01 2018 档案
摘要：Redis数据库教程——系统详解学习Redis全过程 Redis快速入门：Key-Value存储系统简介 Key-Value存储系统： Key-Value Store是当下比较流行的话题，尤其在构建诸如搜索引擎、IM、P2P、游戏服务器、SNS等大型互联网应用以及提供云计算服务的时候，怎样保证系统在
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摘要：Redis 简介 http://www.runoob.com/redis/redis-intro.html Redis 安装 http://www.runoob.com/redis/redis-install.html Redis 配置 http://www.runoob.com/redis/red
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摘要：1.redis是什么 2.redis的作者何许人也 3.谁在使用redis 4.学会安装redis 5.学会启动redis 6.使用redis客户端 7.redis数据结构 – 简介 8.redis数据结构 – strings 9.redis数据结构 – lists 10.redis数据结构 – 集
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摘要：本文主要讲述本人的集群部署kafka过程以及遇到的问题： 其中：kafka版本为：kafka_2.10，zookeeper版本为：zookeeper-3.4.8，jdk-8u101-linux-x64 一 kafka以及zookeeper安装以及环境配置 二 zookeeper集群配置以及测试 三
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摘要：Tomcat有很多方面，我从内存、并发、缓存四个方面介绍优化方法。 ** 一.Tomcat内存优化 ** Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化，我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数。 JAVA_OPTS参数说明 -serv
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摘要：1、加大打开文件数的限制（open files） 查看 ulimit -nulimit -a vi /etc/security/limits.conf最后添加 * soft nofile 1024000 * hard nofile 1024000 hadoop - nofile 1024000 ha
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摘要：最近部署的tomcat，里面放了一个apk提供给测试人员测试，而有一天压测的时候，他们一致反馈下载不了，结果查看日志才发现如下错误： INFO: Maximum number of threads (200) created for connector with address null and p
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摘要：用了很久的Tomcat，没怎么看过它的优化，今天抽出时间研究了下，将内容记录下。 首先，是客户端访问tomcat的一个过程，如图所示： 图中间虚线框部分是 Apache基金下的服务器来做静态资源处理的，而这部分需要花费大量时间，当用nginx和tomcat做企业级集群的时候，需要禁用掉AJP协议。
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摘要：1、内存优化： 优化内存，主要是在bin/catalina.bat/sh 配置文件中进行。linux上，在catalina.sh中添加： JAVA_OPTS="-server -Xms1G -Xmx2G -Xss256K -Djava.awt.headless=true -Dfile.encodin
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摘要：Tomcat 是一个轻量级应用服务器，在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用，是开发和调试JSP程序的首选。 下面介绍一下tomcat的性能优化及部署时的参数调整。 1、jdk的选择： jdk 可以使用1.4或1.5版本，都没有问题，推荐使用1.5 2、jvm的设置： tomcat 的
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摘要：cat /etc/sysctl.conf cat /etc/sysctl.conf cat /etc/sysctl.conf cat /etc/sysctl.conf #CTCDN系统优化参数 #关闭ipv6 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.c
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摘要：Linux系统中tomcat的启动参数 export JAVA_OPTS="-server -Xms1400M -Xmx1400M -Xss512k -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseBiasedLocking -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize
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摘要：Tomcat 的缺省配置是不能稳定长期运行的，也就是不适合生产环境，它会死机，让你不断重新启动，甚至在午夜时分唤醒你。对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU 的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU 的处理能力越强，系统运行速度越快
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摘要：这篇文章主要介绍了Tomcat并发优化方法介绍，小编觉得挺不错的，这里给大家分享下，供需要的朋友参考。 Tomcat 常用运行模式有3种，分别为 bio,nio,apr.生产环境建议用apr，详细请看上一篇博文《Tomcat之——运行模式》 安装APR [root@liuyazhuang ~]# y
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摘要：ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性，被广泛地应用于诸如 Hadoop、HBas
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摘要：Tomcat 8 安装 Tomcat 8 安装 官网：http://tomcat.apache.org/ Tomcat 8 官网下载：http://tomcat.apache.org/download-80.cgi 此时（20160207） Tomcat 8 最新版本为：apache-tomcat-
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摘要：一.Tomcat内存优化 1.JAVA_OPTS参数说明 Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化，我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 JAVA_OPTS参数。 服务器参数配置 配置完成后可重启Tomcat ，通过以下命令进行查看配置是否生效： 1.
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摘要：ssh登录慢 关闭dns反解析 SSH的配置文件，默认开启了DNS反向解析，这使得处于同一个局域网下的终端，在SSH到服务器的时候异常缓慢。 修改/etc/ssh/sshd_config文件 # UseDNS YES 修改为 UseDNS no systemctl restart sshd.serv
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摘要：CentOS7默认的防火墙不是iptables,而是firewalle 安装iptable iptable-service #先检查是否安装了iptables service iptables status #安装iptables yum install -y iptables #升级iptable
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摘要：下面是优化部分，优化的前提是内核版本是需要3.7以上，查看内核版本，执行命令uname -a会返回你的内核信息。 接着我们要进行一些优化，这才是选择CentOS 7 x64系统的主要原因。 重启之后，我们用PUTTY重新登陆服务器。 首先我们要在系统中启用TCP Fast Open运行命令 echo
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摘要：#!/bin/bash #author junxi by #this script is only for CentOS 7.x #check the OS platform=`uname -i` if [ $platform != "x86_64" ];then echo "this script
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摘要：禁用SELINUX # grep -i ^selinux /etc/selinux/config SELINUX=enforcing SELINUXTYPE=targeted 注释掉上面2行，并增加 SELINUX=disabled。运行setenforce 0(设置SELinux 成为permis
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摘要：前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的
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摘要：深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类： 既有encoder部分也有decoder部分：比如常见的RBM系列（由RBM可构成的DBM, DBN等），autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise au
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摘要：前言： 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample：rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐，训练过程中采用的是midi格式的音频文件，接着用建好的model来产生复调音乐。对音乐建模的难
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摘要：Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种，其实就是在autoencoder上加入了一个规则项，它简称CAE（对应中文翻译为？）。通常情况下，对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为： 这是直接对W的值进行惩罚的，而今天要讲的CAE其数学表达式同样
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摘要：CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR2013上，作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling)，叫stochastic pooling，在他的文章还给出了效果稍差点的probability weighted pooli
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摘要：和maxout(maxout简单理解)一样，DropConnect也是在ICML2013上发表的，同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的，两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进。 我们知道，Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0，而用
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摘要：maxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后，号称在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN这4个数据上都取得了start-of-art的识别率。 从论文中可以看出，maxout其实一种激发函数形式。通常情况下，如果激发函
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摘要：前言： 听说Pylearn2是个蛮适合搞深度学习的库，它建立在Theano之上，支持GPU(估计得以后工作才玩这个，现在木有这个硬件条件)运算，由DL大牛Bengio小组弄出来的，再加上Pylearn2里面已经集成了一部分常见的DL算法，本着很想读读这些算法的源码和细节这一想法，打算学习下Pylea
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摘要：目前，深度网络（Deep Nets）权值训练的主流方法还是梯度下降法（结合BP算法），当然在此之前可以用无监督的方法（比如说RBM，Autoencoder）来预训练参数的权值，而梯度下降法应用在深度网络中的一个缺点是权值的迭代变化值会很小，很容易收敛到的局部最优点；另一个缺点是梯度下降法不能很好的处
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摘要：前言： 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入层）引入随机噪声，这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE)，由Bengio在08年提出，见其文章Extracting and composing robust fea
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摘要：前言 训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的，源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature det
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摘要：前言： 本次主要是练习下ICA模型，关于ICA模型的理论知识可以参考前面的博文：Deep learning：三十三(ICA模型)。本次实验的内容和步骤可以是参考UFLDL上的教程：Exercise:Independent Component Analysis。本次实验完成的内容和前面的很多练习类似，
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摘要：前言： 本节主要是来简单介绍下stacked CNN（深度卷积网络），起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑：见Deep learning：三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)。因为有时候针对大图片进行recognition时，需要用到无监督学习的方法去pre-training（预训练）s
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摘要：内容： 本文主要是参考论文：On optimization methods for deep learning，文章内容主要是笔记SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）三种常见优化算法的在deep learning体系中的性能。下面是一些读完的笔记。 SGD优点：实
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摘要：前言： 本文是针对上篇博文Deep learning：三十四(用NN实现数据的降维)的练习部分，也就是Hition大牛science文章reducing the dimensionality of data with neural networks的code部分，其code下载见：http://ww
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摘要：前言： 最近一直在思考，如果我使用SCSAE（即stacked convolution sparse autoendoer）算法来训练一个的deep model的话，其网络的第二层开始后续所有网络层的训练数据从哪里来呢？其实如果在这个问题中，当我们的样本大小（指提供的最原始数据，比如大的图片集）和我
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摘要：数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着d
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摘要：基础知识： 在sparse coding（可参考Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)，Deep learning：二十九(Sparse coding练习)）模型中，学习到的基是超完备集的，也就是说基集中基的个数比数据的维数还要大，那么对一个数据而言，将其分解为基的
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摘要：前言： 本次主要是重新复习下Sparse autoencoder基础知识，并且加入点自己的理解。关于sparse autoencoder在前面的博文Deep learning：八(Sparse Autoencoder)中已有所介绍。 基础知识： 首先来看看为什么sparse autoencoder能
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摘要：前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning)设计前的一些数据预处理步骤，关于数据预处理的一些基本要点在前面的博文Deep learning：三十(关于数据预处理的相关技巧)中已有所介绍，无非就是数据的归一化和数据的白化，而数据的归一化又分为尺度归
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摘要：前言： 本文主要是介绍下在一个实际的机器学习系统中，该怎样对数据进行预处理。个人感觉数据预处理部分在整个系统设计中的工作量占了至少1/3。首先数据的采集就非常的费时费力，因为这些数据需要考虑各种因素，然后有时还需对数据进行繁琐的标注。当这些都有了后，就相当于我们有了元素的raw数据，然后就可以进行下
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摘要：前言 本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分，具体的网页教程参考：Exercise:Sparse Coding。该实验的主要内容是从2w个自然图像的patches中分别采用sparse coding和拓扑的sparse coding方法进行学习，并观察学习
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摘要：1.DeepID是什么？2.DeepID的强大的两个因素是什么?3.拿到图片数据后，本文做了那两件事情？ 首先明确一个概念什么是DeepID？ DeepID是人脸识别算法。 ########################### 目前人脸验证算法可以说是DeepID最强，本文使用theano对Dee
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摘要：DeepID，目前最强人脸识别算法，已经三代。 如今，深度学习方兴未艾，大数据风起云涌，各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段，人脸识别也不例外，香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征，将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面，取得了不错的效果。虽然是今年7月份才出的成果，但连发三箭，皆中靶心
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摘要：前言 本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分，具体的网页教程参考：Exercise:Sparse Coding。该实验的主要内容是从2w个自然图像的patches中分别采用sparse coding和拓扑的sparse coding方法进行学习，并观察学习
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摘要：前言： 关于Sparse coding目标函数的优化会涉及到矩阵求数问题，因为里面有好多矩阵范数的导数，加上自己对矩阵运算不熟悉，推导前面博文Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)中关于拓扑（非拓扑的要简单很多）Sparse coding代价函数对特征变量s导数的公
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摘要：前言： 由于在sparse coding模型中求系统代价函数偏导数时需要用到矩阵的范数求导，这在其它模型中应该也很常见，比如说对一个矩阵内的元素值进行惩罚，使其值不能过大，则可以使用F范数（下面将介绍）约束，查阅了下矩阵范数求导的相关资料，本节就简单介绍下。 首先，网络上有大把的人把2范数和F=2时
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摘要：Sparse coding： 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码)，因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支，同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程：Sparse Coding，Sparse Codi
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摘要：前言： 本文是用kmeans方法来分析单层网络的性能，主要是用在CIFAR-10图像识别数据库上。关于单层网络的性能可以参考前面的博文：Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)。当然了，本文依旧是参考论文An Analysis of Single-Layer Netwo
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摘要：前言： 本次是练习2个隐含层的网络的训练方法，每个网络层都是用的sparse autoencoder思想，利用两个隐含层的网络来提取出输入数据的特征。本次实验验要完成的任务是对MINST进行手写数字识别，实验内容及步骤参考网页教程Exercise: Implement deep networks f
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摘要：前言： 本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片采用convolution得到每个特征的输出结果，然后采用pooling方法对这些结果进行计算，使之具有平移不变等特性。实验参考的是斯坦福网页教程：Exercise:Convolution and Poo
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摘要：前言： 本节是练习Linear decoder的应用，关于Linear decoder的相关知识介绍请参考：Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)，实验步骤参考Exercise: Implement deep networks fo
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摘要：这又是Ng团队的一篇有趣的paper。Ng团队在上篇博客文章Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)中给出的结论是：网络中隐含节点的个数，convolution尺寸和移动步伐等参数比网络的层次比网络参数的学习算法本身还要重要，也就是说即使是使用单层的网络，只要隐含层的节
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摘要：本文是读Ng团队的论文” An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning”后的分析，主要是针对一个隐含层的网络结构进行分析的，分别对比了4种网络结构，k-means, sparse autoencoder,
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摘要：这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络，因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成，所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning算法的进一步理解。Deep learning是从06年开始火得，得益于大牛Hinton的文章，不过这位大牛的
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摘要：由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再来几个Gibbs采样，就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机模拟的基本思想
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摘要：本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling，分别参考网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中对应的章节部分。 Linear Decoders:
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摘要：前言： 本次实验主要是练习soft- taught learning的实现。参考的资料为网页：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Self-Taught_Learning。Soft-taught leaning是用的无监督
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摘要：本节参考的是网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中关于Building Deep Networks for Classification一节的介绍。分下面2大部分内容： 1. 从self-taught到dee
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摘要：前言： 这篇文章主要是用来练习softmax regression在多分类器中的应用，关于该部分的理论知识已经在前面的博文中Deep learning：十三(Softmax Regression)有所介绍。本次的实验内容是参考网页：http://deeplearning.stanford.edu/w
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摘要：在前面的logistic regression博文Deep learning：四(logistic regression练习) 中，我们知道logistic regression很适合做一些非线性方面的分类问题，不过它只适合处理二分类的问题，且在给出分类结果时还会给出结果的概率。那么如果需要用类似的
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摘要：前言: 现在来用PCA，PCA Whitening对自然图像进行处理。这些理论知识参考前面的博文：Deep learning：十(PCA和whitening)。而本次试验的数据，步骤，要求等参考网页：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UF
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摘要：前言： 这节主要是练习下PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用，2D的数据集是45个数据点，每个数据点是2维的。参考的资料是：Exercise:PCA in 2D。结合前面的博文Deep learning：十(PCA和whitening)理论知识，来进一步
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摘要：PCA： PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。 PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，而PCA中是将所有的x样本都同等对待。
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摘要：前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程：Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下：从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张，现在需要用sparse autoencod
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摘要：前言： 这节课来学习下Deep learning领域比较出名的一类算法——sparse autoencoder，即稀疏模式的自动编码。我们知道，deep learning也叫做unsupervised learning，所以这里的sparse autoencoder也应是无监督的。按照前面的博文：D
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摘要：前面的文章已经介绍过了2种经典的机器学习算法：线性回归和logistic回归，并且在后面的练习中也能够感觉到这2种方法在一些问题的求解中能够取得很好的效果。现在开始来看看另一种机器学习算法——神经网络。线性回归或者logistic回归问题理论上不是可以解决所有的回归和分类问题么，那么为什么还有其它各
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摘要：前言： 在上一讲Deep learning：五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用，这节主要是练习regularization项在logistic回归中的应用，并使用牛顿法来求解模型的参数。参考的网页资料为：http://opencl
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摘要：前言： 本节主要是练习regularization项的使用原则。因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。因此在模型的损失函数中，需要对模型的参数进行“惩罚”，这样的话这些参数就不会太大，而越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越
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摘要：前言： 本节来练习下logistic regression相关内容，参考的资料为网页：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.htm
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摘要：前言: 本文主要是来练习多变量线性回归问题(其实本文也就3个变量)，参考资料见网页：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html
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摘要：前言 本文是多元线性回归的练习，这里练习的是最简单的二元线性回归，参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.ht
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摘要：前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial，据说这个教程写得浅显易懂，也不太长。不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识，见网页：http://openclassroom.stan
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摘要：tornado简介 1、tornado概述 Tornado就是我们在 FriendFeed 的 Web 服务器及其常用工具的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其 非阻塞的方式和对ep
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摘要：1、什么是UML UML类图能够快速检查代码结构。 2、主题 UML类图在Pycharm中的用法。 3、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或更高 （2）安装Python解释器 （3）UML插件以及UML类图插件安装并能正常使用 4、准备一个例子 创建一个Animals模块以及 Mammal.
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摘要：1、主题 介绍如何将Emacs定义为一个Pycharm外部编辑器。 2、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或更高 （2）下载了downloadedEmacs并正确安装 3、配置Emacs 打开设置对话框，在IDE settings节点下，打开 External tools页，确认Emacs的
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摘要：1、主题 在开发项目的过程中经常需要创建任务列表，对于一些小任务，在代码中插入便签注释会有奇效。 这种注释的格式如下： 2、创建便签注释 非常简单： 首先，将光标定位到相应行。 然后，创建一行注释（Ctrl+Slash）。 最后，在#后面，输入TODO或者todo，然后输入注释 3、浏览便签 在TO
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摘要：1、主题 介绍如何在Pycharm中使用TextMate来格式化编辑各种代码文件 2、准备工作 （1）已经下载了相关捆绑软件，如 GitHub或者Subversion （2）Pycharm版本为2.7或更高 （3）TextMate bundles support插件正常工作。打开设置对话框，在 ID
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摘要：1、主题 介绍如果通过Pycharm使用本地Git集。 2、准备工作 （1）PyCharm版本为2.7或更高 （2）已经创建一个工程 （3）Git插件可用，对应可执行文件在 Git page页面正确配置 3、创建一个Git集 按下Alt+`显示常用的VCS命令（也可以通过主菜单VCS→VCS Ope
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摘要：1、主题 介绍如何通过GitHub共享你的本地Git版本库 2、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或者更高 （2）Git以及GitHub可用 （3）有GitHub storage的读写权限，因此需要先创建一个账号以及远程版本库 （4）在 "Using PyCharm's Git integr
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摘要：1、主题 介绍Pycharm的版本控制系统 2、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或者更高 （2）已经创建一个工程，参见Getting Started tutorial （3）安装并配置了VCS，有远程接入权限 3、启用VCS Pycharm默认版本控制不可用，不过可以在VCS菜单中找到相应
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摘要：1、主题 介绍Pycharm中Vagrant高级使用技巧。 2、使用内置SSH连接一个Vagrant built-in SSH terminal 3、开始连接 使用Tools→Start SSH session...主菜单命令： The configured Vagrant machine已经被自动
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摘要：1、主题 如何使用Pycahrm内置终端以及远程SSH工具。 2、准备工作 Pycharm版本为3.0或更高 连接SSH服务器 3、使用SSH客户端 4、开启连接 选择Tools | Start SSH Session...的主菜单命令，单击Edit credentials： 5、提供连接信息 在S
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摘要：1、主题 介绍如何在Pycharm中使用Vagrant 2、准备工作 确认电脑上安装了Vagrant和Oracle VirtualBox。 3、下载安装Vagrant 下载地址： from the official website 4、下载安装Oracle VirtualBox 下载地址：downl
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摘要：1、主题 详细介绍如何使用PyCharm创建一个IPython Notebook（基于Web技术的交互式计算文档格式）并运行。 2、准备工作 （1）已经创建一个工程，这里使用C:/SampleProjects/py/IPythonNotebookExample目录下的工程。 （2）在设置对话框的Pr
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摘要：1、主题 如何在Linux上安装Pycharm，根据FHS。 2、平台要求 Intel Pentium III/800 MHz或更高。 内存最小512M，建议1G以上 屏幕最小分辨率1024x768 Oracle (Sun) JDK 1.6以及Open JDK 1.7或者更高版本 GNOME 或者
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摘要：1、主题 介绍如何用Pycharm实打实的创建、运行、调试程序。 2、准备工作 Pycharm版本为2.7或者更高。 至少安装一个Python解释器，2.4到3.3均可 3、下载安装Pycharm 下载地址：this page 4、启动PyCharm 双击快捷方式（windows中为pycharm.
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摘要：1、主题 详细介绍PyCharm中file watcher的使用。 2、准备工作 （1）Pycharm版本为3.1或者更高 （2）File Watchers插件可用，这个插件在安装Pycharm应该会默认安装（若没有则需手动安装，参见product documentation for details
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摘要：1、准备工作 （1）确认安装了Python解释器，版本2.4到3.4均可。 （2）注意Pycharm有两个发布版本：社区版和专业版，详见 Edition Comparison Matrix 2、初始化安装 第一次安装Pycharm时，安装程序会咨询你几个重要问题： （1）是否已经预先保存了设置信息（
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摘要：1、主题 这里我们将介绍Pycharm另外一项强力的搜索导航功能。假设你希望知道某个特定的类或方法都在工程中的哪些地方发挥了作用，也就是找出其所有的usages，这将是一个非常巨大而繁琐的工程，不过这里Pycharm会帮助我们实现。 2、准备工作 使用上一篇博客的Animals模块。 3、搜索所有引
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摘要：1、准备实例 （1）在工程目录下创建Animals模块（Alt+Insert→Python Package）： （2）创建一个Python文件（Alt+Insert→Python File）： 在Mammals.py文件中输入以下代码： 在Carnivore.py, Herbivore.py文件中输
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摘要：1、准备一个工程 向你的工程中添加一个Python文件，并输入一些源码，例如： 2、转到对应文件、类、符号 Pycharm提供的一个很强力的功能就是能够根据名称跳转到任何文件、类、符号所在定义位置。 3、跳转到文件 按下Ctrl+Shift+N快捷键，在弹出的窗口中输入d： 下面所显示的下拉列表中包
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摘要：1、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或者更高 （2）与product documentation的注意事项保持一致 （3）已经创建了一个工程并且至少向其中添加了两个脚本文件，详见Getting Started 2、快速查看定义 当你只是想知道相关的声明信息时，不妨使用Quick defin
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摘要：1、为什么使用宏 加入你需要重复某种操作很多次，例如选中源码并将其发送到控制台端调试，我们能不能将着一系列操作简化为一步，甚至用一组快捷键来代替呢？ 2、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或者更高。 （2）与 product documentation中的行为保持一致。 （3）创建了一个项目
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摘要：1、代码高亮显示 当你在编辑框中输入代码时，Pycharm会在后台对其进行分析。这个IDE能够智能的识别出关键字、变量、字符串、注释等，并以不同的字体颜色进行显示。Pycharm的符号配色方案定义在 Colors and Fonts settings中（Ctrl+Alt+S→IDE Settings
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摘要：1、主题 我们已经注意到Pycharm的主编辑框是基于窗口选项卡机制显示的，Pycharm选项卡多种多样，这里我们将详细介绍这种选项卡机制。 2、激活的选项卡 每当我们打开一个Python文件时open a file for editing，它都会对应打开一个选项卡窗口，当前处于操作状态的选项卡成为
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摘要：1、主题 我们经常发现在程序中会弹出一个亮着的灯泡，它是用来干什么的？ 黄色灯泡意味着Pycharm对你当前编写的代码提出了一些建议，此时的程序并没有什么错误，但是可以对其进行一些改进，例如添加几行说明文档等等。另外一个作用就是创建使用源，比如当你使用了一个尚不存在的函数，Pycharm会通过这种方
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摘要：Pycharm自带了很多灵活的模板，但针对python本身的模板只有一个。这里我们将详细介绍如何针对Python类来创建模板并使用。 对于Python编程以及基本模板的使用我们这里不再赘述。关于模板的类型、缩写、变量名、以及存储的相关信息参见Live Templates；模板的使用方法参见 Crea
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摘要：1、主题 在一些情况下，如果某些代码显得不太重要，我们可以通过Pycharm的代码折叠功能将其折叠为一行。在接下来的部分我们将介绍代码折叠功能基本用法。 2、代码可折叠轮廓线以及折叠开关 首先，我们观察一下代码左侧的折叠线。这条细线显示在代码左侧，标记了代码块区域。当代码处于未折叠状态时，线的开头和
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摘要：1、主题 之前我们已经在Getting Started Guide接触了代码拼写提示这一帮助功能，这里我们将详细的介绍它。 拼写提示就是以列表的形式给出当前位置下可用的单词（函数名、类名、变量名等）。 2、启用拼写提示功能 在任何情况下我们都可以通过Ctrl+Space快捷键来启动拼写提示功能。 事
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摘要：1、导入模块 我们在编程过程中经常会不经意的使用到一些尚未导入的类和模块，在这种情况下Pycharm会帮助我们定位模块文件位置并将其添加到导入列表中，这也就是所谓的自动导入模块功能。 为了研究这个功能，我们借用之前已经编写好的Solver类，输入以下代码： 在输入math.sqrt(d)的时候，Py
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摘要：1、准备工作 （1）Pycharm版本为2.7或者更高。 （2）已经创建一个工程。 （3）创建Python文件（Alt+Insert→Python File） 2、生成源码 首先，我们实例化一个类，Pycharm会立即显示一个红色灯泡来给出快速补全的建议： 这里我们希望创建一个类，选择对应的提示命令
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摘要：1、主题 之前已经介绍过，Pycharm具有强大的拼写提示功能，包括 basic 和 smart type，除此之外Pycharm还能自动生成一些结构化代码，插入成对的花括号和引号，接下来我们一探究竟。 2、自动缩进 键入类声明，然后回车： Pycharm光标会自动预留缩进，此处可以开始输入函数声明
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摘要：1、主题 在编写代码的过程中，大部分时间都花在了编辑框的交互中。为了能够更高效的使用这个工具，我们将对其一下特点进行分节介绍： Viewing documentation Using macros Syntax highlighting and error indication Managing e
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摘要：1、主题 这篇教程将逐步介绍如何通过Pycharm将你的代码部署在远程服务器上。 2、准备工作 （1）Pycharm版本为3.0或者更高 （2）拥有待部署远程服务器的访问权限 强调这篇教程是针对win7操作系统，使用了默认的快捷键配置方案，不同系统下的默认快捷键配置方案可能不同。 3、准备实例 建议
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摘要：1、总览 对于Web开发而言，调试Java脚本是十分重要的。为了显示Pycharm对于Java脚本的强大调试能力，我们这里创建一个非常简单的脚本，用以展示一些简单的浏览器页面，然后在服务器上对其进行调试。 为了能够在外部服务器上进行调试，需要在上面运行程序文件，同时在你的电脑上拷贝一份。不过没关系，
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摘要：1、准备工作 （1）Pycharm版本为3.0或者更高 （2）至少安装了一个Python解释器 （3）已经创建了一个Python工程 （4）使用Debugger tutorial正在调试处理一个实例 2、什么是断点 Pycharm提供了多种不同类型的断点types of breakpoints，并都
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摘要：1、准备工作 （1）Pycharm版本为3.0或者更高版本 （2）至少安装了一个Python解释器并且已经正确配置 （3）已经创建了一个Python工程 2、主要内容 介绍如何通过Pycharm来调试脚本文件，以及各个工具按钮的作用等等，至于Python编程方法，请参见Python document
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摘要：1、主题 这里我们着重介绍Pycharm如何帮助我们创建并运行一个基本的测试程序。至于如何编写具体的测试程序，参见之前的文章。 2、准备工作 确认你电脑上已经安装了Python解释器，2.4到3.3的版本均可。 3、创建一个简单的Python工程 在主菜单中，选择File | New Project
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摘要：1、主题 这部分教程主要介绍如何通过Pycharm创建、管理、运行一个Django工程。对于Django模块的相关知识大家可以参考Python社区。 2、准备工作 （1）Pycharm为3.0或者更高版本。 （2）电脑上至少安装了一个Python解释器，2.4到3.3版本均可。 这部分教程所用的环境
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摘要：设想这样一种情况，你在一个平台上操作你的工程，但你希望在另外一个平台上完善并运行它，这就是为什么Pycharm做了很多工作来支持远程调试。 在虚拟机上运行一个工程主要包含以下步骤： （1）定义一个虚拟框架define a virtual box （2）需要在虚拟框架下配置一个远程的解释器config
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摘要：1、主题 如果你是Vim的粉丝，并且不打算使用其他类型的编辑器，那么这篇教程将会比较适合你。这里将会详细介绍如何在Pycharm IdeaVim插件的帮助下下载、安装、使用Vim。至于有关Python编程以及Vim的用法，详见official website， Vim documentation。
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摘要：1、主题 毫无疑问Pycharm是一个具有强大快捷键系统的IDE，这就意味着你在Pycharm中的任何操作，例如打开一个文件、切换编辑区域等，都可以通过快捷键来实现。使用快捷键不仅能提高操作速度，看起来也会非常酷。然和，如果你已经习惯使用一些快捷键方案，你的手指就会习以为常，改变起来就比较困难。这部
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摘要：1、准备工作 （1）Pycharm版本为3.4或者更高。 （2）电脑上至少已经安装了一个Python解释器。 （3）如果你希望配置一个远程解释器，则需要服务器的相关支持。 2、本地解释器配置 配置本地解释器的步骤相对简洁直观： （1）单击工具栏中的设置按钮。 （2）在Settings/Prefere
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摘要：1、准备工作 （1）Python版本为2.7或者更高版本 （2）已经创建了一个Python工程并且添加了内容，具体参考： Getting Started tutorial 2、第一步——运行代码 打开之前编写的Solver.py文件，在编辑框中右键，选择快捷菜单中的“Run 'Solver'”选项。
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摘要：1、主题 这部分教程主要介绍如何创建一个Python工程并使其具有Pycharm的代码风格。你将会看到Pycharm使你的源码变得非常简洁美观，带有合适的缩进、空格等等，因此Pycharm也是一款代码质量管理的利器。 这部分教程并不会介绍如何使用Python进行编程，更多有关Python编程的知识请
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摘要：最全Pycharm教程（1）——定制外观 最全Pycharm教程（2）——代码风格 最全Pycharm教程（3）——代码的调试、运行 最全Pycharm教程（4）——有关Python解释器的相关配置 最全Pycharm教程（5）——Python快捷键相关设置 Pycharm作为一款强力的Python
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摘要：原文转载自：http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/5824541.html 本文面向：有python基础，刚接触web框架的初学者。 环境：windows7 python3.5.1 pycharm专业版 Django 1.10版 pip3 一、Django简介 百度百科：开
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摘要：一、利用pycharm新创建一个项目 注意点,我们用pycharm创建一个django项目,然后把项目里面的文件夹及文件全部删除 二、从之前开发的虚拟空间复制安装包及版本过来 1、pip freeze Pillow==4.1.1 PyMySQL==0.7.11 SQLAlchemy==1.1.9 a
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摘要：一、准备及安装工具 1、pycharm 2017以下简称pycharm 2、虚拟机或者自己有服务器 3、安装ubuntu 16.04系统以下简称ubuntu 4、Xshell 5远程连接工具以下简称Xshell 二、ubuntu中环境的基本配置 1、创建一个虚拟环境用来跑我们开发的tornado项目
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摘要：运行和部署 因为Tornado内置了自己的HTTPServer，运行和部署它与其他Python web框架不太一样。你需要写一个main()函数来启动服务，而不是配置一个WSGI容器来运行你的应用: defmain(): app = make_app() app.listen(8888) IOLoo
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摘要：一、系统环境 tornado版本：4.5.1 Django版本：2.0 nignx版本：1.12.2 python版本：3.6.1 MySQL版本：5.7 二、使用Django创建工程 注意：我的项目名用helloword代替，APP名用helloWeb代替，通过访问MySQL数据库实现一个登陆的功
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摘要：Python+Tornado的组合正在得到越来越多人的关注。Tornado和Nginx一样采用epoll的方式进行进程的调度。非阻塞的的调用方式轻易就解决了大并发的问题，再加上Python是开发轻量级、多并发程序的神器。所以，这个组给看上去相当不错。下面我将介绍在UNIX（LINUX、MAC下的配置
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摘要：主要结构 下面进行解释。 App目录职责 app用于存放程序需要运行的逻辑。 如下： common里面是通用的函数及方法。 business用于存放业务逻辑 dal专门用于数据库读写 db是数据库操作辅助类 modules用于存放tornado的handler，即页面控制器。 viewhelper是
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摘要：最近在做一个网站的后端开发。因为初期只有我一个人做，所以技术选择上很自由。在 web 服务器上我选择了Tornado。虽然曾经也读过它的源码，并做过一些小的 demo，但毕竟这是第一次在工作中使用，难免又发现了一些值得分享的东西。 首先想说的是它的安全性，这方面确实能让我感受到它的良苦用心。这主要可
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摘要：前面的话 在Demo1里面,我们练习了如何部署应用、tornado框架的基本结构以及应用如何处理请求。 其实Demo1算不上一个博客啦。一个最基本的信息系统一定要包含对数据库的增、删、改和查。所以这次，我们来将Demo1升级为Demo2，添加上基本的增删改查。 源码 终于=。=在github上创建了
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摘要：前面的话 Demo1是一个简单的博客系统（=。=什么网站都叫系统）。我们从这个简单的系统入手，去了解P+T+M网站的内部逻辑，并记住一些“规则”，方便我们进一步自己开发。 “规则”这个词特意打上了双引号，目的是想借此声明一点：本教程内不会将各语句背后的原理逐一讲明（事实上我也讲不清楚哈哈）。我的着重
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摘要：前言： 这两天在学着用Python + Tornado +MongoDB来做Web开发（哈哈哈这个词好高端）。学的过程中查阅了无数资料，也收获了一些经验，所以希望总结出一份简易入门教程供初学者参考。完整的教程将尽可能（233）遵循下面的目录顺序。 目录： 零、准备 1.安装Python 2.安装To
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摘要：http://os.51cto.com/art/201701/527353.htm 在本文中，我们将解释两个简单的命令行小技巧，它可以帮你只列出所有的今天的文件。 Linux 用户在命令行上遇到的常见问题之一是定位具有特定名称的文件，如果你知道确定的文件名则可能会容易得多。 不过，假设你忘记了白天早
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摘要：一、环境介绍 一、环境介绍 一、环境介绍 linux系统中/var/log/目录日志默认保存四周并不生成系统日志（syslog.log），当用户有规定保存多少天时才去进行修改。系统日志路径/var/log/目录下 logrotate是一个日志管理程序，用来把旧的日志文件删除（备份），并创建新的日志文
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摘要：例子说明get和post的方法使用： 一、示例用的GET方法: import tornado.ioloopimport tornado.webclass MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello
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摘要：Overview FriendFeed是一款使用 Python 编写的，相对简单的 非阻塞式 Web 服务器。其应用程序使用的 Web 框架看起来有些像 web.py 或者 Google 的 webapp， 不过为了能有效利用非阻塞式服务器环境，这个 Web 框架还包含了一些相关的有用工具 和优化。
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摘要：一、上传Tomcat服务器 二、安装Tomcat服务器 2.1、解压tomcat服务器压缩包 2.2、配置环境变量 tomcat服务器运行时是需要JDK支持的，所以必须配置好JDK用到的那些环境变量 编辑/etc下的profile文件，加上如下内容： 2.3、修改tomcat服务器的启动端口 修改将
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摘要：一. Jumpserver启动 Python: 版本 3.6 1.1 启动Jumpserver $ service redis start $ cd /opt/jumpserver $ python run_server.py 访问 http://ip:8080 账号密码： admin admin
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摘要：环境 系统: CentOS 7 IP: 192.168.244.144 关闭 selinux和防火墙 # CentOS 7 $ setenforce 0 # 可以设置配置文件永久关闭 $ systemctl stop iptables.service $ systemctl stop firewal
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摘要：Nagios 监控 在互联网日益发展的今天，监控的重要性已经不言而喻。可能打开一个URL要经过6-7层的处理，如果出了问题而没有监控将很难定位到问题所在。那哪些内容需要监控呢？ 1.本地资源 (1) 负载：uptime； (2) CPU：top,sar，cpu温度； (3) 磁盘：df； (4) 内
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摘要：摘要 有些童鞋会忘记zabbix的登陆密码，今天给大家写一篇找回登陆密码~ ZABBIX 忘记登录密码 摘要 有些童鞋会忘记zabbix的登陆密码，今天给大家写一篇找回登陆密码~ ZABBIX 忘记登录密码 摘要 有些童鞋会忘记zabbix的登陆密码，今天给大家写一篇找回登陆密码~ ZABBIX 忘
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摘要：摘要 TCP的连接状态对于我们web服务器来说是至关重要的，尤其是并发量ESTAB；或者是syn_recv值，假如这个值比较大的话我们可以认为是不是受到了攻击，或是是time_wait值比较高的话，我们要考虑看我们内核是否需要调优，太高的time_wait值的话会占用太多端口，要是端口少的话后果不堪
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摘要：摘要 Zabbix可以通过多种方式把告警信息发送到指定人，常用的有邮件，短信报警方式，但是越来越多的企业开始使用zabbix结合微信作为主要的告警方式，这样可以及时有效的把告警信息推送到接收人，方便告警的及时处理。 摘要 Zabbix可以通过多种方式把告警信息发送到指定人，常用的有邮件，短信报警方式
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摘要：摘要 Support for SMTP authentication was not compiled in 网上的文章很乱，说什么升级curl，我升级完之后还是无法使用邮件报警。后来使用zabbix脚本进行报警 Zabbix 使用脚本发送邮件 摘要 Support for SMTP authent
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摘要：摘要 Zabbix可以通过多种方式把告警信息发送到指定人，常用的有邮件，短信报警方式，但是越来越多的企业开始使用zabbix结合微信作为主要的告警方式，这样可以及时有效的把告警信息推送到接收人，方便告警的及时处理。 摘要 Zabbix可以通过多种方式把告警信息发送到指定人，常用的有邮件，短信报警方式
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摘要：摘要 Zabbix中，想要集中展示图像，唯一的选择是screen，后来zatree解决了screen的问题，但性能不够好。Graphtree 由OneOaaS开发并开源出来，用来解决Zabbix的图形展示问题，性能较好。 摘要 Zabbix中，想要集中展示图像，唯一的选择是screen，后来zatr
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摘要：摘要 Zabbix_sender是什么?有什么作用？ 摘要 Zabbix_sender是什么?有什么作用？ 摘要 Zabbix_sender是什么?有什么作用？ Zabbix_sender是什么?有什么作用？ zabbix Zabbix_sender是什么?有什么作用？ zabbix获取key值有超
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摘要：摘要 很多人反映使用zabbix3.0的邮件报警不成功，需要使用脚本来实现邮件报警 摘要 很多人反映使用zabbix3.0的邮件报警不成功，需要使用脚本来实现邮件报警 摘要 很多人反映使用zabbix3.0的邮件报警不成功，需要使用脚本来实现邮件报警 很多人反映使用zabbix3.0的邮件报警不成功
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摘要：摘要 本文主要讲解 Zabbix 自动发现、自动注册配置和说明及Zabbix Api 配置 摘要 本文主要讲解 Zabbix 自动发现、自动注册配置和说明及Zabbix Api 配置 本文主要讲解 Zabbix 自动发现、自动注册配置和说明及Zabbix Api 配置 zabbix 自动化分类 所有
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摘要：摘要 Zabbix 监控主机如果偏多（3000+）那就需要进行分布式监控了。否则Server的压力会特别大，会导致数据获取比较慢 摘要 Zabbix 监控主机如果偏多（3000+）那就需要进行分布式监控了。否则Server的压力会特别大，会导致数据获取比较慢 摘要 Zabbix 监控主机如果偏多（3
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摘要：摘要 本文主要讲解Zabbix的2种模式，主动模式和被动模式的配置 摘要 本文主要讲解Zabbix的2种模式，主动模式和被动模式的配置 本文主要讲解Zabbix的2种模式，主动模式和被动模式的配置 zabbix 监控常遇到的问题？ 1.监控主机多，性能跟不上，延迟大 2.多机房，防火墙因素 Zabb
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摘要：摘要 本文主要介绍Web应用监控，以tomcat监控为例。主要可以监控网站curl是否返回200的案例 摘要 本文主要介绍Web应用监控，以tomcat监控为例。主要可以监控网站curl是否返回200的案例 摘要 本文主要介绍Web应用监控，以tomcat监控为例。主要可以监控网站curl是否返回2
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摘要：摘要 Zabbix 监控MySQL 介绍 摘要 Zabbix 监控MySQL 介绍 摘要 Zabbix 监控MySQL 介绍 Zabbix 监控MySQL 介绍 zabbix Mysql监控 zabbix自带了一个监控mysql的模板，但是真正监控mysql的并不是zabbix自带的模板。而是per
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摘要：摘要 报警是运维工作中常见的问题，今天我们主要介绍zabbix的邮件报警以及短信报警。 zabbix 摘要 报警是运维工作中常见的问题，今天我们主要介绍zabbix的邮件报警以及短信报警。 zabbix 摘要 报警是运维工作中常见的问题，今天我们主要介绍zabbix的邮件报警以及短信报警。 zabb
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摘要：摘要 本文主要讲述监控tomcat、Nginx 以及监控tomcat内存使用情况等，Nginx状态 zabbix 时间：2016年9月22日 笔者QQ：381493251 Abcdocker交流群：454666672 如果遇到什么问题可以进群询问，我们是一个乐于帮助的集体！ Zabbix 生产案例实
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摘要：摘要 本章主要针对Zabbix Events/Maps等介绍、以及Zabbix报警及发邮件的设置 摘要 本章主要针对Zabbix Events/Maps等介绍、以及Zabbix报警及发邮件的设置 摘要 本章主要针对Zabbix Events/Maps等介绍、以及Zabbix报警及发邮件的设置 本章主
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摘要：摘要 本文主要讲述Zabbix加入主机的各个设置以及Zabbix 主机中的每个设置的含义，最后以nginx status模块进行监控的案例。 摘要 本文主要讲述Zabbix加入主机的各个设置以及Zabbix 主机中的每个设置的含义，最后以nginx status模块进行监控的案例。 摘要 本文主要讲
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摘要：一、Zabbix介绍 zabbix 简介 Zabbix 是一个高度集成的网络监控解决方案，可以提供企业级的开源分布式监控解决方案，由一个国外的团队持续维护更新，软件可以自由下载使用，运作团队靠提供收费的技术支持赢利 zabbix是一个基于Web界面的，提供分布式系统监控以及网络监视功能的企业级的开源
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摘要：摘要 众所周知，redis是内存数据库，它把数据存储在内存中，这样在加快读取速度的同时也对数据安全性产生了新的问题，即当redis所在服务器发生宕机后，redis数据库里的所有数据将会全部丢失。 <img src="https://cyh.abcdocker.com/redis.jpg" /></d
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摘要：摘要 云计算指的是资源使用和交互的一种模式虚拟化指的是技术，可以将物理计算机虚拟成多个逻辑计算机（VMware）他俩是彼此独立，互不影响，但是云计算又需要使用虚拟化技术。我们也可以说成云计算包含虚拟化，他们两个是无法相比较的。 云计算指的是资源使用和交互的一种模式虚拟化指的是技术，可以将物理计算机虚
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摘要：摘要 本文介绍VMware旗下虚拟化产品ESXI 6.5的安装，其中esxi又被官方称为vSphere 本文介绍VMware旗下虚拟化产品ESXI 6.5的安装，其中esxi又被官方称为vSphere 本文介绍VMware旗下虚拟化产品ESXI 6.5的安装，其中esxi又被官方称为vSphere
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摘要：VMware ESXI 搭建 云计算 时间：2016年10月28日 博客：www.abcdocker.com 微信公众号：abcdocker 笔者QQ：381493251 Abcdocker交流群：454666672 如果遇到什么问题可以进群询问，我们是一个乐于帮助的集体！ 版权介绍 本软件安装使用
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摘要：前言 但凡一个略有规模的项目都需要一个持续集成环境的支撑，为什么需要持续集成环境，我们来看一个例子。假如一个项目，由A、B两位程序员来协作开发，A负责前端模块，B负责后端模块，前端依赖后端。A和B都习惯使用SVN作为代码管理工具，他们分别开始工作，一个功能完成后会提交到SVN，以便对方能够使用。一天
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摘要：openstack 时间：2016年11月28日 部署openstack管理服务 Dashboard(horizon)是一个web接口，使得云平台管理员以及用户可以管理不同的Openstack资源以及服务。 Dashboard 提供一个web界面操作openstack的系统，使用Django框架基于
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摘要：openstack 时间：2016年11月28日 创建虚拟网络 创建m1.nano规格的主机（相等于定义虚拟机的硬件配置）生成一个密钥对（openstack的原理是不使用密码连接，而是使用密钥对进行连接） 增加安全组规则（用iptables做的安全组） 启动一个实例（使用命令启动，启动虚拟机有三种方
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摘要：openstack 时间：2016年11月28日 Neutron介绍 neutron是openstack重要组件之一，在以前是时候没有neutron项目 <img src="http://static.zybuluo.com/abcdocker/wt8v97no5vyj1gmjrdrafufj/im
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摘要：openstack 时间：2016年11月28日 Nova简介： Nova是openstack最早的两块模块之一，另一个是对象存储swift。在openstack体系中一个叫做计算节点，一个叫做控制节点。这个主要和nova相关，我们把安装为计算节点nova-compute，把除了nova-compu
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摘要：openstack 时间：2016年11月28日 OpenStack镜像服务Glance介绍 创建虚拟机我们需要有glance的支持，因为glance是提供镜像服务 glance有两个比较重要的服务 Glance-api接受云系统镜像的构建、删除、读取请求 Glance-Registry云系统的镜像
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摘要：openstack 时间：2016年11月23日 openstack认证服务Keystone 介绍 Keystone作用： 1.用户与认证：用户权限与用户行为跟踪； 2.服务目录：提供一个服务目录，包括所有服务项和相关Api的断点 3.SOA相关知识 Keystone主要两大功能用户认证 服务目录（
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摘要：摘要 openstack的设计基本上是按照亚马逊进行设置的，我们可以将openstack理解为开源版本的aws。因为它很多地方都参考亚马逊进行操作的，而且openstack的很多api跟亚马逊是相通的。 OpenStack基础环境 [一] 摘要 openstack的设计基本上是按照亚马逊进行设置的，
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摘要：摘要 Kibana 是为 Elasticsearch 设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图表的形式展现出来。 <img src="http://www.abcdock
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摘要：摘要 Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索），您可以使用它。说到搜索，logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。 <img src="http://www.abcdocker.com/wp-content/uploads/
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摘要：摘要 在一个集群中2个节点需要选举，有一个节点会被选为主节点（master节点）主节点负责管理集群中的状态。对于用户来说这个ES主节点是谁都是无所谓的，我们只要连接到其中一台就可以的（我们所有操作都可以连接到任意一个节点上） <img src="http://www.abcdocker.com/wp
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摘要：摘要 ELK Stack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。 ELK Stack 在最近两年迅速崛起，成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域
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摘要：svn VisualSVN 迁移至Linux SVN+apache+ssl集成ldap 一、VisualSVN 迁移至Linux SVN 1.1首先找到Repositories (存放项目目录) 1.2通过cmd命令行导出 1.3搭建SVN 1.4导入仓库 1.5设置权限 二、 svn+apache
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摘要：摘要 首先要明确一点，不管 Shadowsocks 有几种版本，都分为服务端和客户端，服务端是部署在服务器（VPS）上的，客户端是在你的电脑上使用的。Shadowsocks 服务端大体上有 4 种版本，按照程序语言划分，分别为 Python ，libev ，Go ， Nodejs ，目前主流使用前
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摘要：摘要 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。Node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 的模型，使其轻量又高效。 <img src="https://cyh.abcdocker.com/web/node.png" /></div> Node
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摘要：摘要 SVN是近年来崛起的非常优秀的版本管理工具，与CVS管理工具一样，SVN是一个固态的跨平台的开源的版本控制系统。SVN版本管理工具管理者随时间改变的各种数据。这些数据放置在一个中央资料档案库（repository）中，这个档案库很像一个普通的文件服务器或者FTP服务器，但是，与其他服务器不同的
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摘要：摘要 Redis是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的Web应用程序。Redis属于非关系型数据库和Memcached类似，redis也是一个key-value型存储系统。 <img src="https://cyh.abcdocker.com/redis.jpg"
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摘要：摘要 Jenkins只是一个平台，真正运作的都是插件。这就是jenkins流行的原因，因为jenkins什么插件都有。Hudson是Jenkins的前身，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控程序重复的工作，Hudson后来被收购，成为商业版。后来创始人又写了一个jenkins，jenkin
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