https://www.linuxprobe.com/chapter-00.html 1 linux安全 更安全 对比windows 代码漏洞 及时修补 全世界看到源代码 2 linux 可以卸载图形界面 linux图形化就是一个软件 可以卸载 卸载图形化 不占用内存 网站内存沾满 内存占满充分压榨 ...
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2019-11-03 14:53:19
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新手需要掌握的命令 目录 原文链接：https://www.linuxprobe.com/chapter-02.html 一、 常用系统工作命令 二、 系统状态检测命令 三、 工作目录切换命令 四、 文本文件编辑命令 五、 文件目录管理命令 六、 打包压缩与搜索命令 七、 问答题 一、常用系统工作命 ...
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2019-11-02 00:17:06
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1 import requests 2 import bs4 3 4 #获取网页代码 5 def gethtml(url): 6 try: 7 response = requests.get(url) 8 response.raise_for_status() 9 response.encoding... ...
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2019-10-31 23:44:28
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\chapter{数论} \begin{example}(1995年初联)试证:每个大于$6$的自然数$n$, 都可以表示为两个大于$1$且互质的自然数之和.\end{example}\begin{solution}\begin{enumerate} \item 当$n$是奇数,则$n=2+(n-2 ...
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2019-10-17 17:27:24
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Dice Similarity Coefficent vs. IoU Several readers emailed regarding the segmentation performance of the FCN-8s model I trained in Chapter Four. Speci ...
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2019-10-14 23:48:34
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一、学习算法 “学习”：对于某类任务T和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验E中学习是指，通过经验E改进后，它在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升。 1、任务T：通常定义为机器学习系统应该如何处理样本。 →样本（Example）：我们从某些希望机器学习系统处理的对象或事件中收集到的已经量化 ...
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2019-10-12 10:52:55
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信息论：对一个信号包含信息的多少进行量化。其基本想法是：一个不太可能的事件居然发生了，要比一个非常可能的事件发生，能提供更多的信息。 一、根据信息论的基本想法来量化信息，会有： 1、非常可能发生的事件信息量要比较少，并且极端情况下，确保能够发生的事件应该没有信息量。 2、较不可能发生的事件具有更高的 ...
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2019-10-02 16:41:20
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概率论：用于表示不确定性声明的数学框架，它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明的公理。 一、概率论在人工智能领域的用途： ①概率法告诉我们AI系统如何推理，据此我们设计一些算法来计算或者估算由概率论导出的表达式； ②我们可以用概率和统计从理论上分析为我们提出的AI系统的行为 ...
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2019-10-02 16:27:46
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主成分分析（principal components analysis,PCA） 用基础的线性代数知识能够推导出主成分分析（principal components analysis,PCA）这一简单的机器学习算法。 1、出发点：在n维实线性空间中我们有m个点的集合{x(1),x(2),...,x( ...
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2019-10-02 14:34:38
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1、AI深度学习（Deep Learning）：让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念体系来理解世界，而每个概念则通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义。 2、AI的一个关键挑战：将非形式化的知识传达给计算机。 3、知识库（knowledge base）：将关于世界的知识用形式化的语言进行硬编码 ...
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2019-10-01 18:32:21
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