一、LAMP概述二、安装与配置LAMP三、深入理解LAMP(yum)四、Xcache五、php-fpm一、LAMP概述LAMP: A:apache,M:mysql/Mariadb,P:php/perl/python httpd:接受用户的所有请求{动态/静态}；静态直接响应，动态资源为php脚本,对此类资源的请求，交给php来
本教程演示了如何使用基于字符的 RNN 生成文本。我们将使用 Andrej Karpathy 在 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks 一文中提供的莎士比亚作品数据集。我们根据此数据(“Shakespear”)中的给定字符序列训练一个模型，让它预测序列的下一个字符(“e”)。通过重复调用该模型，可以生成更长的文本序列
lammps学习总结31、质子交换膜 当量质量（equivalent weight）如何理解？2、MS中AC模块number of configuration 是什么意思？3、LAMMPS命令pair_style table4、lammps中几何平均混合规则和算数平均计算规则5、LJ势函数的两种形式以及非标准形式向标准形式推导6、错误：ERROR on proc 20: Neighbor lis
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2024-10-15 19:03:39
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0 引言 随着信息技术（informationtechnology,IT）与运营技术（operation technology,OT）的不断融合，对于统一网络架构的需求变得迫切。智能制造、工业物联网、大数据的发展，都使得这一融合变得更为紧迫。而IT与OT对于通信的不同需求也导致了在很长一段时间，融合这两个领域出现了很大的障碍：互联网与信息化领域的数据需要更大的带宽，而对于工业而言
transformer在论文Attention Is All You Need中提出了transformer这一模型，总体如下图下面一步步从总体到局部来看，transformer由encoder与decoder两部分组成encoder对于encoder，由多个block连接。
在每一个block之前使用位置编码positional encoding，它可以提供token在序列中的位置信息（因为注意
2020/02/07 - 今天重新开启代码的测试过程，发现对于LSTM的输入输出还是不够理解，所以这部分今天需要再把这部分内容弄一下。2020/02/07 - 我觉得我重新编写这部分代码之后，反而这部分内容有些迷惑了。 对这部分内容的整体架构有些不理解。我现在疑惑的一个地方就是，如果输入和输出的步长不相等怎么办？ 我本来的时候是用dense的方式，后来看了一下好像不对，就是timedistribu
region命令用于定义一个空间几何区域。使用语法region ID style args keyword arg … ID = 待定义区域的ID style = delete / block / cone / cylinder / plane / prism / sphere / union / intersect delete = no args block args = xlo xhi yl
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2024-07-30 13:47:13
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常用函数：substr和instr 1.SUBSTR（string,start_position,[length]） 求子字符串，返回字符串 解释：string 元字符串 start_position 开始位置（从0开始）  
1.标题Orthogonal Time Sequency Multiplexing Modulation: Analysis and Low-Complexity Receiver Design2.作者Tharaj Thaj, Emanuele Viterbo, and Yi Hong3.关键词OTFS，WHT，OTSM，Delay_sequency4.词汇OTFS正交时频空间OTSM正交时间序列
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2024-04-20 16:22:34
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前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测简化版 使用MLP 对航空乘客预测
CNN
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2024-04-02 11:04:30
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RNN和LSTM中batchsize和timestep的区别是什么？首先需要明确的概念是：batchsize指的是一次喂入网络的样本数，属于样本数量上的概念；而timestep指的是每个样本内包含有多少个时刻（步长），属于每个样本内部的概念
原创
2021-12-28 16:40:51
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RNN和LSTM中batchsize和timestep的区别是什么？首先需要明确的概念是：batchsize指的是一次喂入网络的样本数，属于样本数量上的概念；而timestep指的是每个样本内包含有多少个时刻（步长），属于每个样本内部的概念。既然题主提出了这样的疑问，说明对于LSTM的细节之处尚有困惑之处，因此下面先大致说一下一个RNN和LSTM单元内部的参数情况
原创
2022-01-25 10:14:00
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使用2进2出隔离变送器 正弦波信号输入转方波信号输出，Z相不用转速传感器信号隔离变送器特点转速传感器信号直接输入，方波信号输出正弦波、锯齿波信号输入，方波信号输出200mV峰值微弱信号的放大与整形不改变原波形频率，响应速度快电源、信号：输入/输出 3000VDC三隔离辅助电源：5V、12V、15V或24V直流单电源供电低成本、超小体积，使用方便，可靠性高标准的DN35导轨安装工业级温度范围: -
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2024-03-17 13:01:54
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lammps免费教程
原创
2022-01-05 11:30:14
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Python的元组（tuple）Python 的元组与列表类似A，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。如：t=(1, 2, 3)。但是元组不能二次赋值，一旦创建成功就不能修改，所以一般称为只读列表。tuple的特点上面说了tuple是不可更改的，只读型类型。这有什么好处和不足呢？ 从表面上来看，tuple和li
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2024-05-17 14:53:46
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注意：不要试图在一个主窗口中混合使用pack和grid。1.简单的布局from tkinter import *root = Tk()
label1 = Label(root, text="用户名：")
label2 = Label(root, text="密码：")
entry1 = Entry(root)
entry2 = Entry(root)
label1.grid(row=0, padx
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2023-07-04 15:46:55
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## 在Python中的旅行：探索语言的魅力
Python是一种易于学习和使用的高级编程语言，它被广泛用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。无论你是初学者还是有经验的程序员，Python都能为你提供强大且灵活的工具来实现你的目标。本文将带你探索Python的一些特点和功能，并通过代码示例来展示它的魅力。
### 简洁而强大的语法
Python以其简洁而强大的语法而闻名。相比于其他编程语言
原创
2024-02-16 10:22:29
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extractallPython zipfile模块官网正常使用:解压缩: ZipFile.extract（member，path = None，pwd = None ）参数解释memberszipfile 对象中某个文件名path解压到的目的路径,默认是压缩包所在路径pwd压缩包密码, 默认无密码例子import zipfile
...
zip_file = zipfile.ZipFile(fi
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2023-12-23 19:32:04
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Python自动化之Excel问题解决：使用jupyter lab导入openpyxl模块提示模块不存在，但是在库列表中查询是存在的，解决方案：直接在notebook中输入pip install openpyxl之后再import openpyxl即可概念：row：行，数字表示column：列，字母表示cell：单元格sheet：表1. Excel读取1.1 读取表格openpyxl库：load_
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2023-12-18 20:25:41
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今天本文将介绍 “Grid studio”——一个基于网络的电子表格应用程序，集Python编程语言之大成。用Grid studio着手解决的主要问题是散乱的工作流，这是进行数据科学项目，在例如R studio和Excel等多个工具间来回操作时所经历的。无数次导出CSV文件，行数过高导致应用程序窗口冻结，或是想要直截了当地做一些事(比如阅读一个JSON文件)……很多人都受够这些了。现存的工具无法提
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2023-09-15 11:13:56
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