神器 英语学习 服务器anki
java多线程基础的学习
#java多线程学习（主要围绕着线程的实现、状态、同步、通信以及高级主题如线程池） ##1.线程、进程、多线程 进程： 正在进行中的程序，一个程序的执行过程，需要资源：内存、cpu。 线程： 属于进程，指的是一个可以独立运行的代码片段（执行单元、执行路径）。 一个进程中有多个可以独立运行的执行单元， ......
ftrace学习 —— user_events的用法
# 参考 [https://docs.kernel.org/trace/user_events.html](https://docs.kernel.org/trace/user_events.html) # 测试程序 [samples/user_events/example.c](https://e ......
本学期学习情况总结
1、回顾我的本学期目标，现在看来已经完成了最初设下的目标，在web方面，我已经能独立完成一个完整的mis系统并且还能进行一定程度的美化。 在app方面，我已经掌握了app制作的基本技能，总体来说还是有很大进步的。 2、《构建之法》这本书的内容逻辑很清晰明了，第一章是从整体分析软件工程这门学科的发展和 ......
Day03学习日志
# Day03学习日志 ## 类型转换 由于Java是强类型语言，所以要进行有些运算的时候的，需要用到类型转换。 运算中，不同类型的数据先转化为同一类型，然后进行运算。 低->高 顺序： byte, short, char -> int -> long-> float -> double 注意： 1 ......
机构设计之高流量QPS微服务分布式设计
1，系统设计原则及技术指标 系统-技术设计原则 好系统是迭代出来的。 先解决核心的问题，预测未来可能出现的问题。第一版 1000人，所以单机。 不要过度复杂化系统。 先行的规划和设计。 对现有的问题有方案，对未来系统有预案。 无状态原则： 无状态：对单词请求的处理，不依赖于其他的请求。 处理一次请求 ......
周末拾遗 xsos 的学习与使用
# 周末拾遗 xsos 的学习与使用 ## 摘要 ``` 周末陪儿子上跆拳道课. 自己一个人傻乎乎的开着笔记本想着学习点东西. 上午看到了一个sosreport的工具. 本来想学习一下. 发现xsos 应该是更好的一个工具, 所以决定学习和记录一下. Mark一下. ``` ## xsos ``` ......
Kong入门学习实践(1)基础概念快览
最近在学习Kong网关，因此根据老习惯，我会将我的学习过程记录下来，一来体系化整理，二来作为笔记供将来翻看。由于我司会直接使用Kong企业版，学习过程中我会使用Kong开源版。Kong是一款基于Nginx Lua模块写的高可用，易扩展的开源API Gateway项目。由于Kong是基于Nginx的，... ......
Linux命令行与shell脚本编程大全学习笔记
理解Linux文件权限 执行ls -l命令获取当前目录下所有文件、目录和设备的权限。 显示的列表字段分别为： 文件类型，比如目录（d）、文件（-）、字符型文件（c）或块设备（b）；文件的权限；文件的硬链接总数；文件属主的用户名；文件属组的组名；文件的大小（以字节为单位）；文件的上次修改时间；文件名或 ......
esp32_s3学习
#官方资料 >https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/latest/esp32s3/hw-reference/esp32s3/user-guide-devkitc-1.html ......
c++面试学习2
1. 排序算法及其比较次数 排序次数的数量级决定了排序算法的复杂度（作为个人纪录，下面图片写的不要清晰 见谅） 2. fgets(s,n,f)函数的功能： 原型是char *fgets(char *s, int n, FILE *stream); 从流中读取n-1个字符，除非读完一行，s用来接收字符 ......
java——微服务——spring cloud——Nacos——NacosRule负载均衡
首先设置下orderservice的集群所属： 设置负载均衡规则： ......
算法学习day53动态规划part14-1143、53、1035
package LeetCode.DPpart14; /** * 1143. 最长公共子序列 * 给定两个字符串text1 和text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。 * 如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 * 一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符 ......
算法学习day52动态规划part13-674、300、718
package LeetCode.DPpart13; /** * 674. 最长连续递增序列 * 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。 * 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定， * 如果对于每个 l <= i < r，都有 num ......
小灰灰深度学习day8——线性回归(从零开始实现与简洁的实现)
从零开始实现的代码如下: import math import random #随机梯度下降 随机的权重 import time import numpy as np from d2l import torch as d2l #实现过的函数写在d2l包中 ''' 加这两句是为了能画出散点图,不然会报 ......
英语单词学习
em/am--take example premium 高昂的;优质的 pr -- before premium pr+em --take before 提前拿/有特权 即为高贵等含义 ......
6.4日学习总结css伪元素hover,active,focus
selector::pseudo-element { property: value; } 添加伪元素的语法为 "选择器" +::+"伪元素" 最常用的伪元素hover,意为鼠标悬浮状态下css显示的样式 以按钮的样式为例 .btnst2{ width:79px; font-size:17px; p ......
Day02学习日志
# Day02学习日志 ## 写注释的几种方法 1. 单行注释 // 2. 多行注释 /* */ 3. 文档注释 /** * */ ## 标识符和关键字 1. 注意大小写 2. 注意命名规则 3. 记住关键字 ## 数据类型 ### 基本数据类型 1. 整数类型 byte：1个字节 -128—127 ......
针对SpringBoot服务端返回的空对象和空数组问题
返回的Json会自动过滤掉空指针的对象，但是若遇到非空指针的没有任何内容的对象，举例如下： public class Person { private String name; private Integer age; private Boolean sex; public String getNa ......
《CentOS系统管理与服务器配置》pdf电子书免费下载
本书是职业教育“十三五”改革创新规划教材，依据高职高专网络技术专业人才培养方案的要求，并参照相关的国家职业技能标准编写而成。本书以基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux发行版本CentOS 6 操作系统为平台，选取面向工作岗位的项目案例，采用项目导向、任务驱动的方式 ......
5.28学习总结thread多线程理解
多线程早在大二刚来的时候就听王建民老师提到过，但是当时觉得多线程肯定很难，而且现在也用不到，就没有接触。现在看来多线程的学习还是比较简单的。 下面演示代码均为Python from threading import Thread th = thread(target=,args=()) # targ ......
线性空间学习笔记（部分）
因为线性空间的知识点多而杂，无法一一记录，因此只取一些学习中遇到困难的地方做笔记。 # 列向量与行向量 只要不特殊提及，在线性代数中研究的向量都是 **列向量**。 显然，一个列向量左乘行向量的结果是一个标量。而一个列向量左乘一个矩阵，可以看作左乘一行列向量。即： $$ A\mathbf x=A\b ......
go程序在linux服务器上运行
## 一、go语言环境安装 [参考菜鸟教程](https://www.runoob.com/go/go-environment.html) ## 二、编译 1. 测试代码源码： ```golang package main import "fmt" func main() { fmt.Println ......
与学校有关的英语单词
学校 1. nursery 托儿所 kindergarten 幼儿园 elementary school 小学 primary school 小学 secondary school 中学 university 大学 college 学院，大学 institute 学院，研究所如：a military ......
【安全学习之路】Day24
 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3073714/202306/3073 ......
youtobe深度学习推荐系统-学习笔记
# 简介 **前言** 本文是**Deep Neural Networks for YouTube Recommendations** 论文的学习笔记。淘宝的召回模型曾经使用过这篇论文里面的方案，后续淘宝召回模型升级到了MGDSPR：多粒度深度语义商品检索。 **转向深度学习** 和谷歌的其他产品一 ......
3.5 集成学习方法之随机森林
因为决策树会出现那种过拟合的情况，这时候我们就会用到随机森林 # 1 什么是集成学习方法 >集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 **说白了，就是三个臭皮匠顶一个 ......