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RSS订阅原创 TCP 网络通信编程
4.获取InetAddress对象的地址getHostAddress。3.获取InetAddress对象的主机名getHostName。1.获取本机InetAddress对象getLocalHost。2.根据指定主机名/域名获取ip地址对象getByName。
2025-01-13 23:10:52
377
原创 输入输出流、转换流、打印流
将字节流FilelnputStream 包装成(转换成) 字符流InputStreamReader,对文件进行读取(按照utf-8/gbk 格式)，进而在包装成BufferedReader。将字节流 FileOutputStream 包装成(转换成) 字符流OutputStreamWriter,对文件进行写入(按照gbk格式,可以指定其他，比如utf-8)传统方法System.out.println(“");传统的方法,Scanner 是从标准输入键盘接收数据。读取不同编码的文件可能会导致中文乱码问题。
2024-12-10 23:07:12
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原创 节点流和处理流
节点流可以从一个特定的数据源读写数据，如FileReader、FileWriter处理流(也叫包装流)是“连接”在已存在的流(节点流或处理流)之上，为程序提供更为强大的读写功能，也更加灵活，如BufferedReader、BufferedWriter。
2024-12-09 23:10:48
859
原创 IO流之文件2
1.I/O是Input/Output的缩写，I/O技术是非常实用的技术，用于处理数据传输。如读/写文件，网络通讯等。FileWriter使用后，必须要关闭(close)或刷新(flush)，否则写入不到指定的文件!4.输入input: 读取外部数据(磁盘、光盘等存储设备的数据)到程序(内存)中。2.Java程序中，对于数据的输入/输出操作以”流(stream)”的方式进行。按操作数据单位不同分为:字节流(8bit)二进制文件，字符流(按字符)文本文件。按流的角色的不同分为:节点流，处理流/包装流。
2024-12-05 23:24:10
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原创 IO流之文件
方式2 new File(File parent,String child) //根据父目录文件+子路径构建。方式3 new File(String parent,String child) //根据父目录+子路径构建。方式1 new File(String pathname) // 根据路径创建一个File对象。mkdir创建一级目录，mkdirs创建多级目录，delete删除空目录或文件。
2024-12-02 23:28:20
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原创 线程的基本使用
Java是单继承的，如果一个类A已经继承了类B，这是就无法让类A再去继承THread了，所以还有方法2----实现Runnable接口，底层使用了代理模式。当一个线程在对某些数据进行操作时，其他线程都不可以对这些数据进行操作，直到该线程完成操作，其他线程才能对这些数据进行操作。守护线程：一般是为工作线程服务的，当所有的用户线程结束，守护线程自动结束，垃圾回收机制就是各典型的守护线程。5、同步方法（非静态的）的锁可以是this，也可以是其他对象（要求是同一个对象）6、同步方法（静态的）的锁为当前类本身。
2024-11-19 21:27:15
667
原创 泛型及其使用
泛型（广泛类型），可以是String， Integer，Dog，Cat…泛型又称参数化类型，解决数据类型安全性问题在类声明或实例化时只要指定好具体的类型即可Java泛型可以保证如果程序在编译时没有发出警告，运行时就不会产生类型转换异常可以在类声明时通过一个标识表示类中某个属性的类型，或者是某个方法的返回值类型，或者某个参数的类型…//注意，特别强调： E 具体的数据类型在定义 Person 对象的时候指定,即在编译期间，就确定 E 是什么类型。
2024-09-11 22:16:17
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原创 redHat 7.2 安装docker
分为2步：安装yum 切阿里源https://www.jianshu.com/p/96a8c2489b94安装dockerhttps://blog.youkuaiyun.com/neu_xiaolu/article/details/91372082
2020-02-10 19:42:49
479
原创 es命令行用法
1. 索引相关操作先查询ES集群中有哪些索引。curl localhost:9200/_cat/indices返回空，这时候ES刚刚创建，还没有索引数据库。我们先创建一个索引(包括类型，文档）。curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty -d '{...
2019-12-09 21:55:03
3080
原创 推荐算法——Surprise
Surprise入门使用官网：https://yiyibooks.cn/sorakunnn/surprisesurprise-v1.0.5/surprise-v1.0.5/index.html1. 使用movielens数据集from surprise import SVD, KNNWithMeans, Readerimport osfrom surprise import Datase...
2019-11-15 17:40:25
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原创 python的 __new__ 和 __init__
_ _ new _ _在生成对象之前被调用，用来创建对象并返回对象，接收的是cls类参数。_ _ init _ _ 在生成对象之后被调用，用来初始化对象，接收的参数是self对象也就是： __new__先被调用，__init__后被调用，__new__的返回值（实例对象）将传递给__init__方法的第一个参数，然后__init__给这个实例对象设置一些参数。更多知识可看：https://w...
2019-11-06 11:41:14
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原创 python实现斐波那契
非递归def func(n): f1=0 f2=1 i=3 while i <= n: f1,f2=f2,f1+f2 i+=1 return f2递归def func(n): if n==1: return 0 if n==2: return 1 return func(n-1)+func(n-2) python最大的递归层数是999，可...
2019-11-06 11:15:20
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原创 python中*args和**kwargs的区别
1. *args可变参数，传入参数个数可变，将参数打包成元组例1：def function(*args): print(args, type(args))function(1)def function(x, y, *args): print(x, y, args)function(1, 2, 3, 4, 5)2. **kwargs关键字参数，传入参数个数...
2019-11-06 10:59:02
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原创 深度学习（七）——keras的使用
简单使用# 序列模型# 序列模型属于通用模型的一种，因为很常见，所以这里单独列出来进行介绍，这种模型各层之间# 是依次顺序的线性关系，在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络# 这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型from keras.models import Sequential # 用它创建模型from keras.la...
2019-10-24 23:50:38
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原创 深度学习（六）——反向传播计算w对应的梯度
如下图，从下往上是第一阶段，第二阶段是从上往下上图总结如下图上图中正向传播过程是绿色的数字，从左导右上图中反向传播（红色数字，从右到左），算法：求偏导之后将x代入算出结果，比如第一个结点1/x，它的偏导公式在上图中有，把1.37代入得-0.53，注意这里不是把0.73也不是把1当x代入，而是把1.37代入，因为x本来就是1.37，1/1.37才等于0.73，所以x是1.37，依次...
2019-10-23 22:14:28
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原创 深度学习（五）——解决梯度消失的三个思路
1. 什么是梯度消散？如下图u介绍，当用sigmod函数时，当z过大或过小会发现梯度（斜率）接近水平，变成0了，即梯度消失2. 解决方法思路一使用relu函数，因为relu函数z小于0是，结果恒为0，z大于0时，结果为z本身，这样就是一条45度的直线，梯度永远不变，即不会消失不饱和激活函数leaky relu如下图，解决了relu在小于0的时候的不足，需自己实现elu，...
2019-10-22 23:43:28
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原创 mysql
%是0个或多个字符，结合like使用_是1个字符，结合like使用concat函数：合并两个或以上的字符串replace函数：REPLACE(‘vessel’,‘e’,‘a’) -> ‘vassal’case函数CASE WHEN condition1 THEN value1 WHEN condition2 THEN value2 E...
2019-10-18 10:46:30
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原创 进程相关
1. 进程的状态三种基本状态就绪状态：当进程已获得除cpu以外的其他资源后，只要获得cpu，便可立即执行，此时进程的状态就称为就绪状态执行状态：进程已获得cpu，正在执行阻塞状态：正在执行的进程由于由于发生某事件而暂时无法继续执行，便放弃处理机而处于暂停状态，这种赞停状态就是阻塞状态图具有挂起状态的状态转换图图处于静止就绪状态的进程不能再被调度执行2. 进程控制块2.1 作...
2019-10-13 22:09:14
141
原创 数据库恢复技术
常用技术是数据转储和登记日志文件1. 数据转储转储即数据库管理员定期的将整个数据库复制到磁带，磁盘及其他存储介质上保存起来的过程。这些备用数据称为后备副本，当数据库遭到破坏后将后备腐败重新装入，但这样只能恢复到转储是的状态，要想恢复到故障发生时的状态，必须重新运行转储之后所有更新事务。转储时十分耗费时间和资源的，不能频繁进行转储分为动态转储和静态转储静态转储在系统中无运行时进行转储操...
2019-10-04 18:42:49
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原创 数据库并发控制机制
wom知道事务的ACID特性被破坏的原因之一就是多个事务对数据库的并发操作造成的。所以 数据库管理系统需要对这些并发操作进行正确的调度，并发控制机制就是用正确的方式调度并发操作，使一个用户事务不收其他事务的干扰。并发控制的技术主要有封锁，时间戳，乐观控制发和多版本并发控制等1. 封锁基本的封锁类型有：排他锁（X锁，写锁）和共享锁（S锁，读锁）数据库中的共享锁和排他锁：https://blo...
2019-10-04 17:17:21
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原创 数据库中的共享锁和排他锁
共享锁，又称为读锁，获得共享锁之后，可以查看但无法修改和删除数据。排他锁，又称为写锁、独占锁，获得排他锁之后，既能读数据，又能修改数据。共享锁我们对数据进行读取操作的时候，其实是不会改变数据的值的。所以我们可以给数据库增加读锁，获得读锁的事务就可以读取数据了。当数据库已经被别人增加了读锁的时候，其他新来的事务也可以读数据，但是不能写。也就是说，如果事务T对数据A加上共享锁后...
2019-10-02 20:30:15
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原创 编译过程（概念）
1. 词法分析Lexical Analysis从左到右一个字符一个字符的读入源程序，对构成源程序的字符串进行扫描和分解，从而识别出一个个单词（也称单词符号或简称符号）例如某源程序片段如下：var sum, first, count ：real ； begin sum ：= first + count * 10 ； end．词法分析阶段通过对该程序...
2019-09-30 23:47:03
329
转载 dhcp工作过程
1. DHCP服务器IP分配方式使用UDP协议工作，常用的2个端口：67（DHCP server），68（DHCP client）DHCP服务器提供三种IP分配方式：自动分配（Automatic Allocation）自动分配是当DHCP客户端第一次成功地从DHCP服务器端分配到一个IP地址之后，就永远使用这个地址。动态分配（Dynamic Allocation）动态分配是当D...
2019-09-30 21:22:49
400
原创 深度学习（四）——卷积神经网络CNN
卷积层；如下图，从底层看起把两个矩阵卷积为两个点，第二层再把一个矩阵卷积为一个点，所以这是两层卷积DNN是输入层直接全连接隐藏层而CNN是输入层先连接卷积层，再连接隐藏层如何卷积?例：如下图，从绿色的第0行开始先选33和黄色的33相乘（这里是对应位置相乘）后有4个地方是1，所以红色的第0行0列就填4，然后绿色继续右移Stride=2步，再与黄色的相乘…依次类推，最后的结果就是把4个3...
2019-09-26 18:36:28
278
原创 深度学习（二）——案例，两层DNN进行图片识别
只有一层隐藏层，一般叫多层感知机深度神经网络DNN每根线上都有wimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as np# 全连接，通过它进行上下层之间的全连接from tensorflow.contrib.layers import fu...
2019-09-26 15:19:03
1098
原创 深度学习（一）——placeholder的使用
使用placeholderimport tensorflow as tf# 让我们修改前面的代码去实现Mini-Batch梯度下降# 为了去实现这个，我们需要一种方式去取代X和y在每一次迭代中，使用一小批数据# 最简单的方式去做到这个是去使用placeholder节点# 这些节点特点是它们不真正的计算，它们只是在执行过程中你要它们输出数据的时候去输出数据# 它们会传输训练数据给Ten...
2019-09-26 14:47:29
2167
原创 Python getattr() 函数
Python getattr() 函数用于返回一个对象属性值。class A(object): bar = 1a = A()getattr(a, 'bar') # 获取属性 bar 值结果：1getattr(a, 'bar2') # 属性 bar2 不存在，触发异常Traceback (most recent call last): Fi...
2019-09-12 16:42:11
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原创 Docker（四）——高级网络配置
当 Docker 启动时，会自动在主机上创建一个 docker0 虚拟网桥，实际上是 Linux 的一个 bridge，可以理 解为一个软件交换机。它会在挂载到它的网口之间进行转发。同时，Docker 随机分配一个本地未占用的私有网段（在 RFC1918 中定义）中的一个地址给 docker0 接 口。比如典型的 172.17.42.1 ，掩码为 255.255.0.0 。此后启动的...
2019-09-10 18:21:26
396
原创 Docker学习（四）——使用网络
Docker 允许通过外部访问容器或容器互联的方式来提供网络服务。一. 外部访问容器容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过 -P 或 -p 参数来指定端口映 射。当使用 -P 标记时，Docker 会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。使用 docker ps 可以看到，本地主机的 32770 被映射到了容器的 5...
2019-09-10 16:14:50
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原创 Docker学习（三）——Docker 数据管理
在容器中管理数据主要有两种方式：数据卷（Data volumes）数据卷容器（Data volume containers）1. 数据卷数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过 UFS，可以提供很多有用的特性：数据卷可以在容器之间共享和重用对数据卷的修改会立马生效对数据卷的更新，不会影响镜像卷会一直存在，直到没有容器使用*数据卷的使用，类似于 Linux 下对...
2019-09-10 12:11:33
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原创 Docker学习（二）——镜像，容器，仓库
1. Docker 镜像1. 获取镜像可以使用docker pull命令来从仓库获取所需要的镜像。下面的例子将从 Docker Hub 仓库下载一个 Ubuntu 12.04 操作系统的镜像。下载过程中，会输出获取镜像的每一层信息。该命令实际上相当于 $ sudo docker pull registry.hub.docker.com/ubuntu:12.04 命令，即从注册服 务...
2019-09-10 10:43:09
276
原创 深度学习（三）——TensorBoard可视化
import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamax_steps = 1000learning_rate = 0.001dropout = 0.9data_dir = './MNIST_data_bak'# 日志文件存放的路径log_dir = './logs/mn...
2019-09-07 23:30:18
203
原创 docker学习（一）——基本概念
1. 简介Docker 是一个开源项目，诞生于 2013 年初，最初是 dotCloud 公司内部的一个业余项目。它基于 Google 公司推出的 Go 语言实现。 项目后来加入了 Linux 基金会，遵从了 Apache 2.0 协议，项目代码在 GitHub 上进行维护。Docker 项目的目标是实现轻量级的操作系统虚拟化解决方案。 Docker 的基础是 Linux 容器（LXC）等技 ...
2019-09-05 16:56:06
130
原创 Centos6安装docker
CentOS 6.5 的内核一般都是2.6，在2.6的内核下，Docker运行会比较卡，所以一般会选择升级到更高版本，本次教程升级版本为4.4.170-1.el6.elrepo.x86_64。查看Linux版本cat /etc/issue查看内核版本uname -a1. 更新内核版本1.1 导入Public keyrpm --import https://www.e...
2019-09-02 10:37:12
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原创 深度学习（一）——初识TensorFlow
1. 认识TensorFlow2. 概念第二行：b就是w0，Variable是变量的意思第三行：unniform是范围是-1到+1之间的均匀分布，w是784行，100列的数据第四行：占位，占了个空，未来有数据可以填进去第五行：relu是一个函数，<0的时候就是0，>0的时候是x，如下图matmul就是矩阵相乘，w乘x3. 代码TensorFlow程序可以通过...
2019-09-01 21:55:30
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原创 机器学习（十七）——密度聚类
分离的层次聚类：分裂，求相似性，相似性达到了，停止，没有达到则继续分裂…样本中有层次的包含关系（如省，市，县）适合用层次聚类，如果用层次聚类，人们一般用凝聚的层次聚类...
2019-08-30 16:32:03
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原创 机器学习（十六）——聚类评估
1. Given labelGiven label就是有给了y，给了y’的哈好处就是可以根据y来对比，评估聚类的结果怎么样，好不好例：男女分类，均一性就是男类别例都是男的，但并不是所有男的都分进来了；完整性就是所有女的都被分到女生类别里了，但可能也有几个男的就像Precision和Recall结合起来生成F-Measure（f-score）一样，均一性和完整性结合起来生成V-Measure，...
2019-08-30 16:02:12
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