深度学习之TensorFlow—入门、原理与进阶实战
深度学习之TensorFlow—入门、原理与进阶实战
- Tensor简介
- TensorFlow简介
- 书籍简介
- 配套资源
- 参考文档
Tensor简介
Tensor，中文叫张量，是深度学习的一个基础。在深度学习里，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array），而Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。
Tensor对象的3个属性：
rank：number of dimensions
shape: number of rows and columns
type: data type of tensor’s elements
TensorFlow简介
TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。下图为各种神经网络架构使用人数，从图中可看出截止2018年，TensorFlow使用人数最多。
TensorFlow使用C++开发，支持C、Java、Python等多种语言调用，具有灵活、便捷、成熟、运算性能强等优点。
今天分享一本从实例代码角度，进行TensorFlow学习的教程《深度学习之TensorFlow—入门、原理与进阶实战》。
书籍简介
《深度学习之TensorFlow—入门、原理与进阶实战》这本书从典型应用实例出发，可以让读者快速地对深度学习和TensorFlow架构有一个全面的认识，并可以通过实例掌握一些代码，具有很强的实用性。
书籍目录
第1篇 深度学习与TensorFlow基础
第1章 快速了解人工智能与TensorFlow 2
1.1 什么是深度学习 2
1.2 TensorFlow是做什么的 3
1.3 TensorFlow的特点 4
1.4 其他深度学习框架特点及介绍 5
1.5 如何通过本书学好深度学习 6
1.5.1 深度学习怎么学 6
1.5.2 如何学习本书 7
第2章 搭建开发环境 8
2.1 下载及安装Anaconda开发工具 8
2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 11
2.3 GPU版本的安装方法 12
2.3.1 安装CUDA软件包 12
2.3.2 安装cuDNN库 13
2.3.3 测试显卡 14
2.4 熟悉Anaconda 3开发工具 15
2.4.1 快速了解Spyder 16
2.4.2 快速了解Jupyter Notebook 18
第3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 19
3.1 实例1：从一组看似混乱的数据中找出y≈2x的规律 19
3.1.1 准备数据 20
3.1.2 搭建模型 21
3.1.3 迭代训练模型 23
3.1.4 使用模型 25
3.2 模型是如何训练出来的 25
3.2.1 模型里的内容及意义 25
3.2.2 模型内部的数据流向 26
3.3 了解TensorFlow开发的基本步骤 27
3.3.1 定义输入节点的方法 27
3.3.2 实例2：通过字典类型定义输入节点 28
3.3.3 实例3：直接定义输入节点 28
3.3.4 定义“学习参数”的变量 29
3.3.5 实例4：通过字典类型定义“学习参数” 29
3.3.6 定义“运算” 29
3.3.7 优化函数，优化目标 30
3.3.8 初始化所有变量 30
3.3.9 迭代更新参数到最优解 31
3.3.10 测试模型 31
3.3.11 使用模型 31
第4章 TensorFlow编程基础 32
4.1 编程模型 32
4.1.1 了解模型的运行机制 33
4.1.2 实例5：编写hello world程序演示session的使用 34
4.1.3 实例6：演示with session的使用 35
4.1.4 实例7：演示注入机制 35
4.1.5 建立session的其他方法 36
4.1.6 实例8：使用注入机制获取节点 36
4.1.7 指定GPU运算 37
4.1.8 设置GPU使用资源 37
4.1.9 保存和载入模型的方法介绍 38
4.1.10 实例9：保存/载入线性回归模型 38
4.1.11 实例10：分析模型内容，演示模型的其他保存方法 40
4.1.12 检查点（Checkpoint） 41
4.1.13 实例11：为模型添加保存检查点 41
4.1.14 实例12：更简便地保存检查点 44
4.1.15 模型操作常用函数总结 45
4.1.16 TensorBoard可视化介绍 45
4.1.17 实例13：线性回归的TensorBoard可视化 46
4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍 48
4.2.1 张量及操作 49
4.2.2 算术运算函数 55
4.2.3 矩阵相关的运算 56
4.2.4 复数操作函数 58
4.2.5 规约计算 59
4.2.6 分割 60
4.2.7 序列比较与索引提取 61
4.2.8 错误类 62
4.3 共享变量 62
4.3.1 共享变量用途 62
4.3.2 使用get-variable获取变量 63
4.3.3 实例14：演示get_variable和Variable的区别 63
4.3.4 实例15：在特定的作用域下获取变量 65
4.3.5 实例16：共享变量功能的实现 66
4.3.6 实例17：初始化共享变量的作用域 67
4.3.7 实例18：演示作用域与操作符的受限范围 68
4.4 实例19：图的基本操作 70
4.4.1 建立图 70
4.4.2 获取张量 71
4.4.3 获取节点操作 72
4.4.4 获取元素列表 73
4.4.5 获取对象 73
4.4.6 练习题 74
4.5 配置分布式TensorFlow 74
4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74
4.5.2 分布部署TensorFlow的具体方法 75
4.5.3 实例20：使用TensorFlow实现分布式部署训练 75
4.6 动态图（Eager） 81
4.7 数据集（tf.data） 82
第5章 识别图中模糊的手写数字（实例21） 83
5.1 导入图片数据集 84
5.1.1 MNIST数据集介绍 84
5.1.2 下载并安装MNIST数据集 85
5.2 分析图片的特点，定义变量 87
5.3 构建模型 87
5.3.1 定义学习参数 87
5.3.2 定义输出节点 88
5.3.3 定义反向传播的结构 88
5.4 训练模型并输出中间状态参数 89
5.5 测试模型 90
5.6 保存模型 91
5.7 读取模型 92
第2篇 深度学习基础——神经网络
第6章 单个神经元 96
6.1 神经元的拟合原理 96
6.1.1 正向传播 98
6.1.2 反向传播 98
6.2 激活函数——加入非线性因素，解决线性模型缺陷 99
6.2.1 Sigmoid函数 99
6.2.2 Tanh函数 100
6.2.3 ReLU函数 101
6.2.4 Swish函数 103
6.2.5 激活函数总结 103
6.3 softmax算法——处理分类问题 103
6.3.1 什么是softmax 104
6.3.2 softmax原理 104
6.3.3 常用的分类函数 105
6.4 损失函数——用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛方向 105
6.4.1 损失函数介绍 105
6.4.2 TensorFlow中常见的loss函数 106
6.5 softmax算法与损失函数的综合应用 108
6.5.1 实例22：交叉熵实验 108
6.5.2 实例23：one_hot实验 109
6.5.3 实例24：sparse交叉熵的使用 110
6.5.4 实例25：计算loss值 110
6.5.5 练习题 111
6.6 梯度下降——让模型逼近最小偏差 111
6.6.1 梯度下降的作用及分类 111
6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函数 112
6.6.3 退化学习率——在训练的速度与精度之间找到平衡 113
6.6.4 实例26：退化学习率的用法举例 114
6.7 初始化学习参数 115
6.8 单个神经元的扩展——Maxout网络 116
6.8.1 Maxout介绍 116
6.8.2 实例27：用Maxout网络实现MNIST分类 117
6.9 练习题 118
第7章 多层神经网络——解决非线性问题 119
7.1 线性问题与非线性问题 119
7.1.1 实例28：用线性单分逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性的 119
7.1.2 实例29：用线性逻辑回归处理多分类问题 123
7.1.3 认识非线性问题 129
7.2 使用隐藏层解决非线性问题 130
7.2.1 实例30：使用带隐藏层的神经网络拟合异或操作 130
7.2.2 非线性网络的可视化及其意义 133
7.2.3 练习题 135
7.3 实例31：利用全连接网络将图片进行分类 136
7.4 全连接网络训练中的优化技巧 137
7.4.1 实例32：利用异或数据集演示过拟合问题 138
7.4.2 正则化 143
7.4.3 实例33：通过正则化改善过拟合情况 144
7.4.4 实例34：通过增大数据集改善过拟合 145
7.4.5 练习题 146
7.4.6 dropout——训练过程中，将部分神经单元暂时丢弃 146
7.4.7 实例35：为异或数据集模型添加dropout 147
7.4.8 实例36：基于退化学习率dropout技术来拟合异或数据集 149
7.4.9 全连接网络的深浅关系 150
7.5 练习题 150
第8章 卷积神经网络——解决参数太多问题 151
8.1 全连接网络的局限性 151
8.2 理解卷积神经网络 152
8.3 网络结构 153
8.3.1 网络结构描述 153
8.3.2 卷积操作 155
8.3.3 池化层 157
8.4 卷积神经网络的相关函数 158
8.4.1 卷积函数tf.nn.conv2d 158
8.4.2 padding规则介绍 159
8.4.3 实例37：卷积函数的使用 160
8.4.4 实例38：使用卷积提取图片的轮廓 165
8.4.5 池化函数tf.nn.max_pool（avg_pool） 167
8.4.6 实例39：池化函数的使用 167
8.5 使用卷积神经网络对图片分类 170
8.5.1 CIFAR介绍 171
8.5.2 下载CIFAR数据 172
8.5.3 实例40：导入并显示CIFAR数据集 173
8.5.4 实例41：显示CIFAR数据集的原始图片 174
8.5.5 cifar10_input的其他功能 176
8.5.6 在TensorFlow中使用queue 176
8.5.7 实例42：协调器的用法演示 178
8.5.8 实例43：为session中的队列加上协调器 179
8.5.9 实例44：建立一个带有全局平均池化层的卷积神经网络 180
8.5.10 练习题 183
8.6 反卷积神经网络 183
8.6.1 反卷积神经网络的应用场景 184
8.6.2 反卷积原理 184
8.6.3 实例45：演示反卷积的操作 185
8.6.4 反池化原理 188
8.6.5 实例46：演示反池化的操作 189
8.6.6 实例47：演示gradients基本用法 192
8.6.7 实例48：使用gradients对多个式子求多变量偏导 192
8.6.8 实例49：演示梯度停止的实现 193
8.7 实例50：用反卷积技术复原卷积网络各层图像 195
8.8 善用函数封装库 198
8.8.1 实例51：使用函数封装库重写CIFAR卷积网络 198
8.8.2 练习题 201
8.9 深度学习的模型训练技巧 201
8.9.1 实例52：优化卷积核技术的演示 201
8.9.2 实例53：多通道卷积技术的演示 202
8.9.3 批量归一化 204
8.9.4 实例54：为CIFAR图片分类模型添加BN 207
8.9.5 练习题 209
第9章 循环神经网络——具有记忆功能的网络 210
9.1 了解RNN的工作原理 210
9.1.1 了解人的记忆原理 210
9.1.2 RNN网络的应用领域 212
9.1.3 正向传播过程 212
9.1.4 随时间反向传播 213
9.2 简单RNN 215
9.2.1 实例55：简单循环神经网络实现——裸写一个退位减法器 215
9.2.2 实例56：使用RNN网络拟合回声信号序列 220
9.3 循环神经网络（RNN）的改进 225
9.3.1 LSTM网络介绍 225
9.3.2 窥视孔连接（Peephole） 228
9.3.3 带有映射输出的STMP 230
9.3.4 基于梯度剪辑的cell 230
9.3.5 GRU网络介绍 230
9.3.6 Bi-RNN网络介绍 231
9.3.7 基于神经网络的时序类分类CTC 232
9.4 TensorFlow实战RNN 233
9.4.1 TensorFlow中的cell类 233
9.4.2 通过cell类构建RNN 234
9.4.3 实例57：构建单层LSTM网络对MNIST数据集分类 239
9.4.4 实例58：构建单层GRU网络对MNIST数据集分类 240
9.4.5 实例59：创建动态单层RNN网络对MNIST数据集分类 240
9.4.6 实例60：静态多层LSTM对MNIST数据集分类 241
9.4.7 实例61：静态多层RNN-LSTM连接GRU对MNIST数据集分类 242
9.4.8 实例62：动态多层RNN对MNIST数据集分类 242
9.4.9 练习题 243
9.4.10 实例63：构建单层动态双向RNN对MNIST数据集分类 243
9.4.11 实例64：构建单层静态双向RNN对MNIST数据集分类 244
9.4.12 实例65：构建多层双向RNN对MNIST数据集分类 246
9.4.13 实例66：构建动态多层双向RNN对MNIST数据集分类 247
9.4.14 初始化RNN 247
9.4.15 优化RNN 248
9.4.16 实例67：在GRUCell中实现LN 249
9.4.17 CTC网络的loss——ctc_loss 251
9.4.18 CTCdecoder 254
9.5 实例68：利用BiRNN实现语音识别 255
9.5.1 语音识别背景 255
9.5.2 获取并整理样本 256
9.5.3 训练模型 265
9.5.4 练习题 272
9.6 实例69：利用RNN训练语言模型 273
9.6.1 准备样本 273
9.6.2 构建模型 275
9.7 语言模型的系统学习 279
9.7.1 统计语言模型 279
9.7.2 词向量 279
9.7.3 word2vec 281
9.7.4 实例70：用CBOW模型训练自己的word2vec 283
9.7.5 实例71：使用指定侯选采样本训练word2vec 293
9.7.6 练习题 296
9.8 处理Seq2Seq任务 296
9.8.1 Seq2Seq任务介绍 296
9.8.2 Encoder-Decoder框架 297
9.8.3 实例72：使用basic_rnn_seq2seq拟合曲线 298
9.8.4 实例73：预测当天的股票价格 306
9.8.5 基于注意力的Seq2Seq 310
9.8.6 实例74：基于Seq2Seq注意力模型实现中英文机器翻译 313
9.9 实例75：制作一个简单的聊天机器人 339
9.9.1 构建项目框架 340
9.9.2 准备聊天样本 340
9.9.3 预处理样本 340
9.9.4 训练样本 341
9.9.5 测试模型 342
9.10 时间序列的高级接口TFTS 344
第10章 自编码网络——能够自学习样本特征的网络 346
10.1 自编码网络介绍及应用 346
10.2 最简单的自编码网络 347
10.3 自编码网络的代码实现 347
10.3.1 实例76：提取图片的特征，并利用特征还原图片 347
10.3.2 线性解码器 351
10.3.3 实例77：提取图片的二维特征，并利用二维特征还原图片 351
10.3.4 实例78：实现卷积网络的自编码 356
10.3.5 练习题 358
10.4 去噪自编码 359
10.5 去噪自编码网络的代码实现 359
10.5.1 实例79：使用去噪自编码网络提取MNIST特征 359
10.5.2 练习题 363
10.6 栈式自编码 364
10.6.1 栈式自编码介绍 364
10.6.2 栈式自编码在深度学习中的意义 365
10.7 深度学习中自编码的常用方法 366
10.7.1 代替和级联 366
10.7.2 自编码的应用场景 366
10.8 去噪自编码与栈式自编码的综合实现 366
10.8.1 实例80：实现去噪自编码 367
10.8.2 实例81：添加模型存储支持分布训练 375
10.8.3 小心分布训练中的“坑” 376
10.8.4 练习题 377
10.9 变分自编码 377
10.9.1 什么是变分自编码 377
10.9.2 实例82：使用变分自编码模拟生成MNIST数据 377
10.9.3 练习题 384
10.10 条件变分自编码 385
10.10.1 什么是条件变分自编码 385
10.10.2 实例83：使用标签指导变分自编码网络生成MNIST数据 385
第3篇 深度学习进阶
第11章 深度神经网络 392
11.1 深度神经网络介绍 392
11.1.1 深度神经网络起源 392
11.1.2 经典模型的特点介绍 393
11.2 GoogLeNet模型介绍 394
11.2.1 MLP卷积层 394
11.2.2 全局均值池化 395
11.2.3 Inception 原始模型 396
11.2.4 Inception v1模型 396
11.2.5 Inception v2模型 397
11.2.6 Inception v3模型 397
11.2.7 Inception v4模型 399
11.3 残差网络（ResNet） 399
11.3.1 残差网络结构 399
11.3.2 残差网络原理 400
11.4 Inception-ResNet-v2结构 400
11.5 TensorFlow中的图片分类模型库——slim 400
11.5.1 获取models中的slim模块代码 401
11.5.2 models中的Slim目录结构 401
11.5.3 slim中的数据集处理 403
11.5.4 实例84：利用slim读取TFRecord中的数据 405
11.5.5 在slim中训练模型 407
11.6 使用slim中的深度网络模型进行图像的识别与检测 410
11.6.1 实例85：调用Inception_ResNet_v2模型进行图像识别 410
11.6.2 实例86：调用VGG模型进行图像检测 413
11.7 实物检测模型库——Object Detection API 417
11.7.1 准备工作 418
11.7.2 实例87：调用Object Detection API进行实物检测 421
11.8 实物检测领域的相关模型 425
11.8.1 RCNN基于卷积神经网络特征的区域方法 426
11.8.2 SPP-Net：基于空间金字塔池化的优化RCNN方法 426
11.8.3 Fast-R-CNN快速的RCNN模型 426
11.8.4 YOLO：能够一次性预测多个位置和类别的模型 427
11.8.5 SSD：比YOLO更快更准的模型 428
11.8.6 YOLO2：YOLO的升级版模型 428
11.9 机器自己设计的模型（NASNet） 428
第12章 对抗神经网络（GAN） 430
12.1 GAN的理论知识 430
12.1.1 生成式模型的应用 431
12.1.2 GAN的训练方法 431
12.2 DCGAN——基于深度卷积的GAN 432
12.3 InfoGAN和ACGAN：指定类别生成模拟样本的GAN 432
12.3.1 InfoGAN：带有隐含信息的GAN 432
12.3.2 AC-GAN：带有辅助分类信息的GAN 433
12.3.3 实例88：构建InfoGAN生成MNIST模拟数据 434
12.3.4 练习题 440
12.4 AEGAN：基于自编码器的GAN 441
12.4.1 AEGAN原理及用途介绍 441
12.4.2 实例89：使用AEGAN对MNIST数据集压缩特征及重建 442
12.5 WGAN-GP：更容易训练的GAN 447
12.5.1 WGAN：基于推土机距离原理的GAN 448
12.5.2 WGAN-GP：带梯度惩罚项的WGAN 449
12.5.3 实例90：构建WGAN-GP生成MNIST数据集 451
12.5.4 练习题 455
12.6 LSGAN（最小乘二GAN）：具有WGAN 同样效果的GAN 455
12.6.1 LSGAN介绍 455
12.6.2 实例91：构建LSGAN生成MNIST模拟数据 456
12.7 GAN-cls：具有匹配感知的判别器 457
12.7.1 GAN-cls的具体实现 458
12.7.2 实例92：使用GAN-cls技术实现生成标签匹配的模拟数据 458
12.8 SRGAN——适用于超分辨率重建的GAN 461
12.8.1 超分辨率技术 461
12.8.2 实例93：ESPCN实现MNIST数据集的超分辨率重建 463
12.8.3 实例94：ESPCN实现flowers数据集的超分辨率重建 466
12.8.4 实例95：使用残差网络的ESPCN 472
12.8.5 SRGAN的原理 477
12.8.6 实例96：使用SRGAN实现flowers数据集的超分辨率修复 477
12.9 GAN网络的高级接口TFGAN 485
12.10 总结 486
配套资源
这本书还配套了每一章的教学视频，并对书中出现的代码提供了免费的下载路径，配套资源在机械工业出版社华章公司网站，下载页面如下：
http://www.hzcourse.com/web/refbook/detail/7637/226
参考文档
华章计算机 ——深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战
笔记 | 什么是张量（tensor）& 深度学习
大蛇智能
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Spring框架结构： Spring容器结构： Spring Core Container：Spring核心容器 Core：主要包含Spring框架的核心工具类，Spring的其他组件都要用到这个包里的类，Core组件是其他组件的基本核心 Beans&…...
2024/5/1 17:40:24 - 图像金字塔、特征金字塔（FPN）
图像金字塔 参考： https://www.jianshu.com/p/436e96200f80 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像…...
2024/4/22 19:51:17 - 迭代器与for of
迭代 按照一定的顺序取出数据，无须知道数据的长度。 与循环的区别：迭代是不知道数据的长度，而循环是实现知道数据的长度的。 迭代的两个条件 能知道是否有下一个数据；能拿到下一个数据。 迭代器 一个具有next()方法的对象&…...
2024/4/21 12:33:14 - 半导体笔记
半导体笔记 半导体器件 肖特基势垒和欧姆接触 肖特基势垒：当两种材料接触时，由于两种材料的费米能级位置不同，接触后必须两侧的费米能级一致，接触面的真空能级相同。载流子扩散流动必须使接触面两侧的费米能级相等才能达到平衡状…...
2024/4/1 17:20:01 - 牛客练习赛69 划分 签到
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/7329/B 来源：牛客网 64bit IO Format: %lld 题目描述 给你一个长度为 n 的序列，第 i 个数为 aia_iai 将这个序列分割成 i 个不重合的子串，从每个子串中取出最大的 j 个数作为这个分…...
2024/4/24 3:48:50 - 文件编程小应用之修改程序的配置文件
1...
2024/4/22 2:56:44 - QT调试动态库-找不到动态库链接符号
QT调试动态库 QT直接调试时，发现在动态库中打的断点无效，提示找不到动态库 设置动态库路径即可正常调试 设置位置：选项 ——> 调试器 ——> GDB ——> 额外的启动命令，添加set solib-search-path library_path &#x…...
2024/4/1 17:19:57 - Stream流中间操作方法
概念 中间操作的意思是，执行完此方法之后，Stream流依然可以继续执行其他操作。 常见方法 方法名说明Stream<T> filter(Predicate predicate)用于对流中的数据进行过滤Stream<T> limit(long maxSize)返回此流中的元素组成的流，截…...
2024/4/1 17:19:56 - instandceof
package Wang;public class Insetanceof {public static void main(String[] args) {//类型之间的转化：父 子//子类型转换为父类，可能丢失自己的本类的一些方法！S s new S();s.go();F f new F();((S)f).go();//强制类型转换} }/*1.父…...
2024/4/28 6:05:39 - 一句话木马上传常见的几种方法
1，利用00截断，brupsuite上传 利用00截断就是利用程序员在写程序时对文件的上传路径过滤不严格，产生0X00上传截断漏洞。 假设文件的上传路径为http://xx.xx.xx.xx/upfiles/lubr.php.jpg ,通过Burpsuite抓包截断将lubr.php后面的“.”换成“0X…...
2024/4/4 16:31:19 - SpringBoot开发银行聚合支付扫码业务，学到就是赚到，不用花钱可以学到精髓
一、文档需求 这是开始的第一步，也是很重要的一步，如果你连文档都看不懂，就别想着继续下一步操作了。 其中还会涉及到与银行技术交接这一过程，话不多说 字段分析：商户号、终端号、商户key是银行提供的，其…...
2024/4/23 2:48:04 - Python全栈最全学习之路-WEB前端（三）
CSS提升 一、盒子模型 1、盒子模型简介 盒子模型（Box Model） 所有HTML元素可以看做盒子，在CSS中，“box model”这一术语是用来设计和布局时使用。 盒子模型包含内容 CSS盒模型本质上是一个盒子，封装周围的HTML元素&…...
2024/5/5 14:39:40
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- mac安装linux的centos strem9 虚拟机解压rar文件报错
背景：解压rar文件需要再linux上安装unrar工具 yum install unrar直接安装的后解压报错,如图 解决办法： 下载：wget https://www.rarlab.com/rar/rarlinux-x64-6.0.2.tar.gz 安装： tar -zxvf rarlinux-x64-6.0.2.tar.gz cd rar …...
2024/5/7 15:47:17 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言，在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下： w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/5/7 10:36:02 - k8s_入门_kubelet安装
安装 在大致了解了一些k8s的基本概念之后，我们实际部署一个k8s集群，做进一步的了解 1. 裸机安装 采用三台机器，一台机器为Master（控制面板组件）两台机器为Node（工作节点） 机器的准备有两种方式…...
2024/5/4 14:33:56 - 2024年04月IDE流行度最新排名
点击查看最新IDE流行度最新排名（每月更新） 2024年04月IDE流行度最新排名 顶级IDE排名是通过分析在谷歌上搜索IDE下载页面的频率而创建的 一个IDE被搜索的次数越多，这个IDE就被认为越受欢迎。原始数据来自谷歌Trends 如果您相信集体智慧&am…...
2024/5/7 7:34:30 - 416. 分割等和子集问题（动态规划）
题目 题解 class Solution:def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:# badcaseif not nums:return True# 不能被2整除if sum(nums) % 2 ! 0:return False# 状态定义：dp[i][j]表示当背包容量为j，用前i个物品是否正好可以将背包填满ÿ…...
2024/5/6 18:23:10 - 【Java】ExcelWriter自适应宽度工具类（支持中文）
工具类 import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;/*** Excel工具类** author xiaoming* date 2023/11/17 10:40*/ public class ExcelUti…...
2024/5/6 18:40:38 - Spring cloud负载均衡@LoadBalanced LoadBalancerClient
LoadBalance vs Ribbon 由于Spring cloud2020之后移除了Ribbon，直接使用Spring Cloud LoadBalancer作为客户端负载均衡组件，我们讨论Spring负载均衡以Spring Cloud2020之后版本为主，学习Spring Cloud LoadBalance，暂不讨论Ribbon…...
2024/5/6 23:37:19 - TSINGSEE青犀AI智能分析+视频监控工业园区周界安全防范方案
一、背景需求分析 在工业产业园、化工园或生产制造园区中，周界防范意义重大，对园区的安全起到重要的作用。常规的安防方式是采用人员巡查，人力投入成本大而且效率低。周界一旦被破坏或入侵，会影响园区人员和资产安全，…...
2024/5/7 14:19:30 - VB.net WebBrowser网页元素抓取分析方法
在用WebBrowser编程实现网页操作自动化时，常要分析网页Html，例如网页在加载数据时，常会显示“系统处理中，请稍候..”，我们需要在数据加载完成后才能继续下一步操作，如何抓取这个信息的网页html元素变化&…...
2024/5/7 0:32:52 - 【Objective-C】Objective-C汇总
方法定义 参考：https://www.yiibai.com/objective_c/objective_c_functions.html Objective-C编程语言中方法定义的一般形式如下 - (return_type) method_name:( argumentType1 )argumentName1 joiningArgument2:( argumentType2 )argumentName2 ... joiningArgu…...
2024/5/6 6:01:13 - 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】
👨💻博客主页：花无缺 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 本文由 花无缺 原创 收录于专栏 【洛谷算法题】 文章目录 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】🌏题目描述🌏输入格…...
2024/5/7 14:58:59 - 【ES6.0】- 扩展运算符（...）
【ES6.0】- 扩展运算符... 文章目录 【ES6.0】- 扩展运算符...一、概述二、拷贝数组对象三、合并操作四、参数传递五、数组去重六、字符串转字符数组七、NodeList转数组八、解构变量九、打印日志十、总结 一、概述 **扩展运算符(...)**允许一个表达式在期望多个参数࿰…...
2024/5/7 1:54:46 - 摩根看好的前智能硬件头部品牌双11交易数据极度异常！——是模式创新还是饮鸩止渴？
文 | 螳螂观察 作者 | 李燃 双11狂欢已落下帷幕，各大品牌纷纷晒出优异的成绩单，摩根士丹利投资的智能硬件头部品牌凯迪仕也不例外。然而有爆料称，在自媒体平台发布霸榜各大榜单喜讯的凯迪仕智能锁，多个平台数据都表现出极度异常…...
2024/5/6 20:04:22 - Go语言常用命令详解(二)
文章目录 前言常用命令go bug示例参数说明 go doc示例参数说明 go env示例 go fix示例 go fmt示例 go generate示例 总结写在最后 前言 接着上一篇继续介绍Go语言的常用命令 常用命令 以下是一些常用的Go命令，这些命令可以帮助您在Go开发中进行编译、测试、运行和…...
2024/5/7 0:32:51 - 用欧拉路径判断图同构推出reverse合法性：1116T4
http://cplusoj.com/d/senior/p/SS231116D 假设我们要把 a a a 变成 b b b，我们在 a i a_i ai 和 a i 1 a_{i1} ai1 之间连边， b b b 同理，则 a a a 能变成 b b b 的充要条件是两图 A , B A,B A,B 同构。 必要性显然࿰…...
2024/5/6 7:24:04 - 【NGINX--1】基础知识
1、在 Debian/Ubuntu 上安装 NGINX 在 Debian 或 Ubuntu 机器上安装 NGINX 开源版。 更新已配置源的软件包信息，并安装一些有助于配置官方 NGINX 软件包仓库的软件包： apt-get update apt install -y curl gnupg2 ca-certificates lsb-release debian-…...
2024/5/6 7:24:04 - Hive默认分割符、存储格式与数据压缩
目录 1、Hive默认分割符2、Hive存储格式3、Hive数据压缩 1、Hive默认分割符 Hive创建表时指定的行受限（ROW FORMAT）配置标准HQL为： ... ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY \u0001 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY , MAP KEYS TERMI…...
2024/5/6 19:38:16 - 【论文阅读】MAG：一种用于航天器遥测数据中有效异常检测的新方法
文章目录 摘要1 引言2 问题描述3 拟议框架4 所提出方法的细节A.数据预处理B.变量相关分析C.MAG模型D.异常分数 5 实验A.数据集和性能指标B.实验设置与平台C.结果和比较 6 结论 摘要 异常检测是保证航天器稳定性的关键。在航天器运行过程中，传感器和控制器产生大量周…...
2024/5/6 7:24:03 - --max-old-space-size=8192报错
vue项目运行时，如果经常运行慢，崩溃停止服务，报如下错误 FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memory 因为在 Node 中，通过JavaScript使用内存时只能使用部分内存（64位系统&…...
2024/5/7 0:32:49 - 基于深度学习的恶意软件检测
恶意软件是指恶意软件犯罪者用来感染个人计算机或整个组织的网络的软件。 它利用目标系统漏洞，例如可以被劫持的合法软件（例如浏览器或 Web 应用程序插件）中的错误。 恶意软件渗透可能会造成灾难性的后果，包括数据被盗、勒索或网…...
2024/5/6 21:25:34 - JS原型对象prototype
让我简单的为大家介绍一下原型对象prototype吧！ 使用原型实现方法共享 1.构造函数通过原型分配的函数是所有对象所 共享的。 2.JavaScript 规定，每一个构造函数都有一个 prototype 属性，指向另一个对象，所以我们也称为原型对象…...
2024/5/7 11:08:22 - C++中只能有一个实例的单例类
C中只能有一个实例的单例类 前面讨论的 President 类很不错，但存在一个缺陷：无法禁止通过实例化多个对象来创建多名总统： President One, Two, Three; 由于复制构造函数是私有的，其中每个对象都是不可复制的，但您的目…...
2024/5/7 7:26:29 - python django 小程序图书借阅源码
开发工具： PyCharm，mysql5.7，微信开发者工具 技术说明： python django html 小程序 功能介绍： 用户端： 登录注册（含授权登录） 首页显示搜索图书，轮播图࿰…...
2024/5/7 0:32:47 - 电子学会C/C++编程等级考试2022年03月（一级）真题解析
C/C++等级考试（1~8级）全部真题・点这里 第1题：双精度浮点数的输入输出 输入一个双精度浮点数，保留8位小数，输出这个浮点数。 时间限制：1000 内存限制：65536输入 只有一行，一个双精度浮点数。输出 一行，保留8位小数的浮点数。样例输入 3.1415926535798932样例输出 3.1…...
2024/5/6 16:50:57 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示，配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下：1、长按电脑电源键直至关机，然后再按一次电源健重启电脑，按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后，按住“winR”打开运行窗口，输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面，选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE，请勿更改元素数目。
%读入6幅图像（每一幅图像的大小是564*564） f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面，在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机，虽然这比较麻烦，但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows，请勿关闭计算机”的提示，要过很久才能进入系统，有的用户甚至几个小时也无法进入，下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法：我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题，电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update，请勿关机”(如下图所示)，而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢？一切都是正常操作的，为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示，没过几秒后电脑自动重启，每次开机都这样无法进入系统，此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一：开机按下F8，在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况，就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机，碰到这样的问题该怎么解决呢，现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法：1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后，每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面，提示请勿关闭计算机”，每次停留好几分钟才能正常关机，导致什么情况引起的呢？出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着，别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚，只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一：管理员运行cmd：net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？
原标题：电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢？一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间：2020-04-20 22:24:19 浏览次数：729次 区域： 南阳 > 卧龙 列举网提醒您：为保障您的权益，请不要提前支付任何费用！ 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于：钉钉，外勤365，红圈通，企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”，长时间没反应，无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了，具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面，长时间没反应，无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过，网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办？...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法，并在最后教给你1种保护系统安全的好方法，一起来看看！电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中，添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候，开启电脑发现电脑显示：配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢？下面小编就带着大家一起看看吧！如果能够正常进入系统，建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题，就是我们的win7系统在关机的时候，总是喜欢显示“准备配置windows，请勿关机”这样的一个页面，没有什么大碍，但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机，非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时，一般是您正对windows进行升级，但是这个要是长时间没有反应，我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了，来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57