常用算法的时间复杂度分析
摘要：按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。时间复杂度：基本
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posted @ 2019-05-30 17:15
05 2019 档案
Random Forest（sklearn参数详解)
摘要：2016年08月17日 10:32:42 铭霏 阅读数：36874 2016年08月17日 10:32:42 铭霏 阅读数：36874 版权声明：本文为博主原创文章，博主转载请附加原文链接并声明。 https://blog.csdn.net/u012102306/article/details/52
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posted @ 2019-05-24 18:54
https://github.com/626626cdllp/data-mining
摘要：https://github.com/626626cdllp/data-mining
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posted @ 2019-05-24 15:21
高并发下redis
摘要：1. 高并发架构系列：分布式锁的由来、特点及Redis分布式锁的实现详解 2018年12月21日 16:18:49 mikechen优知 阅读数：53 标签： 程序员 架构 技术 互联网 IT 更多 个人分类： 高并发架构系列 2018年12月21日 16:18:49 mikechen优知 阅读数：
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posted @ 2019-05-24 12:22
程序员常用的3大Web安全漏洞防御解决方案：XSS、CSRF及SQL注入（图文详解）
摘要：https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/86489067 随着互联网的普及，网络安全变得越来越重要，程序员需要掌握最基本的web安全防范，下面列举一些常见的安全漏洞和对应的防御措施。01 常见的Web安全问题1.前端安全XSS 漏洞CSRF
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posted @ 2019-05-24 12:11
mysql字典取值，列表包含
摘要：SELECT * FROM e where JSON_CONTAINS(json_extract(scope_detail, '$.shop'), '001');
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posted @ 2019-05-24 10:17
高并发架构系列：Redis并发竞争key的解决方案详解
摘要：https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/85096418 https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/list/2? -good blog 需求由来1.Redis高并发的问题Redis缓存的高性能有目共睹
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posted @ 2019-05-23 18:21
Redis锁机制的几种实现方式
摘要：1. redis加锁分类 redis能用的的加锁命令分表是INCR、SETNX、SET 2. 第一种锁命令INCR 这种加锁的思路是， key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作进行加一。 然后其它用户在执行 INCR 操作进行加一时，如果返回的数大于 1 ，
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posted @ 2019-05-23 17:54
用大白话谈谈XSS与CSRF
摘要：https://segmentfault.com/a/1190000007059639 安全 javascript xss csrf 23.5k 次阅读 · 读完需要 10 分钟 安全 javascript xss csrf 这两个关键词也是老生常谈了，但是还总是容易让人忘记与搞混~。XSS与CSR
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posted @ 2019-05-22 10:21
Lenet5设计理解——咬文嚼字系列
摘要：最近在看lecun大神的这篇经典文章：“Gradient-Based Learning Appliedto Document Recognition”，文章较老，但是对于lenet5的一些基础概念讲解浅显易懂，本文主要对lenet5的架构和设计讲一些我的粗浅理解，对一些问题写一些我的看法，同时我也提
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posted @ 2019-05-21 16:07
深度学习500问
摘要：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
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posted @ 2019-05-20 18:58
cnn层次
摘要：5.1.1 输入层 输入层(Input Layer)通常是输入卷积神经网络的原始数据或经过预处理的数据，可以是图像识别领域中原始三维的多彩图像，也可以是音频识别领域中经过傅利叶变换的二维波形数据，甚至是自然语言处理中一维表示的句子向量。以图像分类任务为例，输入层输入的图像一般包含RGB三个通道，
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posted @ 2019-05-20 18:46
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
摘要：在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, l
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posted @ 2019-05-20 16:28
批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解
摘要：梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降法也常
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posted @ 2019-05-20 14:59
全连接理解2
摘要：(名称：全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？举个例子：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，输出了20个12
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posted @ 2019-05-18 12:10
深入理解卷积层，全连接层的作用意义
摘要：有部分内容是转载的知乎的，如有侵权，请告知，删除便是，但由于是总结的，所以不一一列出原作者是who。再次感谢，也希望给其他小白受益。首先说明：可以不用全连接层的。理解1：卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。理解2：从卷
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posted @ 2019-05-18 12:02
关于类型为numpy，TensorFlow.tensor，torch.tensor的shape变化以及相互转化
摘要：https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数：727 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数：727 1.numpy类型：numpy.
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posted @ 2019-05-17 17:54
四种常见的 POST 提交数据方式（application/x-www-form-urlencoded，multipart/form-data，application/json，text/xml）
摘要：转载：https://www.topjishu.com/6324.html HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS、GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、TRACE、CONNECT 这几种。其中 POST 一般用来向服务端提交数据，本文主要讨论 POST 提交
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posted @ 2019-05-10 12:14
IO模式和IO多路复用
摘要：阅读目录 1 基础知识回顾 2 I/O模式 3 事件驱动编程模型 4 select/poll/epoll的区别及其Python示例 阅读目录 1 基础知识回顾 2 I/O模式 3 事件驱动编程模型 4 select/poll/epoll的区别及其Python示例 网络编程里常听到阻塞IO、非阻塞IO
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posted @ 2019-05-08 11:36
协程概述
摘要：https://blog.csdn.net/chengqiuming/article/details/80573288 协程不是进程，也不是线程，它就是一个函数，一个特殊的函数——可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处继续运行。所以说，协程与进程、线程相比，不是一个维度的概念。一个进程可以包含多个
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posted @ 2019-05-07 20:31
IO多路复用
摘要：https://blog.csdn.net/baixiaoshi/article/details/48708347 https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/52943917 select，poll，epoll都是IO多路复用的机制。所谓I/O多
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posted @ 2019-05-07 19:20
MYSQL中的乐观锁实现(MVCC)简析
摘要：https://segmentfault.com/a/1190000009374567#articleHeader2 什么是MVCC MVCC即Multi-Version Concurrency Control，中文翻译过来叫多版本并发控制。 MVCC是解决了什么问题 众所周知，在MYSQL中，My
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posted @ 2019-05-07 18:46
https处理的一个过程，对称加密和非对称加密
摘要：https://www.cnblogs.com/xiohao/p/9054355.html 一，对称加密 所谓对称加密，就是它们在编码时使用的密钥e和解码时一样d(e=d)，我们就将其统称为密钥k。 对称加解密的过程如下： 发送端和接收端首先要共享相同的密钥k(即通信前双方都需要知道对应的密钥)才能
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posted @ 2019-05-07 18:45
Innodb 实现高并发、redo/undo MVCC原理
摘要：http://www.cnblogs.com/shiqi17/p/9787940.html 一、并发控制 因为并发情况下有可能出现不同线程对同一资源进行变动，所以必须要对并发进行控制以保证数据的同一与安全。 可以参考CPython解释器中的GIL全局解释器锁，所以说python中没有真正的多线程，多
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posted @ 2019-05-07 18:32
git使用
摘要：远程分支和本地分支需要区分，所以，在从服务器上拉取特定分支的时候，需要指定本地分支名字。 git branch product origin/product 从远程分支拉取到本地并指定名字 同步本地远程分支。 git fetch origin 把远程所有的分支情况同步到本地 同步本地远程分支。 gi
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posted @ 2019-05-07 16:05
Git常用命令梳理
摘要：https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5690820.html 在日常的Git版本库管理工作中用到了很多操作命令，以下做一梳理： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 查看分支
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posted @ 2019-05-07 11:05
git fetch 更新远程代码到本地仓库
摘要：https://www.cnblogs.com/chenlogin/p/6592228.html 理解 fetch 的关键, 是理解 FETCH_HEAD，FETCH_HEAD指的是: 某个branch在服务器上的最新状态’。这个列表保存在 .Git/FETCH_HEAD 文件中, 其中每一行对应于
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posted @ 2019-05-06 20:52
理解RESTful架构
摘要：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html 越来越多的人开始意识到，网站即软件，而且是一种新型的软件。 这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式，建立在分布式体系上，通过互联网通信，具有高延时（high latency）、高并发等特点。 网
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posted @ 2019-05-06 11:15
漫谈五种IO模型（主讲IO多路复用）
摘要：首先引用levin的回答让我们理清楚五种IO模型 1.阻塞I/O模型 老李去火车站买票，排队三天买到一张退票。 耗费：在车站吃喝拉撒睡 3天，其他事一件没干。 2.非阻塞I/O模型 老李去火车站买票，隔12小时去火车站问有没有退票，三天后买到一张票。耗费：往返车站6次，路上6小时，其他时间做了好多事
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posted @ 2019-05-05 15:56
python 单下划线/双下划线使用总结
摘要：https://www.cnblogs.com/hester/articles/4936603.html Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量/方法。主要存在四种情形 object # public __object__ # special, python system use, u
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posted @ 2019-05-05 14:35
