CentOS7自带的SSH服务是OpenSSH中的一个独立守护进程SSHD.由于使用telnet在网络中是明文传输所以用其管理服务器是非常不安全的不安全,SSH协议族可以用来对服务器的管理以及在计算机之间传送文件. 一.配置文件 服务器配置文件 /etc/ssh/sshd_config 日志文件 /var/log/secure 二.配置文件详解 Port 22 #默认端口 ListenAddress IP #监听服务器端的IP,ss -ntl 查看22端口绑定的iP地址 LoginGraceTi…

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie…

PHP优化加速之Opcache使用总结: Opcache是一种通过将解析的PHP脚本预编译的字节码存放在共享内存中来避免每次加载和解析PHP脚本的开销,解析器可以直接从共享内存读取已经缓存的字节码,从而大大提高PHP的执行效率.PS: 需要区别于Xcache机制,后续总结中会介绍其使用. ·     如何安装 ·     如何配置 ·     如何使用 ·     显示分析 ·     注意事项 一.如何安装 在PHP 5.5.0及后续版本中,PHP已经将Opcache功能以拓展库形式内嵌在发布…

如何将Numpy加速700倍?用 CuPy 呀 作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助.借助于 Numpy,数据科学家.机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据.那么 Numpy 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度. 选自towardsdatascience,作者:George Seif,机器之心编译,参与:杜伟.张倩. 就其自身来说,Numpy…

简介 字节码缓存不是php的新特性,有很多独立性的扩展可以实现缓存,比如PHP Cache(APC),eAccelerator,ionCube和XCache等等.但是到目前为止,这些独立的扩展并没有集成到php核心当中.所有在php5.5.0之后,php内置了字节码缓存功能,叫做Zend Opcache. zend Opcache前身是Zend Optimizer +,在03年改名Opcache,通过opcode缓存和优化提供更快的PHP执行过程.他会将预编译后的php文件存储在共享内存中以供以…

这篇文章,我们来看看,Hadoop的HDFS分布式文件系统的文件上传的性能优化. 首先,我们还是通过一张图来回顾一下文件上传的大概的原理. 由上图所示,文件上传的原理,其实说出来也简单. 比如有个TB级的大文件,太大了,HDFS客户端会给拆成很多block,一个block就是128MB. 这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统.日志采集系统之类的东西. 比如有人上传一个1TB的大文件到网盘,或者是上传个1TB的大日志文件. 然后,HDFS客户端把一个一个的block上传到第一个DataNode…

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4471 题目意思: 求f(n). 当n为特殊点nk时 解题思路: 当x不为特殊点时,直接用基本的矩阵快速幂,求出f[x],当x为特殊点时,用另外一个矩阵,左乘转移一下. 也就是按特殊点nk,将1-n分成很多区段,一个区段一个特殊点这样来回求. 两点优化: 1.因为要多次用到同一矩阵的快速幂,所以先预处理该矩阵的2K次幂,免的计算每个区间的时候,都要计算该矩阵的2K次幂. 2.矩阵相乘的时候,把K作为…

Remove Repeat 一.去重原理 1.进行排序 2.判断是否满足 '两个字符串相同' 的条件,相同则累加重复次数,并使用continue继续下一次循环 3.当条件不满足时,将该字符串和累计数加入数组中,并重置累计值. 二.源码 1.很久之前写的,我就不多说了. import java.util.ArrayList; import java.util.List; //一个去重的算法,写的有点复杂,没有优化过 public class RemoveRepeat { public static…

from urllib import request import gevent,time from gevent import monkey#该模块让当前程序所有io操作单独标记,进行异步操作. monkey.patch_all()#对当前程序的io操作打上补丁.没有该monkey方法,异步IO无效. def f(url): print('GET:%s'%url) resp = request.urlopen(url)#获取网页 data = resp.read()#读取网页 print('%…

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化,能够使得网络的训练更加稳定,并且能提高网络的泛化能力,算法思路简单,论文的理论分析十分充分,能够很好地解释GC的作用原理   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.01461 论文代码:https://github.com/Yongho…