Docker Jenkins 安装配置 Windows 2016 安装 Jenkins 前置条件可参考 Jenkins Pipeline 流水线 - 拉代码(SVN) + Maven 编译打包 Jenkins Pipeline 流水线 - 添加节点 使用代理 Jenkins Pipeline 流水线
原因，数据库为 MySQL 5.7 需要在yaml加上参数 mysql.db.param: "characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useSSL=false&serverTim
Mac 安装 paddlehub 出现 Building wheels for collected packages: opencv-python, ffmpy, jieba, seqeval, future Building wheel for opencv-python (pyproject.t
## 准备环境 准备两台服务器节点，如果需要安装虚拟机，可以参考[《wmware和centos安装过程》](https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/109510266) | 机器名 | IP | 角色 | CPU | 内存 | | : :
本文旨在简明扼要说明各回收器调优参数，如有疏漏欢迎指正。 #### 1、JDK版本 以下所有优化全部基于JDK8版本，强烈建议低版本升级到JDK8，并尽可能使用update_191以后版本。 #### 2、如何选择垃圾回收器 响应优先应用：面向C端对响应时间敏感的应用，堆内存8G以上建议选择G1，堆
在随笔《基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍（28）-- 快速构建系统参数管理界面》中介绍了基于SqlSugar开发框架，构建系统参数管理的后端API部分，以及WInform界面部分内容，本篇随笔介绍基于Vue3+ElementPlus的前端界面开发过程。
简单工厂问题 简单工厂中我们通过参数来返回不同的产品对象，如果管理的对象过多，这个工厂函数会比较庞大，且当我们需要增加一个新的产品时，需要修改这个工厂方法，违反开闭原则（对拓展开放，对修改关闭）。 为了解决简单工厂模式的问题，出现了工厂方法模式。 解决简单工厂思路 简单工厂类图关系类似如下： 如上图
Python装饰器实例讲解(三) 本文多参考《流畅的python》，在此基础上增加了一些实例便于理解 姊妹篇 Python装饰器实例讲解(一)，让你简单的会用 Python装饰器实例讲解(二)，主要讲了一个万能公式(原理) 本文其实反而是最最基础的部分，当然也回答了好几个关键的问题，也有一些是重复的
Linux定时任务概述 基于centos7.6.1810 参考鸟哥私房菜 /etc/crontab [root@VM-4-10-centos ~]# cat /etc/crontab SHELL=/bin/bash PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin MAILTO=
# 某公司自动化测试3面 > 仅供参阅，并不提供参考答案，上课的时候多数讲解过 > 算法题给了你一个参考，都是力扣上的 ## 一面 ```text 1. 自我介绍 2. 关于自动化：怎么做的，目前的进展，效果如何，遇到的困难 3. 你的框架搭建，最初是考虑了哪些因素去设计的 4. 如何维护自动化ca
# Python版本说明 > 更新于 2023-08-10 参考网址: 1. https://devguide.python.org/versions/ 2. https://docs.python.org/ # Python Release Cycle ![image-20230809155250
反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。
1.冲刺评审会是需要相关的干系人参加的，在冲刺评审会上干系人可以审查并澄清角色、责任和管理模式2.采购中的争议，往往找合同和SOW，SOW是对需要采购的详细范围的描述，与供应商在可交付成果方面有争议时，可以查看SOW3.状态报告（工作绩效报告）是 PM 负责的4.冲刺本身就是一次共同作战，冲刺规划了
### 接口格式统一 - 请求成功返回 ``` { "code": 0, "message": "OK", "data": [] } ``` - 请求失败返回 ``` { "code": -1, "message": "error reason", "data": null } ``` #### 请
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a； 然后计算 a 与样本标签值 y 的
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
摘要：query_band是一个会话级别（session）的GUC参数，本身是字符串类型，支持任意形式字符组合。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)的query_band负载识别与应用》，作者：门前一棵葡萄树。 query_band概述 GaussDB(DWS)实现了基于query_ba
华为云数字工厂顺应最新发展趋势，发展与联合生态伙伴，尝试走出“平台生成生态应用”的新服务模式道路，与生态伙伴“分工明确、协同作战”一起改善国内工业软件的市场环境，加速使能中小制造企业实现数字化升级。
