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# Sample /etc/sudoers file.
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# This file MUST be edited with the 'visudo' command as root.
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# See the sudoers&n
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精选
2016-01-03 20:51:59
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非官方下载的chrome扩展无法启用的解决方法： 直接加载你的开发文件夹就行了右键菜单的父子关系使用id和parentId之间关系确定获取cookie (能够获取到http only的cookie)chrome.cookies.getAll({"url" : "http://122.114.206.219:81/welcome"}, function(cookies){
原创
2023-02-23 10:47:12
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一、校验数字的表达式· 数字：^[0-9]*$· n位的数字：^\d{n}$· 至少n位的数字：^\d{n,}$· m-n位的数字：^\d{m,n}$· 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$· 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$· 带1-2位小数的正数或
原创
2017-09-11 08:22:21
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uwp uwpapp-斗鱼，微信等 云和移动优先 远程桌面连接设置 teamviewer V8内核 Node.js javascript 事件循环 express框架 bootstrap NoSQL MongDB Git平台--学习宝库 百度开源项目 阿里巴巴开源项目 google开源项目 Node
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2016-08-31 17:37:00
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传统的强度设计思想把材料视为无缺陷的均匀连续体，而实际工程构件中存在多种缺陷，断裂力学是一门弥补传统强度设计思想严重不足的新的科学。本文就ANSYS在断裂方面的分析能力进行案例说明。19.0中新增加的裂纹生长的计算方法——SMART。关于SMART裂纹生长方法的主要特性在单元材料上仅支持各项同线弹性材料，在单元上必须使用SOLID187(二阶四面体单元)。在裂纹生长计算过程中，忽略大变形和有限转动
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2023-10-15 22:16:38
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P5410 【模板】扩展 KMP（Z 函数） 前置芝士 KMP 洛谷模板 & \(\texttt{My solution}\) 问题概括 扩展 KMP：求出字符串 \(S\) 的所有后缀与 \(T\) 的最长公共前缀长度，时间复杂度 \(\mathcal{O}(|S|+|T|)\)。 该解法思想与 ...
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2021-07-25 18:11:00
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一、有个文件test的内容如下：ertfff[abcfd]123324444[rty]fgfgf怎么能截取[abcfd]123324444[rty]这一部分出来呢？答案：sed-n'/[abcfd]/,/[rty]/p'test二、sed如何转换大小写字母sed中，使用\u表示大写，\l表示小写把每个单词的第一个小写字母变大写：sed's/\b[a-z]/\u&/g
原创
2018-05-03 12:01:04
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# 机器学习裂纹扩展的实现指南
在现代工程及材料科学中，裂纹扩展的预测对于结构安全至关重要。通过机器学习技术，我们可以有效地分析和预测裂纹的发展。本文将详细介绍如何利用机器学习来实现裂纹扩展的预测，特别是针对初学者的讲解。
## 工作流程
下面是实现“机器学习裂纹扩展”的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B
在进行了以上的开发环境的配置之后就是，进行进一步的学习，为了开发的方便我们一般会使用oop的编程思想，进行方便的处理如下：1.smartyUser 的创建setCacheDir('docs/cache'); $this->setCompileDir('docs//tempalates_c'); $this->setConfigDir('docs/configs'); $this->setTemplateDir('docs/tempalates'); $this->caching = Smarty::CACH
原创
2021-07-20 11:27:50
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# 实现可扩展机器学习的过程
在当今数据驱动的世界中，实现可扩展的机器学习（Scalable Machine Learning）变得愈发重要。可扩展性意味着模型在处理大规模数据集时依然能保持良好的性能。在这篇文章中，我将教你如何实现一个简单的可扩展机器学习流程，步骤分为数据准备、模型训练、模型评估和模型部署。
## 流程概览
以下是实现可扩展机器学习的流程，每一步都有相应的任务和简单的代码示
原创
2024-08-27 07:22:41
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2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型，在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。20
说明本质上，股价的预测是一种标准的时空模型：1 既要考虑时间轴上的“自扰”2 也要考虑空间轴上的“互扰”目前主流的预测方法是滑动窗口来预测下一个交易日的价格，我觉得这样是不妥的（不够）。首先，固定的窗口是不符合客观规律的，这样导致了训练集的数据就很脏，更重要的是这种窗口可能是变长的。其次，我们说时间轴的自扰，很像是一个扔到池塘里的小石子泛起的涟漪，前n个周期如何影响下一个周期？并不是单一的窗口就够
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2023-08-20 08:55:58
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先回顾一下，在上一篇dojo学习二 ajax异步请求之绑定列表 里，我们接触到了怎样快速地用dojo的grid插件来绑定列表数据，在第一篇dojo学习里谈到过dojo插件有两种使用方式，之前我们都是使用的声明式绑定插件，今天我们试着使用下编程式的方法。
首先，我需要一个数据源，它可以是json、csv、xml等格式，这里我只是为了测试数据，所以我调用了YQL的数据，YQL是yahoo提供的一种数据云查询，想了解它的使用方法的可以去yahoo的YQL官网上去查阅,我使用它的example,如下图查询及结果:
原创
2021-06-04 15:02:39
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1.它参考并且扩展了java的spi机制，获取文件的路径为"META-INF/services/"，"META-INF/dubbo/"， 但是一般情况下都会把文件放到"META-INF/dubbo/internal/"目录下，
这个功能的主要实现类是采用了工厂模式的ExtensionLoader。还有一些属性用来保存解析过程当中的结果。比如每个clas
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2024-03-26 08:00:05
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写法一调用语法：this.setState(state, [callback])setState 接收的第一个参数，用于描述state的改变setState 是异步改变 state 的，当 setState 改变 state 并调用 render 更新界面之后，会调用 callback适用于 state 的改变不依赖于原状态写法二调用语法：this.setState(updater, [callback])setState 接收的第一个参数为函数，返回值用于描述state的改变upda
原创
2021-07-09 10:45:26
210阅读
数论之扩欧QB_UDG 2016年11月8日11:34:401. 扩展欧几里德算法 用途：在已知整数a,b的情况下求不定方程ax+by=gcd(a,b)的一组整数解x,y;原理： 设 a*x1+b*y1=gcd(a,b); 设b*x2+(a%b)*y2=gcd(b, a%b); 由欧几里...
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2017-04-14 09:36:00
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大部分现实应用中我们并不需要把数据库中的整行数据都拉出来, 所以要做扩展结果集 笔记: 在实际项目过程中, 先用逆向工程自动生成, 然后再做扩展结果集来满足大部分的现实需要 本节内容应该注意扩展结果集的命名方式 创建一个扩展类ShopCustom, (这样命名可以和Shop在项目树里面排列在一起)
原创
2022-10-20 09:59:55
63阅读
一、错误重试库 我们再写编写程序（尤其是与网络请求相关程序）时，比如运行网络爬虫任务时，经常会遇到偶尔发生请求失败的情况。这时若只是简单的捕捉错误然后 一）错误重试库之retry或retrying的retry方法 1、retry的retry方法 安装retry库 pip install retry
原创
2022-05-02 09:54:58
254阅读
好久前学习了变量的扩展，现在全忘光了，决定总结下。 1.${变量-值} 如果变量不存在就用后面的值来替代。 例: [root@localhost~]# qq=haha
[root@localhost~]# yy=${qq:-123}
[root@localhost~]# echo $yy
haha
[root@localhost~]# unset q
原创
2013-05-24 23:20:19
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前几天做了一道计数题，本来挺水的，非得出成模数不是质数，于是我就来学扩展卢卡斯了。 这东西感觉还不难，比较好理解。 我们要求的就是$C_{n} ^ {m} \% p$。因为$p$不一定是质数，所以可以把$p$质因数分解，后求出$C_{n} ^ {m} \% p _ {i} ^ {k}$的解，这样用中
原创
2021-05-29 20:39:35
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