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2 资产管理
583
2023-05-06
《Zabbix v6.4 使用手册》
2 资产管理 概述 构建资产库 手动模式 自动模式 资产模式选择 资产清单概述 资产清单宏 2 资产管理 概述 你可以将联网设备的资产信息保存在Zabbix里。 Zabbix管理页面有一个特殊的 Inventory(资产记录)菜单。 但你一开始不会看到任何数据,这里你也不能输入任何资产相关的信息。资产信息是在配置主机时人工录入建立的资...
HTTPS
1025
2018-08-06
《Android校招面试指南》
HTTPS简介 1. 客户端发起HTTPS请求 2. 服务端的配置 3. 传送证书 4. 客户端解析证书 5. 传送加密信息 6. 服务段加密信息 7. 传输加密后的信息 8. 客户端解密信息 我们都知道HTTPS能够加密信息,以免敏感信息被第三方获取。所以很多银行网站或电子邮箱等等安全级别较高的服务都会采用HTTPS协议。 HTT...
计算与推断思维
2613
2018-04-22
《计算与推断思维 中文版》
计算与推断思维 中文版 赞助我 协议 KivyCN 学习资源 计算与推断思维 中文版 原书:data-8/textbook 译者:飞龙 在线阅读 PDF格式 EPUB格式 MOBI格式 代码仓库 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0 KivyCN 学习资源 Think Python 中文第二版...
AkShare 自然语言处理
1596
2021-02-01
《AkShare 使用教程》
AkShare 自然语言处理 知识图谱 智能问答 AkShare 自然语言处理 知识图谱 接口: nlp_ownthink 目标地址: https://ownthink.com/ 描述: 获取思知-知识图谱的接口, 以此来查询知识图谱数据 限量: 单次返回查询的数据结果 输入参数 名称 类型 必选 描述 word str Y ...
8.1 函数式编程概述
2490
2019-03-05
《Kotlin极简教程》
8.1 函数式编程概述 8.1 函数式编程概述 函数式编程思想是一个非常古老的思想。我们简述如下: 我们就从1900 年 David Hilbert 的第 10 问题(能否通过有限步骤来判定不定方程是否存在有理整数解?) 开始说起吧。 1920,Schönfinkel,组合子逻辑(combinatory logic)。直到 Curry H...
为什么选择 Keras?
2589
2018-05-06
《Keras官方中文文档》
为什么选择 Keras? Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎,并且不会将你锁定到一个生态系统中 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 为什么选择 Keras? 在...
19.CPU进化论:精简指令集的诞生
2519
2022-01-17
《计算机底层的秘密》
19.CPU进化论:精简指令集的诞生 内存与编译器 化繁为简 精简指令集哲学 两数相乘 标准从来都是一个好东西 指令流水线 名扬天下 总结 19.CPU进化论:精简指令集的诞生 在上一篇文章《CPU进化论:复杂指令集》中我们从历史的角度讲述了复杂指令集出现的必然,随着时间的推移,采用复杂指令集架构的CPU出现各种各样的问...
机器学习的主要挑战
3056
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
机器学习的主要挑战 简而言之,因为你的主要任务是选择一个学习算法并用一些数据进行训练,会导致错误的两件事就是“错误的算法”和“错误的数据”。我们从错误的数据开始。 训练数据量不足 要让一个蹒跚学步的孩子知道什么是苹果,需要做的就是指着一个苹果说“苹果”(可能需要重复这个过程几次)。现在这个孩子就能认识所有形状和颜色的苹果。真是个天才! 机器学习还...
3.5 学习虚拟主机
1064
2020-01-13
《前端开发者手册2019》
3.5 学习虚拟主机 3.5 学习虚拟主机 网络托管服务是一种互联网托管服务,允许个人和组织通过万维网访问其网站。 Web主机是指在客户使用或租用的服务器上提供空间以及提供Internet连接(通常在数据中心中)的公司。 — 维基百科 & 中文地址 基础学习: Web托管101: 让你的网站一直在网络上运行 [视频] 图片...
学习优化奖励
1431
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
学习优化奖励 在强化学习中,智能体在环境(environment)中观察(observation)并且做出决策(action),随后它会得到奖励(reward)。它的目标是去学习如何行动能最大化期望奖励 。如果你不在意去拟人化的话,你可以认为正奖励是愉快,负奖励是痛苦(这样的话奖励一词就有点误导了)。简单来说,智能体在环境中行动,并且在实验和错误中去学习...
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