08 2019 档案
摘要：1.下载 tesseract下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 其中文件名中带有dev的为开发版本，不带dev的为稳定版本，可以选择下载不带dev的版本。 2.双击安装 一路next 到 如下界面 选择需要的语言，选中后在安装过程会下载勾
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摘要：坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。X，Y均为正数，该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。 绘制图片
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摘要：from PIL import ImageGrab import numpy as np import cv2 p = ImageGrab.grab()#获得当前屏幕 k=np.zeros((200,200),np.uint8)#清零 a,b=p.size#获得当前屏幕的大小 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')#编码格式 video = cv2.Vid
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摘要：numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]]，分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选，因为条件为
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摘要：（1）在applicationContext-quartz.xml配置文件里面配置好 （2）quartz 定时任务时间设置 1.这些星号由左到右按顺序代表 ： * * * * * * * 格式： [秒] [分] [小时] [日] [月] [周] [年] 2.序号 说明 是否必填 允许填写的值 允许的
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摘要：201-206都表示服务器成功处理了请求的状态代码，说明网页可以正常访问。 200（成功） 服务器已成功处理了请求。通常，这表示服务器提供了请求的网页。 201（已创建） 请求成功且服务器已创建了新的资源。 202（已接受） 服务器已接受了请求，但尚未对其进行处理。 203（非授权信息） 服务器已成
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摘要：以下是一些宏观要点： 神经网络是深度学习中非常流行的前沿技术；深度学习是机器学习的分支；机器学习是人工智能的分支； 深度学习包括四个主要概念。本文的目标是让读者掌握这四个深度学习基础概念： 前馈；梯度下降；全局最小值；反向传播； 示例： 想象你是一家宠物店的老板，你通过下面一份调查问卷来预测顾客的购
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摘要：Sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）由下列公式定义： 其对x的导数可以用自身表示： 相关代码： Sigmoid函数的图形如S曲线： 1.在神经网络中sigmoid通常被用作激活函数，它可以用来处理二分类问题。那么什么是激活函数呢？ 我们知道在多层的神经网络中，上一层的信号（也就是wx+b算出的结果
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摘要：numpy.sum axis的参数不能超过数组的维度，用来压缩其表示的维度，从下面的代码可以和明显看出其运算原理 再来个三维数组 np.max、np.min、np.mean等同理 （以2维数组为例）
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摘要：求和（np.add） 求差（np.substract） 求积（np.dot、np.matmul、np.multiply、*） 由上面可以看出： 对于array类型来说 ：只有matmul、dot方法执行矩阵乘法 而 multiply、*则执行对应位的相乘。 对于matrix类型来说：只有matmul
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摘要：相同点：两个函数都是在 [0, 1) 的均匀分布中产生随机数。 不同点：参数传递不同。random.random( )接收一个单独的元组，而random.rand( )接收分开的参数 两个函数功能完全一样，numpy为什么这么做，这是有历史原因的。可能是为了使 Matlab 用户更容易学习 pyth
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摘要：seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 可以看到，每次运行的结果都是一样的. 修改代码： 可以看到，和上一份代码的运行结果不同。这里每
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摘要：看官网吧 https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow
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摘要：1.国内镜像源 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣http://pypi.douban.com/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中国科学技术大学 http://pypi.m
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摘要：如果在运行python脚本时需要传入一些参数，例如gpus与batch_size，可以使用如下三种方式。 这三种格式对应不同的参数解析方式，分别为sys.argv、argparse、 tf.app.run， 前两者是python自带的功能，后者是tensorflow提供的便捷方式。 1.sys.ar
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摘要：1.什么是数据卷： 数据卷设计的目的，在于数据的永久化，他完全独立于容器的生存周期，因此，Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷，也不会存在类似的垃圾收集机制，对容器引用的数据卷进行处理。 2.数据卷的特点： 1.数据卷在容器启动时初始化，如果容器使用的镜像在挂载点包含了数据，这些数据会拷贝
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摘要：步骤与单机搭建redis集群相同 基于docker环境搭建redis-cluster集群（单机） 1.分别在两台机器创建 redis-cluster.tmpl creatRedisCluster.sh creatDocker.sh（每天机器创建三个redis实例） 创建集群
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摘要：1.拉取redis镜像 2.创建redis的配置文件redis-cluster.tmpl 3.创建自定义网桥redis-net 4.创建creatRedisCluster.sh脚本，用来生成每个节点的conf和data信息 运行该脚本，生成如下目录 5.启动6个redis实例 创建脚本creatDo
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摘要：环境基于docker，三台物理主机192.168.0.27、192.168.0.28、192.168.0.29，每台主机部署一个zookeeper节点，一个kafka节点，共三个zookeeper节点，三个kafka节点，容器之间的网络采用host模式 1.拉取镜像 2.启动容器 step1. 创建
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摘要：1、Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10 ，查看本页面的前提条件来验证你的CentOS 版本是否支持 Docker 。 通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本 2、使用 root 权限登录 Centos。确保 yum 包更新到最新。 3、卸载旧版本(如果安装过旧版
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