0.Docker - 第零章:前言 1.Docker - 第一章:Docker简介 2.Docker - 第二章:第一个Docker应用 3.Docker - 第三章:Docker常用命令 4.Docker - 第四章:Dockerfile简单介绍及使用 5.Docker - 第五章:构建自定义镜像 6.Docker - 第六章:构建私有仓库 7.Docker - 第七章:Docker Compose服务编排介绍及使用 8.Docker 入门教程- 阮一峰 9.Docker 微服务教程- 阮一峰…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的…

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20…

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习…

强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00…

强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 0…

强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程 强化学习读书笔记 - 04 -…

最近搞了一本书 Learning Bash Shell,发现有人已经写了阅读笔记,我就在这边整理一下 来自blog:http://blog.sina.com.cn/n4mine Learning The Bash Shell读书笔记(1)bash初识,通配符 Learning The Bash Shell读书笔记(2)重定向,管道,后台 Learning The Bash Shell读书笔记(3)特殊字符,引用,控制键 Learning The Bash Shell读书笔记(4)历史命令 Lea…

本文记录的是作为一个新手,从了解 Docker 是什么.Docker 技术包含哪些概念到上手使用.安装以及发布 Docker 镜像的整个过程.作者在学习过程中参阅了诸多文档和教程,在此一并感谢,与此同时本文结尾也列出了参考文献的链接,供读者进一步参考.遵循简介.入门.上手到深入的顺序,本文根据个人学习实践过程进行书写,结构如下: Docker 简介 1.1 Docker 概念扫盲:什么是 Docker? 1.2 Docker 和虚拟机的区别与特点 Docker 基本概念 2.1 核心概念:镜像.…

容器的基本概念 什么是容器? 容器就是一个视图隔离.资源可限制.独立文件系统的进程集合.所谓"视图隔离"就是能够看到部分进程以及具有独立的主机名等:控制资源使用率则是可以对于内存大小以及 CPU 使用个数等进行限制.容器就是一个进程集合,它将系统的其他资源隔离开来,具有自己独立的资源视图. 容器具有一个独立的文件系统,因为使用的是系统的资源,所以在独立的文件系统内不需要具备内核相关的代码或者工具,我们只需要提供容器所需的二进制文件.配置文件以及依赖即可.只要容器运行时所需的文件集合都能…

日常使用命令 1.停止所有的container,这样才能够删除其中的images: docker stop $(docker ps -a -q) 如果想要删除所有container的话再加一个指令: docker rm $(docker ps -a -q) 2.查看当前有些什么images docker images 3.删除images,通过image的id来指定删除谁 docker rmi <image id> 想要删除untagged images,也就是那些id为<None>…

一.介绍 容器是独立运行的一个或一组应用,以及它们的运行态环境.对应的,虚拟机可以理解为模拟运行的一整套操作系统和排在上面的应用. 二.容器 2.1 启动容器 启动容器有两种方式,一种是基于镜像新建一个容器并启动,另一个是将终止状态的容器重新启动. 新建并启动:所需命令主要为 docker run.例如下面启动后输出一个“Hello World”,之后终止容器. root@VM---ubuntu:~# docker run myimage /bin/echo 'Hello World!' Hel…

一.基本概念 Docker包括三个基本概念镜像.容器.仓库. Docker镜像:就是一个只读的模板.例如:一个镜像可以包含一个完整的ubuntu操作系统环境,里面仅安装了Apache或其他应用程序.用户可以直接从其他人那你下载一个已经做好的镜像直接使用. Docker容器:Docker利用容器来运行应用.容器是从镜像创建的运行例. Docker仓库:仓库是存放镜像文件的场所.仓库分为公开仓库和私有仓库.最大的公开仓库是Docker Hub,存放这数量庞大的镜像供用户下载.国内的公开仓库包括Doc…

Docker 一些简单的命令列表docker build -t friendlyhello . # Create image using this directory's Dockerfiledocker run -p 4000:80 friendlyhello # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80docker run -d -p 4000:80 friendlyhello # Same thing, but in detached…

yml配置意义 当Ribbon和Eureka配合使用时,会自动将虚拟主机名映射成微服务的网络地址. yml中info可以展示一些信息 server: port: 8000 # 指定端口 spring: datasource: # 指定数据源 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: #数据库路径 username: #用户名 password: #密码 logging: # 配置日志级别,让hibernate打印出执行的SQL level: ro…

Keras 重要特性 相同的代码可以在 CPU 或 GPU 上无缝切换运行. 具有用户友好的 API,便于快速开发深度学习模型的原型. 内置支持卷积网络(用于计算机视觉).循环网络(用于序列处理)以及二者的任意组合. 支持任意网络架构:多输入或多输出模型.层共享.模型共享等.这也就是说, Keras能够构建任意深度学习模型,无论是生成式对抗网络还是神经图灵机     Keras 有三个后端实现:  TensorFlow 后端.Theano 后端和微软认知工具包( CNTK, Microsoft…

神经网络剖析   训练神经网络主要围绕以下四个方面: 层,多个层组合成网络(或模型) 输入数据和相应的目标 损失函数,即用于学习的反馈信号 优化器,决定学习过程如何进行   如图 3-1 所示:多个层链接在一起组成了网络,将输入数 据映射为预测值.然后损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预 测值与预期结果的匹配程度.优化器使用这个损失值来更新网络的权重.  …

标量(0D 张量) 仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar,也叫标量张量.零维张量.0D 张量).在Numpy 中,一个float32 或float64 的数字就是一个标量张量(或标量数组).你可以用ndim 属性 来查看一个Numpy 张量的轴的个数.标量张量有0 个轴(ndim == 0).张量轴的个数也叫作 阶(rank).下面是一个Numpy 标量. >>> import numpy as np >>> x = np.array(12) >>&g…

MNIST 数据集 包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即MNIST 中 的NIST)在20 世纪80 年代收集得到.   类和标签 在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class).数据点叫作样本(sample).某 个样本对应的类叫作标签(label).…

人工智能 什么是人工智能.机器学习与深度学习(见图1-1)?这三者之间有什么关系?…

- 通常机器学习,目的是,找到一个函数,针对任何输入:语音,图片,文字,都能够自动输出正确的结果. - 而我们可以弄一个函数集合,这个集合针对同一个猫的图片的输入,可能有多种输出,比如猫,狗,猴子等,而我们通过提供大量的training data给这个函数集合,对集合里的各种函数组合的输出进行比对,最后选出一个能输出最佳结果(结果是猫)的组合,那么因为这个组合已经很能够很准确的识别猫,所以这个组合就能用来检测图片里是否是猫. - 具体来说,下面第一张图,某一个点为一个函数,而整个网络机构为函数集…

前言 研一的时候写过socket网络编程,研二这一年已经在用php写api都快把之前的基础知识忘干净了,这里回顾一下,主要也是项目里用到了,最近博客好杂乱啊,不过确实是到了关键时刻,各种复习加巩固准备9月份校招,顺便优美的完成手里的项目 概述 socket这个词可以有很多概念: 在TCP/IP协议中,“IP地址+TCP或UDP端口号”唯一标识网络通迅中的一个进程,“IP地址+端口号”就称为socket 在TCP协议中,建立连接的两个进程各自有一个socket来标识,那么这两个socket组成的s…

电影评论分类:二分类问题   加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)   将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul…

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都是按照从上到下递增的顺序排序.请设计一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组是否含有这个整数. 1 2 8 9 2 4 9 12 4 7 10 13 6 8 11 15 我们可以发现以下规律:首先选取数组右上角的数字.如果这个数字是要寻找的数字,则返回结果.若这个数字大于我们要寻找的数字,则去除这个数字所在的列:若这个数字小于我们要寻找的数字,则去除这个数字所在的行.也就是说如果查找的数字不在数组的右上角,则每一次都在数组…

<Github入门与实践>作者: [日] 大塚弘记 译者:支鹏浩/刘斌   简介 本书从Git的基本知识和操作方法入手,详细介绍了GitHub的各种功能,GitHub与其他工具或服务的协作,使用GitHub的开发流程以及如何将GitHub引入到企业中.在讲解GitHub的代表功能Pull Request时,本书专门搭建了供各位读者实践的仓库,邀请各位读者进行Pull Request并共同维护.   豆瓣地址:https://book.douban.com/subject/26462816/  …

最近在看深入了解java虚拟机第一版(周志明著),特此写读书笔记,整理其中重要的东西和自己的理解. ”java与c++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出去” 这堵墙所说就是虚拟机,书中也提到了为什么要学习虚拟机: 对于Java程序员来说,在虚拟机的自动内存管理机制的帮助下,不在需要为每一个new的操作去写配对的delete/free代码而且不容易出现内存泄漏和内存溢出的问题,但是由于内存控制的权力全在交给了虚拟机,所以一旦出现内存泄漏和溢出方面…

日常啰嗦 不要被标题吓到,虽然书籍是<实战java高并发程序设计>,但是这篇文章不会讲高并发.线程安全.锁啊这些比较恼人的知识点,甚至都不会谈相关的技术,只是写一写本人的一点读书感受,顺便整理了一下书中的代码,放到github里了. 书籍简介 当时在京东选书的时候就是被这本书的封面给吸引了,莫名的挺喜欢这本书,刚好那段时间也想补充一下这方面的知识点,看了一下书籍简介就下单购买了. 2017年4月10号开始读,到30号读完,中间的二十天基本都是抽出中午的一小段时间看书,每天虽然看的不多,但是加在…