在docker拉取mysql镜像过程中,出现龟速的问题,解决这个问题的方法: 这个页面 停留了好久好久,依旧没有下载完成. 碰上这种情况 1.先退出Ctrl+C 2.在浏览器上进入阿里云docker库 地址:https://dev.aliyun.com/ 3.登录以后进入管理中心 4.进入镜像加速器 5.页面上可以看到你的加速器地址,你可以根据下面的修改步骤,达到最后加速的效果 6.按照上面的步骤,去修改/etc/docker/daemon.json文件 上面分别是四条命令,分别执行四条命令 7…

最新国内jenkisn搭建过程 第一步下载jenkins 点击进入清华源jenkins下载地址,我们下载的是jenkins-2.204.2.zip版本 之后解压后安装. 第二步配置管理员密码 自动弹出到浏览器的http://localhost:8080/login?from=%2F网址,开始配置过程 按照给出的路径去找到密码并填入 第三步配置插件 如果你在国内的话,建议还是跳过插件安装,下载会有问题 点击跳过插件安装. 第四步注册账号 可以创建账号也可以用admin,我选择创建账号 弄完之后点击…

Hexo 是被大家广泛使用的静态博客系统, 除了在 Github Pages 部署以外,现在你有了一个新的选择,那就是使用云开发静态网站功能来部署啦! 云开发(CloudBase)是一款云端一体化的产品方案 ,采用 serverless 架构,免环境搭建等运维事务 ,支持一云多端,助力快速构建小程序.Web应用.移动应用. 云开发静态网站托管支持通过云开发SDK调用服务端资源如:云函数.云存储.云数据库等,从而将静态网站扩展为全栈网站 无论是腾讯云·云开发用户,还是小程序·云开发用户,只要开通按…

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变…

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复…

原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 作者:webabcd介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 加密解密 hash 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) hmac 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) 本地数据的加密解密…

hash在开发由频繁使用.今天time33也许最流行的哈希算法. 算法: 对字符串的每一个字符,迭代的乘以33 原型: hash(i) = hash(i-1)*33 + str[i] ; 在使用时.存在一个问题,对相似的字符串生成的hashcode也类似,有人提出对原始字符串.进行MD5.然后再计算hashcode. 參考: <大型站点技术架构:核心原则和案例研究> 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/mutating-algorithms.html 原创:变易算法 - STL算法 作者:MilkCu 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的实践领域发挥着重要作用,极大的提高了开发效率.STL的三大组成部分为容器.迭代器.算法,本文主要讲解STL算法中的变易算法.本文从实践的角度简单介绍了一下函数原型和相关函数的使用. 引言 C+…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:STL非变易算法 - STL算法 作者:MilkCu(http://blog.csdn.net/milkcu) 本文地址:http://blog.csdn.net/milkcu/article/details/21114613 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的时间领域发挥着重要作用,极大…