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  • 解决docker容器中文乱码，修改docker容器编码格式

    解决docker容器中文乱码，修改docker容器编码格式

      前台上传文件到服务器后，服务器返回给前台的文件列表中出现中文乱码，所有的中文文件名全部变成？，英文文件名则正常显示。   问题经过定位，发现后台代码的multipartfile类在执行transterto的方法时就发生了此异常，然而配置文件集中的multipartResolver以及encodingFilter均已经设置成了UTF-8，排除代码异常。kubectl exec进入到docker容…
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  • Dockerfile 构建镜像

    Dockerfile 构建镜像

    一、使用dockerfile构建镜像 基本结构：   a.设置基础镜像 当前镜像继承于的基础镜像 FROM centos:latest   b.设置维护者信息 没有固定格式   c.设置需要添加到容器中的文件 ADD 具有解压功能   d.设置容器启动时需要执行的命令 CMD  FROM centos:latest  ADD jdk-8u201-linux-x64.tar.gz /opt  RUN…
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  • Docker架构

    Docker架构

    传统虚拟机架构跟docker架构的区别 下图显示了虚拟化的标准和传统体系结构。 服务器是用于托管多个虚拟机的物理服务器。 主机操作系统是基本机器，如Linux或Windows。 Hypervisor是VMWare或Windows Hyper V，用于托管虚拟机。 然后，您将在现有虚拟机管理程序之上将多个操作系统作为虚拟机安装为客户操作系统。 然后，您将在每个客户操作系统上面托管您的应用程序。 下图…
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  • Jenkins+Git+Docker+K8s部署

    Jenkins+Git+Docker+K8s部署

    准备工作 Jenkins已安装 Docker和K8s部署运行成功 代码管理工具使用Git 最近公司项目使用Jenkins+Git+Docker+K8s进行持续化构建部署，这里笔者整理了一下构建部署的相关操作，以便留存查看。 项目和工具介绍 这里有两个项目：前端和后台，同样都是使用Git代码管理工具，目前是使用所谓的微服务进行发布操作，结合Docker和K8s进行部署发布。 部署步骤 传统的服务发布…
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  • 设计模式的设计原则

    设计模式的设计原则

    对于设计模式的设计原则，网上有多个版本，分别是：七大原则、六大原则、五大原则一大法则等等。虽数量不同，基本内容基本相似。在这里我们按照七大原则的版本来讲。 设计模式六大设计原则分别是：开闭原则（Open Closed Principle，OCP）、单一职责原则 （Single Responsiblity Principle SRP）、里氏替换原则（Liskov Substitution Princ…
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  • 设计模式之状态模式

    设计模式之状态模式

    0x01.定义与类型 定义：允许一个对象在内部状态改变时，改变它的行为。 类型：行为型 UML类图，这个基本实现类似电灯开关那种（0，1）的状态切换。 Java实现 1/** 2 * 状态上下文 3 * 维护一个state实例，这个为实体当前的状态 4 */ 5public class Context { 6 7 /** 8 * 当前的状态 9 */ 10 private State state;…
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  • 排序算法之选择排序

    排序算法之选择排序

    选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。 它的基本思想是：首先在未排序的数列中找到最小(or最大)元素，然后将其存放到数列的起始位置；接着，再从剩余未排序的元素中继续寻找最小(or最大)元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。   流程如图所示 排序流程 第1趟：i=0。找出a[1...5]中的最小值a[3]=10，然后将a[0]和a[…
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  • SnowFlake算法

    SnowFlake算法

    SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图： 1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0 41位，用来记录时间戳（毫秒）。 41位可以表示$2^{41}-1$个数字， 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 $2^{41}-1$，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而…
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  • JAVA垃圾回收算法

    JAVA垃圾回收算法

    Java基础：JVM垃圾回收算法 众所周知，Java的垃圾回收是不需要程序员去手动操控的，而是由JVM去完成。本文介绍JVM进行垃圾回收的各种算法。 如何确定某个对象是垃圾 1.1. 引用计数法 1.2. 可达性分析 典型的垃圾回收算法 2.1. 标记-清除算法(Mark-Sweep) 2.2. 复制算法(Copying) 2.3. 标记-整理算法(Mark-Compact) 2.4. 分代收集算…
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  • SPFA算法

    SPFA算法

    前言 (SPFA)，全名 (Shortest-Path-Faster-Algorithm)，是 (Bellman-Ford)算法的一种队列优化版本.通常用于求含负权边的单源最短路径，以及判负权环。 但这种算法一直不被国际所认可，也没有在专业的论文中被严格证明时间复杂度，所以 部分毒瘤出题人会出卡 (SPFA)的数据。 正文 因为是优化 (Bellman)上来的，所以优化的是 (Bellman)的最…
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  • k-近邻算法

    k-近邻算法

    k-近邻算法： 对于给定样本，基于某种“距离”度量测试数据与样本数据的相似度，取相似度较大(距离较短)的前K的样本的标签，对于分类任务取K个样本出现最多的标签作为test数据的标签(投票法)，对于回归任务取K个样本标签的平均值作为test数据的标签(平均法)： k作为一个重要的参数，以K=3为例测试样本取负例，K=5为例测试样本取正例。假设测试样本为x，最近邻样本为z，当分类器给x和z打上不同标签…
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  • NLP之SiameseLSTM算法

    NLP之SiameseLSTM算法

    5.12 今天交了一下，训练了一个epoch，效果不好，交了一下成绩是0 5.14 今天终于改通了算法，是vocab.size的问题，传的时候给成词典的值了，应该给句子的值，导致eval出问题。 训练了一个epoch，效果不好，准备循环100次看一下loss，这里记录一下原理。 论文地址：Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence S…
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  • 词频统计及其效能分析

    词频统计及其效能分析

    学号：2017035101045 姓名：赵丽媛 我的码云仓库：https://gitee.com/zhaowencheng/word_frequency/branches 一.程序分析，对程序中的四个函数做简要说明。要求附上每一段代码及对应的说明。 第一段 读文件到缓冲区 def process_file(dst): # 读文件到缓冲区 try: # 打开文件 f = open(A_Tale_of…
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  • 中文词频统计与词云生成

    中文词频统计与词云生成

    中文词频统计 1. 下载一长篇中文小说。 小说：鹿鼎记  作者：金庸   2. 从文件读取待分析文本。 3. 安装并使用jieba进行中文分词。 pip install jieba import jieba jieba.lcut(text)   4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。 jieba.add_word('天罡北斗阵')  #逐个添加 jieba.load_use…
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  • （windows10版）Tensorflow 实战Google深度学习框架学习笔记（六）滑动平均

    （windows10版）Tensorflow 实战Google深度学习框架学习笔记（六）滑动平均

    # 在采用随机梯度下降法训练神经网络模型时，滑动平均模型能够提高训练模型在测试数据上面的效果 import tensorflow as tf # 1. 定义一个变量用于计算滑动平均，这个变量的初始值为0.注意这里手动指定了变量 #的类型为tf.float32，因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型 v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) #这里step变量模…
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  • 推荐 ：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（上）

    推荐 ：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（上）

    原创译文|从神经网络说起：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（上） 马克·库班的这番话可能听起来挺吓人的，但道理是没毛病的！我们正经历一场大革命，这场革命就是由大数据和强大电脑计算能力发起的。   让我们花几分钟回想一下20世纪初的景象。那个时候很多人都不懂什么是电，在过去几十年，甚至几百年的时间里，人们一直沿用一种方式去做某件事情，但是突然间，好像身边的一切都变了。 以前需要很多人才能做成…
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  • 深度学习–>NLP–>NNLM简介

    深度学习–>NLP–>NNLM简介

    本篇博文将总结$NLP$ 里面的$embedding$，$word2vector$，以及$NNLM$ 的简介。 embedding 在一般任务中，我们总是非常自然的用特征值来表示一个词汇。但是，到底怎么样表示一个词，才是最合理的？ 存储其$ASCII$ 码表示，只会告诉你这个词是什么，并不能表示这个词真正的语义（也许你可以从这个词的词缀中获得该词的词性或其他属性，但也只能获得这些东西）。更进一步的…
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  • 使用TensorFlow，GPU和Docker容器进行深度学习

    使用TensorFlow，GPU和Docker容器进行深度学习

    阅读全文请点击 在过去的几个月中，我和多个企业的数据科学团队进行了多次合作，也看到越来越多的机器学习和深度学习框架被广泛应用到实际生活中。 与大数据分析和数据科学中的其他用例一样，这些团队希望在BlueData EPIC软件 平台上的Docker容器中运行他们最喜欢的深度学习框架和工具。因此，我的一部分工作就是尝试使用这些新工具，确保在我们的平台上能够运行，并且能够帮助这些团队开发出可以解决一些问…
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  • 深度学习编程环境概念（GPU, Tensorflow, Docker, CUDA, CPU, CUDNN, Keras, Anaconda, PyTorch介绍）

    深度学习编程环境概念（GPU, Tensorflow, Docker, CUDA, CPU, CUDNN, Keras, Anaconda, PyTorch介绍）

    简介 在深度学习过程中经常会遇到GPU, Tensorflow, Docker, CUDA, CPU, CUDNN, Keras, Anaconda, PyTorch等名次概念，也一直理不清这些编程环境的层次，所以做一个总结 总览 越往下越底层 解释 CPU 中央处理器（CPU，central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。 G…
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  • kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码

    kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码

    系列目录 kafka原理和实践（一）原理：10分钟入门 kafka原理和实践（二）spring-kafka简单实践 kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码 kafka原理和实践（四）spring-kafka消费者源码 kafka原理和实践（五）spring-kafka配置详解 kafka原理和实践（六）总结升华   ==============正文分割线===========…
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  • Kafka 中使用 Avro 序列化框架(一)：使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类

    Kafka 中使用 Avro 序列化框架(一)：使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类

    关于 avro 的 maven 工程的搭建以及 avro 的入门知识，可以参考： Apache Avro 入门 1. 定义 schema 文件，并编译 maven 工程生成实体类 schema 文件名称为：stock.avsc，内容如下： 1 2{ 3 "namespace": "com.bonc.rdpe.kafka110.beans", 4 "…
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  • Kafka的通讯协议

    Kafka的通讯协议

    Kafka的通讯协议 Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计的基于TCP层的协议。Kafka的这套协议完全是为了Kafka自身的业务需求而定制的，而非要实现一套类似于Protocol Buffer的通用协议。本文将介绍这套协议的相关内容。 基本数据类型 定长数据类型：int8,int16,int32和int64，对应到Java中就是byte, shor…
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  • SparkStreaming:SparkStreaming简介及架构,WordCount案例,Dstream入门,文件及自定义数据源,Kafka数据源（重点）,DStream创建转换输出,状态转化操作

    SparkStreaming:SparkStreaming简介及架构,WordCount案例,Dstream入门,文件及自定义数据源,Kafka数据源（重点）,DStream创建转换输出,状态转化操作

    文章目录 第1章 Spark Streaming概述 1.1 Spark Streaming是什么 1.2 Spark Streaming特点 1.3 SparkStreaming架构 第2章 Dstream入门 2.1 WordCount案例实操 2.2 WordCount解析 第3章 Dstream创建 3.1文件数据源 3.1.1 用法及说明 3.1.2 案例实操 3.2 RDD队列（了解）…
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  • 基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术（五）

    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术（五）

    五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单…
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