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  Zabbix基于cert證書(shū)加密數(shù)據(jù)傳輸

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  IT那活兒 2023-01-11 13:19 評(píng)論0 收藏2141
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  基于 Node+express 爬蟲(chóng)的數(shù)據(jù) API，爬一套自己的api數(shù)據(jù)(2)

  摘要：目前半島局勢(shì)緊張，朝鮮已進(jìn)行了六次核試驗(yàn)，被廣泛認(rèn)為已經(jīng)擁有了核彈頭。另外朝鮮的導(dǎo)彈技術(shù)今年以來(lái)快速突破，成功試射了射程可覆蓋美國(guó)本土的洲際彈道導(dǎo)彈。這個(gè)版的內(nèi)容傳到互聯(lián)網(wǎng)上后，迅速刷屏，引起紛紛議論。 SplderApi2 Node-SplderApi2 第...

  beanlam 2019-08-21 17:57 評(píng)論0 收藏0
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  node包管理工具npm的更多用法

  摘要：的包管理工具現(xiàn)在的火熱程度一點(diǎn)都沒(méi)有下降，而成為了前端必備工具，特別是的包庫(kù)已經(jīng)成為了前端必備的，即使你不接觸作為后端的存在，現(xiàn)在各種第三方包依然需要使用來(lái)管理，可以說(shuō)一個(gè)現(xiàn)代化的前段工程如果不使用類(lèi)似這樣的包管理工具的話(huà)，應(yīng)該不算一...

  go4it 2019-08-20 18:08 評(píng)論0 收藏0
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  開(kāi)發(fā)之路（設(shè)計(jì)模式四：工廠(chǎng)模式下）

  摘要：在之前內(nèi)容里，介紹了工廠(chǎng)模式中的簡(jiǎn)單工廠(chǎng)和工廠(chǎng)方法內(nèi)容，這我們繼續(xù)工廠(chǎng)模式的學(xué)習(xí)，今天學(xué)習(xí)抽象工廠(chǎng)模式。這樣的工廠(chǎng)形式就是抽象工廠(chǎng)模式抽象工廠(chǎng)模式提供一個(gè)接口，用于創(chuàng)建相關(guān)或依賴(lài)對(duì)象，而不需要明確指定具體類(lèi)。 在之前內(nèi)容里，介紹了工廠(chǎng)...

  曹金海 2019-08-16 10:39 評(píng)論0 收藏0
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  Python 面向?qū)ο缶幊蘋(píng)OP (三) 類(lèi)方法，靜態(tài)方法

  摘要：類(lèi)的方法概覽首先回顧一下常見(jiàn)的三種方法實(shí)例接口方法類(lèi)方法靜態(tài)方法標(biāo)準(zhǔn)書(shū)寫(xiě)方式如下我們最常用的其實(shí)就是普通的接口方法，其他兩個(gè)需要用類(lèi)似裝飾器的寫(xiě)法來(lái)標(biāo)注。類(lèi)方法接受一個(gè)作為參數(shù)，它是指向本身的，并不是所創(chuàng)建的實(shí)例。 類(lèi)的方法概覽 首先...

  JerryZou 2019-07-31 11:29 評(píng)論0 收藏0
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  python設(shè)計(jì)模式-工廠(chǎng)方法模式

  摘要：工廠(chǎng)方法模式可以幫助我們將產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)從使用中解耦。應(yīng)用中使用工廠(chǎng)模式的例子的模塊使用工廠(chǎng)方法模式來(lái)創(chuàng)建表單字段。也使用到了工廠(chǎng)方法模式。中不同數(shù)據(jù)庫(kù)連接部分也用到了工廠(chǎng)方法模式。 題目：假設(shè)你有一個(gè) pizza 店，功能包括下訂單、做 pizza...

  pubdreamcc 2019-07-30 14:48 評(píng)論0 收藏0
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  OpenAI開(kāi)源TF梯度替換插件，十倍模型計(jì)算時(shí)間僅增加20%

  摘要：訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的內(nèi)存，用戶(hù)使用這個(gè)工具包，可以在計(jì)算時(shí)間成本僅增加的基礎(chǔ)上，在上運(yùn)行規(guī)模大倍的前饋模型。使用導(dǎo)入此功能，與使用方法相同，使用梯度函數(shù)來(lái)計(jì)算參數(shù)的損失梯度。隨后，在反向傳播中重新計(jì)算檢查點(diǎn)之間的節(jié)點(diǎn)。 OpenAI是...

  GraphQuery 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  128篇論文，21大領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)最值得看的資源全在這了

  摘要：對(duì)于大多數(shù)想上手深度學(xué)習(xí)的小伙伴來(lái)說(shuō)，我應(yīng)當(dāng)從那篇論文開(kāi)始讀起這是一個(gè)亙古不變的話(huà)題。接下來(lái)的論文將帶你深入理解深度學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)在前沿領(lǐng)域的不同應(yīng)用。 對(duì)于大多數(shù)想上手深度學(xué)習(xí)的小伙伴來(lái)說(shuō)，我應(yīng)當(dāng)從那篇論文開(kāi)始讀起？這是一個(gè)亙...

  tracymac7 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  DeepMind 推出貝葉斯 RNN，語(yǔ)言建模和圖說(shuō)生成超越傳統(tǒng) RNN

  摘要：我們還經(jīng)驗(yàn)性地演示了貝葉斯在語(yǔ)言建模基準(zhǔn)和生成圖說(shuō)任務(wù)上優(yōu)于傳統(tǒng)，以及通過(guò)使用不同的訓(xùn)練方案，這些方法如何改進(jìn)我們的模型。第節(jié)和第節(jié)分別回顧了通過(guò)反向傳播做貝葉斯，和通過(guò)時(shí)間做反向傳播。 摘要在這項(xiàng)工作里，我們探討了一種用于 RNN 的簡(jiǎn)單...

  KunMinX 2019-04-25 18:12 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)能力的拓展，Google Brain講解注意力模型和增強(qiáng)RNN

  摘要：它可以用來(lái)做語(yǔ)音識(shí)別，使得一個(gè)處理語(yǔ)音，另一個(gè)瀏覽它，使其在生成文本時(shí)可以集中在相關(guān)的部分上。它對(duì)模型使用的計(jì)算量予以處罰。 本文的作者是 Google Brain 的兩位研究者 Chris Olah 和 Shan Carter，重點(diǎn)介紹了注意力和增強(qiáng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他們認(rèn)...

  RayKr 2019-04-25 18:04 評(píng)論0 收藏0