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转载 浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一 | 正本清源（看完有新认知）
浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一原创 2017-11-02 朱松纯目录引言第一节 现状：正视现实第二节 未来：一只乌鸦给我们的启示第三节 历史：从“春秋五霸”到“战国六雄”第四节 统一：“小数据、大任务”范式与认知构架第五节 学科一：计算视觉 — 从“深”到“暗”第六节 学科二：认知推理 — 走进内心世界第七节 学科三：语言通讯 — 沟通的认知基础第...
2019-10-25 13:57:30
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转载 终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火，并且它们之间好像互相有关系。一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。云计算最初的目标我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要...
2018-06-28 14:37:33
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原创 CI/CD基础知识
CI：持续集成，开发人员频繁地将代码集成到主干（主分支）中每次集成都通过自动化构建和测试来验证，从而尽早发现集成错误，常用的CI工具包括Jenkins、Travis CI、CircleCI、GitLab CI等CD： 持续交付或持续部署，持续交付是指在持续集成的基础上，自动化将代码部署到生产环境或预生产环境的过程。它确保代码在任何时候都可以安全地部署到生产环境。：通过自动化脚本将应用程序部署到服务器，减少手动操作的错误。：代码经过测试后，可以随时选择将其发布到生产环境。
2025-03-27 11:21:05
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原创 shell场景题
具体来说，管道的工作机制如下：1）第一个命令的标准输出（stdout）被连接到第二个命令的标准输入（stdin）。eg、提取文件的第1和第3列（假设列以逗号分隔） cut -d ',' -f 1,3 file.csv。eg： 提取文件的第一列（假设列以空格分隔） cut -d ' ' -f 1 file.txt。管道（pipeline）是一种强大的机制，用于将一个命令的输出直接传递给另一个命令作为输入。要打印文件中的第 1 行和第 3 行， awk 'NR==1 || NR==3' data.txt （
2025-03-02 22:12:07
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原创 C++ STL（五） 无序关联容器
std::unordered_map是 C++ 标准模板库（STL）中的一个无序关联容器，用于存储键值对（key-value pairs）。at(const Key& key): 返回键为 key 的值的引用，如果键不存在则抛出 std::out_of_range 异常。operator[](const Key& key): 返回键为 key 的值的引用，如果键不存在则插入一个默认值。begin(), end(): 返回指向第一个元素和最后一个元素之后位置的迭代器。: 返回第 n 个桶中的元素数量。
2025-03-02 22:09:33
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原创 C++ STL（四）关联容器
std::multimap 是 C++ 标准模板库（STL）中的一个关联容器，用于存储键值对（key-value pairs），并按照键的顺序自动排序。std::multiset 的迭代器是一个双向迭代器，支持 ++ 和 -- 操作。std::set 的迭代器是一个双向迭代器，支持 ++ 和 -- 操作。与std::set 不同std::multiset允许存储重复的元素。std::set 的迭代器是一个双向迭代器，支持 ++ 和 -- 操作。：std::map 中的键是唯一的，不允许重复。
2025-02-27 21:40:01
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原创 C++ STL（三）list
std::list 是 C++ 标准模板库（STL）中的一个双向链表容器。它支持在任意位置高效地插入和删除元素，但随机访问性能较差。：存储元素的值。：指向前一个节点。：指向后一个节点。：在任意位置插入和删除元素的时间复杂度为 O(1)。不需要连续内存，适合频繁插入和删除的场景。：随机访问的时间复杂度为 O(n)。内存开销较大，因为每个节点需要额外存储两个指针。
2025-02-27 14:58:04
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原创 C++ STL（二）deque
deque的元素在内存中不一定是连续存储的，这使得它在两端的插入和删除操作更高效。与 std::vector 不同std::deque的底层实现通常基于分段连续内存，这使得它在两端操作时具有更高的效率。std::deque 的内存不是完全连续的，而是由多个连续的内存块组成。在两端插入和删除元素的时间复杂度为 O(1)。：随机访问的时间复杂度为 O(1)，但由于内存不连续，实际性能可能略低于std::vector。std::deque（双端队列）是 C++ 标准模板库（STL）中的一个容器，支持在队列的。
2025-02-26 20:23:53
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原创 C++ STL（一）std::vector std::array
需要传入一个已经存在的对象（或对象的副本），会调用该对象的拷贝构造函数（或移动构造函数）。接受构造对象所需的参数并在 vector内部直接构造对象，避免了不必要的拷贝或移动。重新指定容器的长度为num，若容器变长，则以默认值填充新位置。：通常会分配比当前容量大一倍的新内存，以减少频繁的内存分配和拷贝操作。返回指定位置 pos 处的元素的引用，并进行边界检查。返回指定位置 pos 处的元素的引用，不进行边界检查。：将原有元素从旧的内存位置拷贝到新的内存位置。：更新指向新内存的指针，并设置新的容量。
2025-02-26 15:16:14
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原创 数据结构与算法再探（七）查找-排序
二分查找时区间的左右端取开区间还是闭区间在绝大多数时候都可以，二分查找中的左闭右开和左闭右闭的本质区别主要体现在搜索范围的定义和边界处理上。这种选择会影响算法的实现细节、边界条件的处理以及最终的查找结果。
2025-02-23 22:12:46
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原创 kafka基本知识
Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的一部分。Kafka 主要用于构建实时数据管道和流处理应用程序。它能够高效地处理大量的数据流，广泛应用于日志收集、数据集成、实时分析等场景。Kafka 的：Kafka 采用分布式架构，能够横向扩展。通过增加 broker 的数量，可以轻松提高系统的吞吐量和可用性。：Kafka 使用顺序写入和批量处理的方式来提高写入性能。
2025-02-23 21:39:31
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原创 python小项目编程-中级（1、图像处理）
实现界面化操作，使用PIL库实现简单的图像处理功能，如缩放（设置缩放比例）、旋转和滤镜、对比度调整、亮度调整、灰度图、二值化图（二值图如果使用的是彩色图片需要先进行灰度图转化再进行二值化）、镜像、保存等等功能，点击这些给一个显示结果的窗口，加载图像后图像显示，处理的结果在另外一个窗口可以进行结果对比。
2025-02-21 08:58:14
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原创 python3+TensorFlow 2.x（六）自编码器
自动编码器是一种无监督学习模型，可以用于特征提取、降维和图像生成等任务。实例中使用了卷积神经网络（CNN）来构建一个简单的自动编码器，并应用于 MNIST 数据集进行训练。通过这段代码，了解如何使用 TensorFlow 2.x 实现自动编码器，训练并评估模型的性能。
2025-02-21 08:57:33
1039
原创 python小项目编程-初级（3、简单的日历，4、名片随机生成）
简单的日历：1）图形化显示日历，实时显示当前时间。2）列表选择年份与月份，点解显示时间显示本月得日历，和对应阴历。
2025-02-20 10:12:15
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原创 操作系统知识（二）
I/O操作可以分为以下几类：输入操作：从外部设备（如键盘、鼠标、传感器等）获取数据。输出操作：将数据发送到外部设备（如显示器、打印机、网络等）。存储操作：在存储设备（如硬盘、SSD等）上读写数据。
2025-02-18 21:26:24
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原创 python小项目编程-初级（2、密码生成器）
支持选择密码包含的字符类型：字母（大小写）、数字、符号（支持更多符号类型，如!1) 生成的密码必须是随机的，避免可预测性。2) 提供友好的用户界面和错误提示。：根据用户选择的字符类型，从对应的字符集中随机选择字符组合生成指定长度的密码。：在 GUI 中显示生成的密码。显示密码强度评估结果。：用户通过 GUI 设置密码长度和字符类型。：根据用户输入的字符类型和长度生成随机密码。检查用户是否至少选择了一种字符类型。支持将生成的密码保存到文件中。：将生成的密码保存到文件中。提供密码强度评估功能。
2025-02-07 21:56:03
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原创 python小项目编程-初级（1、计算器）
支持基本的四则运算：加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）；支持多步运算，例如 1 + 2 * 3；不支持括号，但运算符优先级遵循数学规则（先乘除，后加减）
2025-02-07 21:53:26
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原创 python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播
反向传播算法是神经网络训练中的核心技术，它通过计算损失函数相对于每个权重和偏置的梯度，利用梯度下降算法优化网络的参数。理解了反向传播的基本过程，可以进一步扩展到更复杂的网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
2025-01-25 16:07:42
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原创 python3+TensorFlow 2.x（三）手写数字识别
该模型使用了卷积层、池化层以及全连接层，在 MNIST 数据集上训练，最终达到了很好的分类效果。你可以调整模型的超参数（例如卷积层的数量、神经元的数量等）以提高性能。
2025-01-25 10:21:59
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原创 python3+TensorFlow 2.x 基础学习（一）
虽然 Keras 提供了便捷的接口，但有时我们需要更多控制，特别是需要自定义训练循环时。在 TensorFlow 2.x 中，你可以轻松实现自定义的训练循环。# 自定义训练循环for epoch in range(5): # 训练5轮# 计算梯度并更新模型参数TensorFlow 2.x 是一个功能强大且灵活的深度学习框架，它集成了许多先进的功能，如 Keras、高效的数据处理 API(tf.data)、Eager Execution 和自动化的模型优化工具。
2025-01-24 10:38:41
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原创 数据结构与算法再探（六）动态规划
动态规划是一种强大的方法，可以解决很多最优化问题。其核心思想是将问题拆解为子问题，通过记忆化或迭代的方式避免重复计算，从而提高效率。在C++中，动态规划的实现通常涉及状态定义、状态转移方程的推导以及最终解的计算。通过具体的算法问题（如背包问题、最长公共子序列、爬楼梯问题等）来理解和应用动态规划，可以帮助解决复杂的优化问题。
2025-01-23 16:27:40
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原创 测试-面试题
编写测试报告：总结测试过程中的发现，包括测试覆盖率、缺陷统计、测试结果等信息。评审和反馈：与团队分享测试报告，讨论测试过程中的经验教训，为后续项目提供参考。功能测试用例应包含用例编号、标题、前置条件、测试步骤、输入数据、预期结果、实际结果、状态和备注等内容。编写时要理解需求，遵循结构，简洁明了，考虑边界和异常情况，并定期审查和更新测试用例。通过系统化的测试用例设计，可以有效确保软件功能的完整性和正确性。
2025-01-21 20:24:54
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原创 C++面试知识点（二）
在类的外部（定义类的代码之外），只能通过对象访问成员，并且通过对象只能访问 public 属性的成员，不能访问 private、 protected 属性的成员。多态性是允许你将父对象设置成为和⼀个或更多的他的子对象相等的技术，赋值之后，父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作；内存泄漏并非指内存在物理上的消失，而是应用程序分配某段内存后，由于设计错误失去了对该段内存的控制，而造成了内存的浪费，常见于指针指向改变，未释放动态分配的内存。，严重可导致系统效能降低，系统运行不稳定。
2025-01-20 16:54:50
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原创 数据结构与算法再探（五）贪心-双指针-滑动窗口
贪心算法是一种常用的算法设计策略，旨在通过局部最优选择来构建全局最优解。它的基本思想是：在每一步选择中，都选择当前看起来最优的选项，而不考虑后续的影响。贪心算法通常用于解决最优化问题，尤其是在某些特定条件下能够得到全局最优解的问题。
2025-01-17 15:22:19
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原创 数据结构与算法再探（一）数组、链表
是一种线性数据结构，由一组相同类型的元素组成，数组的内存开销较小，存储元素时没有额外的指针开销，元素在内存中是连续存储的，可以通过下标在 O(1) 时间内访问任意元素。数组的大小在创建时确定，不能动态改变；无法动态调整，可能导致内存浪费或不足。而且插入和删除效率低：在数组中插入或删除元素需要移动大量元素，时间复杂度为 O(n)。
2025-01-14 14:59:59
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原创 C++ 脑图（三）异常、STL
迭代器是一种对象，它提供了对容器中元素的访问方式。：std::stack：基于底层容器（如 std::deque 或 std::vector）实现的后进先出（LIFO）数据结构。常见的迭代器适配器有：std::reverse_iterator：反向迭代器，用于反向遍历容器。std::insert_iterator：插入迭代器，用于在容器中插入元素。std::not1 和 std::not2：用于对一元和二元函数对象取反。常见的函数对象适配器有：std::negate：用于对值取反的函数对象。
2025-01-12 21:08:38
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原创 自动化测试- 自动化测试模型
自动化测试模型是指在软件测试过程中，采用特定的方法和策略来实现测试的自动化。不同的自动化测试模型适用于不同的测试需求和场景。步骤定义文件将特性文件中的步骤与实际代码连接起来。创建一个名为 steps/calculator_steps.py 的文件。
2024-12-28 23:59:00
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原创 自动化测试- 数据驱动测试
数据驱动（Data-Driven）是一种软件测试和开发方法，强调通过数据来驱动测试用例的执行和结果验证。与传统的硬编码测试用例不同，数据驱动测试允许使用外部数据源（如 CSV 文件、Excel 表格、数据库等）来提供测试输入和期望输出，从而提高测试的灵活性和可维护性。测试脚本只是作为一个驱动或者类似于一个传送数据的机制。测试数据和测试行为进行完全分离这样的测试脚本设计模式叫做数据驱动。
2024-12-28 10:31:22
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原创 自动化测试-Pytest测试
Pytest是一个非常流行的Python测试框架，它支持简单的单元测试和复杂的功能测试，具有易于上手、功能强大、灵活配置等特点，已经成为最流行的测试框架之一。安装 pip install pytest 版本检查 pytest --version。
2024-12-27 15:25:18
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原创 自动化测试-unittest测试
unittest是Python内置的一个单元测试框架，用于编写和运行测试用例，以验证代码的正确性。unittest提供了一组工具和类，帮助开发者组织、编写和执行测试用例。TestCase是unittest框架中最小的测试单元，用于封装一个具体的测试场景。它通常是一个继承自unittest.TestCase的类，每个类中的方法代表一个具体的测试用例。测试用例应该是独立的、可重复执行的，并且能够验证被测试代码的特定功能或行为。
2024-12-27 10:18:02
1005
原创 自动化测试-web测试
Selenium是一个用于测试网站应用的工具，它提供了一系列的API来帮助编写自动化测试脚本。Selenium主要由三部分组成：Selenium WebDriver、Selenium IDE 和 Selenium Grid。Selenium WebDriver：是Selenium的核心组件，它提供了Web应用的自动化测试API。WebDriver实现了各种编程语言的API，如Java、C#、Python、JavaScript、Ruby等，允许用户编写代码来控制浏览器。
2024-12-26 21:48:09
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原创 数据结构与算法再探（四）树
通过调用自身来解决问题，将原问题分解为一个或多个规模较小的相似子问题，在函数体内调用自身来解决问题。递归算法需要定义基本情况（边界条件），以防止无限递归。
2024-12-22 21:17:01
269
原创 k8s常见问题及debug
ERROR1ErrImagePullpod pending外网无法方位集群服务kubectl 命令失败Pod Error进入容器失败pod重启Running not readyCrashLoopBackOffPV/PVC helm install
2024-12-21 19:17:38
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