GiteaJenkinswebhooks-前端自动化部署 jenkins中文汉化文档 https://blog.csdn.net/qq_37489565/article/details/104337073安装Locale插件>设置语言为zh_US>重启>设置语言为zh_CN>刷新页面就可以了Jenkins的插件安装，在插件管理中安装Generic Webhoo…

前言 不要整天沉迷于学习…. 字典 一、我想跟你聊聊字典 1、为何要有字典? 大家有没有想过为什么要有字典？有列表不就可以了吗？ 也许大家会这么认为，我给大家举个例子，大家就明白了。 比如说，我通讯录有100个电话号码…

l 首先执行$ top命令，检查系统运行状态，此台Linux服务器的CPU利用率为732% l 再执行$ ps aux |grep [pid]命令，定位到可疑的挖矿木马文件，位于/var/tmp/目录下 l 继续执行$ hadoopversion命令，检查Hadoop版本&#…

前言 只有加班才会让我感到快乐……………. 函数 一、函 数的基本语法及特性 首先，我们要明确，函数的出现，目的就是为了解决重复代码的问题。 接下来，举个栗子来说明： 老板让你写一个监控程序，用来监控服务…

Python基础 一、Python的数据类型 1、int(整型) 在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647，而.在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为…

作者 郑如滨 单位 集美大学 本题目要求读入若干以回车结束的字符串表示的整数或者浮点数，然后将每个数中的所有数字全部加总求和。 输入格式: 每行一个整数或者浮点数。保证在浮点数范围内。 输出格式: 整数或者浮点数中的数字之和。题目保证和在整型范围内。 …

前言 blog花了一上午写的，结果笔记本关机了，没有保存，找不到了，找不到了啊，所以说，你看的每一篇blog可能都是我写了2次以上的…….哎！！ 代码改变世界，继续......... Pyth…

欢迎大家一起来Hacking水友攻防实验室学习，渗透测试，代码审计，免杀逆向，实战分享，靶场靶机，求关注 今天培训已经很累了，我们结束了态势感知和三级跳板的课程，开始了网络侦查的学习。 一、搭建域环境 DC是win2008R2，为了方便我设置3台机子都是host-only，并且静态ip …

数据库操作 Python3中连接数据库的方式有很多，而且十分的方便简单。在《python基础教程（第三版）》中关于这一节使用了SQLite数据库，而在我们实际使用过程中，可能更加倾向于使用SqlServer，MySQL等&#xff…

1.检查JDK环境变量是否配置正确！ 2.删除C:Program Files (x86)Common FilesOracleJava下的javapath_target_4292140文件下的java.exe、javaw.exe 、javaws.exe三个文件夹； 检查是否成功

一.redis数据持久化(数据保存在硬盘上) 1. 关系型数据库Mmysql持久化　　任何增删改语句都是在硬盘上操作(安全)　　断电,硬盘上数据还在2.非关系型数据库　　默认所有的增删改都是在内存中操作(高效不安全)　　断电以后内存数据不存在　　断电以后redis部分数据会丢失:丢失的数…

Python列表基本操作 记住一句话，叫做顾首不顾尾 首先我们来定义一个列表 name ["jixuege","dajiba","boduoye","cangjinkong","youtianai"] 接下来，我们就对这个列表来进行一系列的操作 1、切片 取值…

在 Django 中，有一个视图函数需要根据某些条件来决定使用哪种表单。 有两个表单如下： class OpenExtraForm(forms.ModelForm):class Meta:model Extradef __init__(self, *args, **kwargs):super(OpenExtraForm, self).__init__(*args, **kwargs)sel…

↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货 作者：吴晓晖，中山大学硕士 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282 不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学…

在讨论GBDT前，先来看看什么是GD，BGD和SGD GD（Gradient Descent，梯度下降）: 求损失函数最小值：梯度下降；求损失函数最大值：梯度上升。 假设线性模型： 其中θ是参数。 …

批梯度下降(BGD, batch gradient descent)，计算公式如下，每次梯度下降往样本总体损失函数减少的方向更新. 优点：以梯度下降最快的方向收敛。 缺点：每次更新参数都要计算全部样本，计算量很大，尤其当样本数量…

文章目录 批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD 一般线性回归函数的假设函数为: 批量梯度下降BGD 对所有的参数求均方误差 损失函数： 随机梯度下降SGD #更新单个参数，对单个参数求均方误差 小批量梯度下降MBGD 顾名思义。

梯度下降举例子推导过程 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 是loss函数，对上一级的输入求导（可以是单变量的，也可以的是多变量的），然后输出是输入减去梯度 减去（负号）是因为求导是梯度上…

引言 梯度下降：两个意思， 根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪；让函数值下降（变小）。简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 其共有三种： BGD,batch gradient descent:批量梯度下降SGD,stochasti…

1. 从梯度下降开始 这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。 什么是梯度下降？梯度下降 (Gradient Decent) 是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降， 以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向…