记一次更换Centos8SSH端口的记录 备份旧SSH文件123456# 创建当前时间字符串date_format=`date +%Y_%m_%d:%H:%M:%S`# 复制文件sudo cp /etc/ssh/sshd_config /etc/ssh/sshd_config_$date_forma ...

问题描述 程序需求，需要通过Java后端程序使用grep命令从指定文件搜索关键词，返回相关行展示到前端。 解决方案首先想到的就是使用SSH工具类登入目标机器就执行命令，读取返回流就完事。但事情并没有想象中的那么简单。组长告知我访问目标主机需要先SSH登入中间机，再使用中间机发起SSH。好嘛，写个S ...

哪些例子使用了序列模型 语音识别: 在给定输入的音频片段 X , 并要求输出对应的文字记录 Y. 音乐生成: 输入可以是一个数字, 几个音符, 或者没有输入. 情感分类: 输入可以是一串字符串, 输出是评分. DNA 序列分析: 输入是特定的 DNA 序列, 标记出某部分匹配某种蛋白质. 机器翻译: ...

什么是 ML 策略比如说你的猫分类模型已经达到了 90% 的正确率. 你想继续提升你的正确率, 可能就会想到以下的方式: 通常来说是有非常多的方式, 当是如果你选错了方向. 可能就会浪费掉大量的时间. 就比如你可能花了6 个月的时间去收集数据.但是最终发现更多的数据对网络没有任何帮助 所以怎么去判断 ...

调试参数的调整有优先级, 红色的最重要, 橙色次之, 紫色最后考虑, 其他尽量不改.参数很难知道这个值的变化对结果有什么影响, 所以尽管随便尝试如果发现了某个区域的值效果较好, 可以对这个区域进行精细取值 选择合适的范围虽然随机取值能够提升你的搜索效率, 但是随机取值并不是在有效范围内的随机均匀取值 ...

Mini-batch 梯度下降在以前的训练中， 我们总是将所有的数据一次性加入算法进行计算。 这回导致计算缓慢。我们可以将训练集分割成不同的小份， 例如每份 1000 个，这样不仅可以加快运算速度， 并且每次mini-batch 计算完成都能对权重进行更新。 Mini-batch 与 batch 损 ...

训练/开发/测试集创建高质量的训练开发测试集有助于探究适合网络的超参。我们常常会将数据划分成以下几部分 训练集 简单交叉验证集 测试集 开始时先使用训练集进行训练，然后使用验证集选择最好的模型。经过一段时间的选择后再使用测试机对最终选定的模型进行测试评估。 数据的划分在早期的机器学习中，我们常常 ...

上一节我们学习了单层神经网络，本周学习的是深层神经网络 深层神经网络上图中分别对应这逻辑回归，2层神经网络，3层神经网络，6层神经网络。我们认为逻辑回归是相对“浅”的神经网络，6层神经网络相对“深”。在几年前社区认为有些函数只有较深的神经网络能够学习。 深层神经网络的向前传播我们先使用单个样本作为例 ...

上一节我们学习了用逻辑回归解决二元分类问题，这节是介绍浅层神经网络 神经网络的描述我们使用一个双层神经网络作为例子神经网络主要由三层构成，分别是 输入层: 传入神经网络的数据层。 隐藏层: 训练过程中看不到数值的层，输入层可以看到输入数据，输出层输出预测值。 输出层: 负责输出结果，预测\hat{ ...

第三章3.2 width/height作用的具体细节3.2.1 深藏不露的width:auto 当我们对元素设置width:100%时,实际作用的是contex-box，此时元素的实际占用尺寸是在父元素的宽度基础上加上自身padding、margin以及border。 此时可以使用“宽度分离”进 ...