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安装redis下载redis，百度就有上传到centoslinux下安装gcc环境yum install gcc解压redis安装包tar -zxvf redis-xxx.xx.tar编译和安装解压好的rediscd /study/redis.6.2…makemake installredis默认安装在/usr/local/bin目录下运行Redis前台启动（不推荐）在/usr/local/bin下执行redis-server后台启动（推荐）
2022-03-27 18:40:05
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原创 2022秋招笔试加面经合集，不区分公司，不定期更新
9.9日mark秋招陆陆续续开始，我自己的定位首先是国企然后是互联网企业，这里把面试和笔试整理下，攒人品，废话不多说开始。首先说一下简历吧，很多同学可能投后台，测试，算法都是一个简历，这样对自己来说是很方便，但是用通用的简历就会导致面试官抓不住重点，投什么岗位做一份什么样的简历，如果是研究生同学，最好加上自己学术成果包括论文、专利，别觉得论文拿不出手就不写，因为hr也不知道你论文发的什么期刊，这点对想去国企的同学至关重要。这里就做一个汇总吧，把java和算法都写在一起，因为面试的公司太多，也记不
2021-09-09 20:10:54
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原创 pytorch中一维卷积Conv1d简介
最近在使用pytorch中的一维卷积来对文本进行处理，进行文本分类任务，查阅了网上相关的博客还有api这里做一个总结。一维卷积，顾名思义就是在一维空间上进行卷积，通常用来处理时序的数据，卷积的过程如下图。进行卷积的数据形状为[batch_size,seq_len,embedding_dim]，经过卷积以后变成了[batch_size,out_channels,sql_len-kernel_size+1]的形状，在卷积的时候是在最后一个维度进行的所以需要对数据进行点处理，具体如代码所示。imp.
2021-07-16 18:13:18
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原创 pytorch-LSTM情感分类
最近在学习pytorch也是正式从tensorflow转移到pytorch，因为很多论文的源码给出的都是pytorch为了方便自己学习比较新的模型和算法也是在不停的学习中，废话不多说正式开始今天的教程，之前给tensorflow挖的坑有时间了也会填上。这次使用的数据集比较大我也是放在了百度云盘需要的朋友可以自行获取，链接：https://github.com/JohnLeek/DeepLearning-study，源码放在了github，要是觉得不错对你有所帮助希望你帮忙给本博客点个赞，给我的githu
2021-07-13 08:57:49
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原创 pytorch中维度dim的理解
PyTorch 中对 tensor 的很多操作如sum、softmax等都可以设置dim参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。首先看一下这个图，图中给出了维度标号，注意区分正负，从左往右数，括号代表的维度分别是 0 和 1 和 2，从右往做为 -3 和 -2 和 -1。待会儿会用到。图1括号之间是嵌套关系，代表了不同的维度。从左往右数，两个括号代表的维度分别是 0 ...
2021-06-30 21:53:45
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原创 pytorch中max和argmax
max和argmax名字上看起来很相似但是却大有不同max_num,index = torch.max(tensor,dim=?)会在指定的维度上返回最大的数以及其索引如下b = torch.tensor([[[3, 2], [1, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])print(b)max_num,index = torch.max(b,dim=2)print(max_num)print(index)输出：tensor([[[3, 2], [1,
2021-06-30 09:44:05
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原创 pytorch中LSTM的输入与输出理解
在阅读本篇博客之前希望你在LSTM方面有一定的知识储备，熟悉LSTM网络的内部结构，方便更好的理解pytorch中有关LSTM相关的api。一、参数理解这里我根据lstm的结构定义了一些参数，参数具体含义可以看注释batch_size = 10 #每个batch的大小seq_len = 2000 #模仿输入到LSTM的句子长度input_size = 30 #lstm中输入的维度hidden_size = 18 #lstm中隐藏层神经元的个数num_layers = 2 # 有多少层l
2021-06-29 08:56:56
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原创 tensorflow 自定义训练——eager模式，附带数据集制作
在前边的博客中我使用了tensorflow中kears模块来搭建神经网络，然后使用集成好的方法来进行训练，如model.fit()，从最简洁、最快速的方面来实现了神经网络，但是集成好的api灵活性不够，而且训练耗时比eager模式要多，所以在这里我对自定义训练做一个简单介绍，使用的数据集来源kaggle，链接：，如果不能下载用这个百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1bg2981NUwwNZmkcz0w5WLw，提取码：fp34。完整代码在我的github，觉得我写的不错的可以给个
2020-07-10 21:24:37
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原创 简洁明了的tensorflow2.0教程——CNN卷积网络的实现（cifar10数据集）
CNN通过本文你能了解到基本的卷积神经网络概念还有理论基础，通过使用keras编写一个简单的CNN模型我们可以实现对cifar10数据集的分类，掌握tensorflow搭建卷积神经网络的技巧，废话不多说，进入正文。相关代码还有数据集在我的github，链接https://github.com/JohnLeek/Tensorflow-study:,需要的自取，day4开头的部分为本节博客源码，觉得不错的可以给个star。一、卷积神经网络结构和相关概念（参考维基百科）因为卷积神经我网络概念很多，因为
2020-06-06 23:58:37
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原创 简洁明了的tensorflow2.0教程——用keras实现mnist数字识别
通过本文你可以快速学会使用keras搭建神经网络，只需40行代码构建神经网络实现mnist数据集手写数字的识别。MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集.，图片大小为28*28。完整代码在我的github，链接：https://github.com/JohnLeek/Tensorflow-st
2020-05-29 13:28:31
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原创 win10下最好用的pytorch安装教程
废话不多说我们直接进入正题。1、首先确认你有无anaconda，有则跳过这一步，没有看我这篇博客安装anaconda，链接：https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/99582355，然后换源这样可以加快包的下载速度，参考我的这篇博客，链接：https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/1026864242、点击这个链接进入pytorch官网，https://pytorch.org/get-start
2020-05-27 18:25:52
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原创 简洁明了的tensorflow2.0教程——正则化操作
通常我们在训练神经网络模型的时候会出现过拟合的情况，模型训练的过于好，导致泛化能力不强。一般我们引入正则化可以解决过拟合问题，正则化分为两类，L1型正则化，L2型正则化。接下来我们做简单介绍并给出tensorflow代码实现。完整代码位于我的github，链接：https://github.com/JohnLeek/Tensorflow-study，day2_regularizationfree.py(未使用正则化),和day2_regularization_L2.py（使用正则化），数据集为dot.csv
2020-05-25 16:24:02
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原创 简洁明了的tensorflow2.0教程——实现鸢尾花分类
通过本文你可以学会神经网络最基本的用法，可以对tensorflow用法有初步的了解，实现神经网络入门，适用于有着在机器学习/或者深度学习有着理论基础，拥有一定python编程基础但是对神经网络实践缺少经验的coder，通过阅读并且自己完成本篇博客中的代码小白也能学会如何利用神经网络来实现简单的分类任务。这一讲源码在我的github，地址：https://github.com/JohnLeek/Tensorflow-study，源码文件为day1_iris_classfiction.py,觉得不错可以给个St
2020-05-24 00:28:55
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原创 numpy中的 numpy.c_ numpy.ravel numpy.mgrid的理解
这三个函数一般用于绘制网格坐标点，自己在学习的时候也遇到了疑惑，现在做一个笔记整理一下。1、numpy中的mgrid首先看一个例子x,y = np.mgrid[-3:3:1,-3:3:1]这里我要生成一个从-3到2的矩阵步长为1（结果为：-3,-2,-1,0,1,2），注意mgrid是左闭右开，那么生成的x和y都是什么样子的呢，生成的x按列展开，y按行展开，x和y的大小由mg...
2020-04-25 22:57:48
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原创 最好用的win10环境下tensorflow2.0 CPU/GPU安装教程
最好用的win10环境下ensorflow2.0 CPU/GPU安装1、确保你的电脑安装了anaconda，如果没有参考我的这篇博客https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/995823552、对你的anaconda还有pip换源（非必要，可以跳过），这一步只是增加下载速度，参考我的这篇博客https://blog.csdn.ne...
2020-02-26 00:56:56
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原创 梯度下降原理推导及python实现
最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，课程里边实现算法用的octave，但是自己常用的是python座所以这里就用python实现梯度下降算法（工程的角度）。一、梯度下降简介梯度下降是是无约束线性规划中求解最优问题最基本的方法，类似的还有牛顿法，拟牛顿法等。在解决问题的时候我们通常用来拟合f(x)，得到相关参数的值，然后进行预测。梯度法在求解问题的时候总是选择当前位置的负梯度方向作为搜索方向...
2020-01-02 00:52:58
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原创 一个读研程序员的年度回忆
写在开头：林花谢了春红，太匆匆。看到朋友圈都在晒网易云年度歌单自己也想回忆下这一年发生的事，然后做新一年的展望吧。本科四年就读于一所本二（专科和本科一块上课的那种），大学物联网工程专业，硬件软件都学唯独对软件感兴趣，跟着老师一块儿做过Android、j2ee、php，学的东西很杂，做的东西根据项目需求来也很杂，什么技术都是简单涉猎没有深入，最喜欢的java自己倒是学了不少东西，也做...
2019-12-30 15:58:58
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原创 Oracle跨库数据同步以及跨库将一张表数据导入到另一张表
首先我们先明确需求是什么一、第一我们假设A表是主表，B表是副表，业务需求是是将A表的数据导入到B表，好那么我们需要做的就是采用dblink的方式，将A表所有数据查询出来然后插入到B表。ps：这里我将给出一张测试用表USR（A，B两张表都是USR）操作如下：1、首先我们登录A表数据库，然后以system身份登录2、赋予源库的用户xxx(这里就是)创建dblink的权限我这里是...
2019-11-26 16:05:09
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原创 tensorflow报错raise RuntimeError('The Session graph is empty. Add operations to the ' RuntimeError:
tensorflow报错raise RuntimeError('The Session graph is empty. Add operations to the 'RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run().这个是在安装tensorflow的时...
2019-11-13 10:01:55
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原创 win10安装tensorflow
在win10下安装tensorflow与linux还有macos有着很大的不同，自己在安装的过程中也是遇到了问题，这里自己写一篇博客记录下，可能会有朋友也遇见相同的问题。一、安装准备1、anaconda安装，参考我这篇博客，https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/995823552、anaconda和pip换源，参考我的这篇博客...
2019-11-13 09:49:10
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原创 修改pip下载存放和安装位置
首先打开命令行输入 python -m site 这条命令查看你的下载安装位置，一般默认是在C盘下，然后输入python -m site -help 命令查找配置文件。复制粘贴出来，这个就是我们需要修改的配置文件打开红色方框处就是我们需要修改的地方我这里因为conda环境在d盘，所以我就修改成了d盘目录，其他的请自行参考自己的conda安装位置保存退出，这里...
2019-11-13 09:05:10
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翻译 基于支持虚拟安全架构策略的SDN / NFV的5G接入网络
基于支持虚拟安全架构策略的SDN / NFV的5G接入网络原文链接我放百度云了，因为这是一篇IEEE的回会议论文需要付费，有需要的直接去百度云下载就好，链接：https://pan.baidu.com/s/1yfawKuO6VI6YO2JBl4fp2A 提取码：y6wi摘要：面对5G网络的挑战性特征以及垂直行业的多种业务需求，当前的网络安全方法变得无能为力。解决5G网络的各种安全要...
2019-11-11 22:43:26
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原创 octave基础
最近在学习机器学习，涉及到一部分算法需要用到octvae，官网下载的octvae速度太慢这里提供百度与云链接有需要的可以自行下载。https://pan.baidu.com/s/19gpNy3RPQrMZUydz74kXkw提取码:f4g6首先octvae里边的注释为%，要是不想运行当前的语句在语句后边输入;分号就好。一1、基本计算2、逻辑运算除了运用运算符我们还...
2019-11-11 20:08:39
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原创 java的函数
java的函数一、函数我认为函数是指对一个或者多个功能的代码概括，将业务逻辑剥离出来的代码片段，有了方法编程就变得有结构化，在java中函数可大概分为无返回值，有返回值，static修饰的函数。1.1 无返回值函数无返回值函数，就是函数在执行完以后完成了功能但是并不向程序主体返回相关数据的函数，在java中用void修饰。如下：...
2019-11-11 20:05:12
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原创 面向5G的NFV和SDN安全
最近网络信息安全要结课了老师让写一篇关于5G安全的论文，自己也是用了一段时间查阅了大量的文献，整理出来了这样的一篇文章，目前5G还没有落地没有真正的走进千家万户，关于5G、NFV、SDN安全的文章也是很少，这里自己也是做一个总结，希望能够帮助到从事这方面研究和工作的朋友。摘要：2019年是5G元年，意味着上一代通信技术将会慢慢脱离人们的视角，5G通信技术将会走入大众视野，为用户提供更好的...
2019-11-01 16:13:29
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原创 java中的数据类型以及包装类
Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符类型，还有一种布尔型。byte：byte 数据类型是8位、有符号的，以二进制补码表示的整数； 最小值是-128（-2^7）； 最大值是127（2^7-1）； 默认值是0； byte 类型用在大型数组中节约空间，主要代替整数，因为 byte 变量占用的空间只有 int 类型的四分之一； 例子：...
2019-10-25 12:04:21
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原创 Cannot start compilation: the output path is not specified for module "demo". Specify the output pa
今天在用idea运行项目的时候报错，很纳闷没有头绪，看了网上的帖子找到了解决方法，这里做一个记录。这里我们打开setting选择红色方框的那个打开之后点击project看看你红色方框的这一栏是不是空的，如果是空的可以像我一样自己新建一个编译文件夹然后添加进去就好了。...
2019-10-25 11:05:08
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原创 anaconda换源和pip换源
在开发中我们经常会用到第三方的包，但是由于墙的限制导致了下载国外的包，普遍偏慢，这里我们可以修改为国内的镜像源，下载速度自然就会快起来。一、pip换源国内的镜像源有很多，但是好用的就是阿里和清华的，这里我们选择清华的镜像源（别问为什么，问就是，天行健君子君子以自强不息）1、在C盘Users(用户)文件夹下边随便建一个文件夹，然后在pip文件夹下边新建一个txt文件重命名为pip.ini...
2019-10-22 17:31:45
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原创 思科路由器动态路由配置（rip协议）
一、网络拓扑搭建二、命令配置命令配置都是大同小异，这里我们简单看一下和pc4连接的路由器是怎么配置的最顶上的路由器最左边的路由器三、rip协议配置配置rip协议的时候需要申明路由器链接的所有网段，这里我一最左边的路由器为例看一下R2(config)#router rip（进入rip协议配置）R2(config-router)#version 2 （启...
2019-10-18 22:48:45
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原创 思科模拟器静态路由的配置
首先看一下我的斯克路由器版本，我用的是7.0的，有些配置可能版本不同也就不一样。一、网路拓扑搭建两台路由器，两台电脑路由器的硬件配置路由器 将hwic-2t插入红色方框的位置（断电进行，插好了打开电源）电脑配置左边电脑右边电脑路由器之间用时钟线，路由器和电脑用交叉线两个路由器s口连，路由器到电脑用g口和f口二、命令配置左边路由器输...
2019-10-18 21:53:32
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原创 cfree编译报错[Error] g++.exe: 5\mingw\lib\: No such file or directory
心血来潮拾起算法想到了c/c++，然后安装了cfree，但是在编译程序的时候报错，大致如下[Error] g++.exe: 5\mingw\lib\: No such file or directory[Error] g++.exe: 5\mingw\mingw32\lib\: No such file or directory[Error] g++.exe: 5\mingw\bin\: ...
2019-10-13 14:21:10
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8
原创 eclipse配置tomcat后能成功启动但无法访问localhost:8080
最近在搭环境的时候遇见了这样一个问题tomcat能成功启动但无法访问localhost:8080，访问就是404，自己查了相关的博客然后做一个总结，这样的情况是tomcat没有配置好（我用的是自己下载的tomcat）首先双击tomcat，打开配置栏如图大家可以看看第一个红框处，大部分人的肯定是第一个选项，use workspace metadata.....这里我们要修改成第二...
2019-10-11 17:20:30
496
原创 mybatis中使用like通配符抛出异常
一，业务场景再现今天在处理一个问题的时候用到了like这个关键词，但是放在Mapper.xml中拼接sql的时候抛出了异常，一个是类型不能为空，另一个是无法与实体类对应，大致sql如下SELECT idFROM A where B like '%#{gzlx}%',这里在执行的时候是肯定会抛出异常的,因为#将传入的数据都当成一个字符串，会对自动传入的数据加一个双引号。如：where u...
2019-10-11 17:08:34
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原创 lombok报错xxx字符找不到
最近在接手导师给的一个项目的时候里边用到lombok这个第三方jar包，但是实验室里边大家在引入的时候遇到了讲个问题，一个是项目报错不支持lombok，一个是找不到字符，在查阅了大量的技术博客以后发现里边记录不是很全满，我这里做一下总结。第一种，不支持lombok 这个是因为tomcat版本过低的问题，在tomcat7及以下的版本都存在这样的问题，这里我们只需要更换tomca...
2019-09-29 11:27:02
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原创 numpy入门
numpy入门numpy可以理解成python里边的数组，从现在开始我们将从最基础的部分开始做起，一点一点了解numpy。一，numpy数组的建立1、简单数组的创建注意这里在创建数组的时候传递的是一个列表2、将数组进行划分如上我们是讲一个一维数组划分成了一个二维数组，调用了reshape方法，接下来再介绍一个常用的reshape方法。在reshape方法中r...
2019-09-17 22:11:51
349
原创 matplotlib绘制散点图、条形图、直方图
matplotlib绘制散点图、条形图、直方图一、散点图散点图顾名思义，图中的每个点都是离散的，但是通过绘制散点图我们能够有效的发现数据之间的规律。接下来就以温度为例，我们实际操作下from matplotlib import pyplot as pltimport matplotlib as mt# 设置中文及字体大小font = {'family': 'MicroS...
2019-09-13 11:52:59
450
原创 matplotlib绘制图形
matplotlib绘制图形进阶在上一篇文章中我们学习了怎么使用matplotlib绘制图形，这一片中我们主要讲解，怎么设置坐标的一些相关属性，以及怎么在matplotlib中添加中文。代码如下from matplotlib import pyplot as pltimport randomimport matplotlib as mtfrom matplotlib imp...
2019-09-08 22:05:30
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原创 Anaconda（conda）使用教程附带pycharm配置
首先在官网下载anaconda环境，这里需自行解决，安装过程需要注意的就是勾选添加至环境变量。接下来正式开始简单使用介绍，anaconda为我们提供了一个虚拟的python环境，所以我们可以随心所欲的在不同版本之间切换。在下载好conda以后我们就可以创建一个属于自己的虚拟环境，这里你需要记得你的conda装在哪里了，我的位置是D:\Anaconda，为什么要记住呢，因为后续创建的虚...
2019-08-14 16:34:36
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原创 python文件操作
python文件操作一、简单文件操作开始前准备，可读文件一份，内容自定# 打开文件file = open("C:\\Users\\admin\\Desktop\\test.txt")# 读取文件text = file.read()print(text)# 关闭文件file.close()如第一行代码所示用到了转义符，这个是需要注意的地方。结果如下：...
2019-08-11 17:02:15
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原创 sql注入的简单思考
最近接了一个活是用php+smarty开发的，开发完了要送去软测，在写软测报告的时候突然想到会不会存在sql注入的问题，自己试了一下还真的是有这样的情况存在。详细信息还有表结构我会给出模拟数据。 这是admin表，就用这张表来模拟最基本的数据以及操作吧。 业务逻辑是要根据id去查询数据库，得到相应的数据后返回给界面进行修改，无疑就是select * from...
2019-06-25 23:50:41
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