的机器的登录密码或密钥收集起来,运维或开发人员要操作机器需要先通过这台机器才可以操作。...为什么需要堡垒: 在一些小的公司,运维操作不规范,管理或开发都直接用root用户操作服务器,有极大的可能照成服务故障,并且出了故 障也不知道是谁的误操作。...堡垒存在意义: 操作简单,运维不在需要输入密码登录,直接选择ip就可登录服务器 操作规范,所有操作为统一的入口,记录用户操作 批量管理,简化重复性工作 责任归属,处理问题因该找谁 我的堡垒锁所实现的功能...; 1、单台机器登录--所有操存入数据库 2、批量执行命令--所有操作存入数据库 3、查看操作记录 主要写了几个py文件 一、程序入口 1、登录堡垒:数据库提取用户名和密码 2、登陆后逻辑 二、

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    python测试测-刷题第3天

    背景介绍 整理面试题,开始刷题【python】【测试】【测】相关。 解决方案 人无我有,人有我精 面试题03:说一下你对Python中迭代器和生成器的理解。...跟其他编程语言不同,Python中没有用于定义协议或表示约定的关键字,像interface、protocol这些单词并不在Python语言的关键字列表中。...Python语言通过魔法方法来表示约定,也就是我们所说的协议,而__next__和__iter__这两个魔法方法就代表了迭代器协议。...什么是迭代器 顾名思义,迭代器就是用于迭代操作(for 循环)的对象,它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素,任何实现了 「next」 方法 (python2 是 next)的对象都可以称为迭代器。...普通函数用 return 返回一个值,和 Java 等其他语言是一样的,然而在 Python 中还有一种函数,用关键字 yield 来返回值,这种函数叫生成器函数,函数被调用时会返回一个生成器对象,「生成器本质上还是一个迭代器

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    python测试测-刷题第5天

    背景介绍 整理面试题,开始刷题【python】【测试】【测】相关。 解决方案 人无我有,人有我精 面试题04:Python是如何实现内存管理的? 听到这种问题首先不要慌,稳住你能行!...这个反问可以展示出你了解过Python解释器的不同的实现版本,而且你也知道面试官想问的是CPython。当然,很多面试官对不同的Python解释器底层实现到底有什么差别也没有概念。...答 Python提供了自动化的内存管理,也就是说内存空间的分配与释放都是由Python解释器在运行时自动进行的,自动管理内存功能极大的减轻程序员的工作负担,也能够帮助程序员在一定程度上解决内存泄露的问题...引用计数、标记清理、分代收集 引用计数 「引用计数」:对于CPython解释器来说,Python中的每一个对象其实就是PyObject结构体,它的内部有一个名为ob_refcnt 的引用计数器成员变量。...分代回收 「分代回收」:在循环引用对象的回收中,整个应用程序会被暂停,为了减少应用程序暂停的时间,Python 通过分代回收(空间换时间)的方法提高垃圾回收效率。

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    python感知实现

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78066956 感知(perceptron)作为机器学习的基础,理解了感知的原理以及实现...本文主要是参考了李航的《统计学习方法》,然后使用python实现了感知,并对二维数据集进行分类,验证了算法的有效性。...感知基本原理 ---- 感知是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别取+1、-1。感知将输入空间分为正负两类的超平面,称为判别模型。...感知的学习目的在于求出最佳超平面,由此导入基于误分类的损失函数。利用随机梯度下降法(**不是严格上的随机梯度下降法**)对损失函数进行最小化,求得感知模型。...感知是神经网络与支持向量的基础。 定义如下(截图来自本人的笔记): ? 具体模型可见下图: ? 具体解释如下(截图来自本人笔记): ? 假设数据是线性可分的,那如何找到这样一个超平面呢?

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