07 2017 档案
摘要:以下内容来自:http://blog.csdn.net/clozxy/article/details/5299054 http://linux.chinaunix.net/techdoc/system/2007/06/17/960372.shtml http://tutu.spaces.eepw.c
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摘要:合理规划您的硬盘分区 作者:北南南北来自:LinuxSir.Org提要:对于一个硬盘(包括移动存储设备)如何规划分区结构及如何划分才是比较合理的;为了减少由于硬盘划分不合理而造成的风险及不必要的麻烦,有必要重述如何对一个硬盘的分区结构进行规划;++++++++++++++++++++++++++++
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摘要:转自:http://www.intohard.com/article-436-1.html 整个硬盘上一般有很多的盘片组成,每个盘片如同切西瓜一样被“切”成一块一块的扇面,同时沿着半径的方向被划分成了很多同心圆,就是传说中的磁道,每条磁道被扇面切成很多的扇形区域叫做扇区(扇区是从磁盘读出和写入信息的
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摘要:方法1: 当我们配置好我们的git以后呢,我们可以在配置文件~/.gitconfig 或 ~/.config/git/config 文件里加入这么两行: [credential] helper = store 这样的话,git就会帮助我们记住密码了; 方法2: 当然也可以直接通过命令进行配置,如下: git config --global credential.helpe...
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摘要:linux下的链接文件,尤其是软链接使用非常的频繁; 链分为硬链接(hard link)与软链接(symbolic link) 两种;关键在于inode; 硬链接: 当系统需要读取一个文件时,就会去读取inode table, 然后再去根据 inode中的信息到志区域去把数据读取出来。 而硬链接是直接建立了一个指向文件位置块区域的一个inode。 不过几个限制:1)不能跨文件系统,因为不同的文...
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摘要:在linux下遇到了一个这样的问题,使用anaconda时,它的安装库里的文件被提示:缺失 libstdc++.so.6: version’GLIBCXX_3.4.20’。后来经过查看资料知道了原来是由于 libstdc++.so.6的版本过低造成的;再重新找一个高版本的就可以了;由于GCC的版本其
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摘要:下面的内容来自:http://www.cnblogs.com/blueskylcc/p/5332642.html, 对方也是转的,不过没有找到转载的出处; 1、#!/usr/bin/python 是用来说明脚本语言是 python 的 是要用 /usr/bin下面的程序(工具)python,这个解释器,来解释 python 脚本,来运行 python 脚本的。 2、# -*- codin...
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摘要:本文来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_406127500101dk26.html Locale是软件在运行时的语言环境, 它包括语言(Language), 地域 (Territory) 和字符集(Codeset)。一个locale的书写格式为: 语言[_地域[.字符集]]。完全的locale表达方式是 [语言[_地域][.字符集] [@修正值]。zh_CN.GB2...
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摘要:都说矩阵其实就是线性映射,你明白不?反正一开始我是不明白的; 线性映射用矩阵表示:(很好明白的) 有两个线性空间,分别为V1与V2, V1的一组基表示为,V2的一组基表示为;(注意哦,维度可以不一样啊,反正就是线性空间啊), 1, 现在呢,有一个从V1到V2的映射F, 它可以把V1中的一组基都映射到线性空间V2中去,所以有: 用矩阵可以表示为:...
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摘要:它的历史不知道,如何推导出来的,没管啊,不过我很有兴趣看看啊,但没有看。高斯函数的用处太多了; 首先说明一点哦:正态分布是高斯函数的积分为1的情况; 一维情况下: 一维高斯高斯函数的公式: 而正态分布的公式表示为: 它们的区别仅仅在于前面的系数不一样;正态分布之所以需要这样的系数是为了在区间的积分为
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摘要:不喜欢吃:一瓣瓣的蘑菇、海带、豆腐皮、 不喜欢喝:鱼汤; 不喜欢吃:山楂片、法式小面包(软软的)、果冻、 不喜欢喝:对饮料无感、不喜欢脉动、可乐雪碧等少量还行、 喜欢:啃骨头、排骨、喝骨头汤(别太油)、 小炸鱼、鸡爪、烤板筋、烤肉; 喜欢吃的零食: gabeng 脆的,香甜的,但不能太甜、很酥脆的、有花生味的;如:干方便面、沙琪玛、曲奇、 喜欢吃外观好的,新类别: 喜欢吃:辣条; 干果、 喜欢...
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摘要:作者:何凯明等,来自微软亚洲研究院; 这篇文章为CVPR的最佳论文奖;(conference on computer vision and pattern recognition) 在神经网络中,常遇到的问题: 1. 当网络变深以后的 vanishing/exploding gradient 问题:
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