四、哲学家与人工智能(读后感)

原来人工智能的发展历程中还有一部分批评家的存在。这才叫科学生态。对于着手研究学习人工智能的我,是否也要学习一下哲学。
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U盘安装Centos7.1操作系统的问题记录

二、将U盘连接到电脑的USB接口,选择从USB启动,选择Install Centos 7进行安装 1、在选择Install Centos 7后,几分钟后,弹出如下提示: Entering emergency mode.Exit the shell to continue. Type "journalct1" to view system logs. You might want to save "/run/initramfs/rdsosreport.txt/" to a USB stick o
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23.https证书及跳转

回顾端口 ssh:22 telnet:23 ftp:21 dns:53 rsync:873 http:80 mysql:3306 redis:6379 php:9000 tomcat:8080 --------------- https:443 HTTPS 介绍 1.什么是HTTPS? # HTTP:超文本传输协议(不安全) # HTTPS:加密传输协议(安全) 为什么需要使用HTTPS,因为HTTP不安全,当我们使用http网站时,会遭到劫持和篡改,如果采用https协议,那么数据在传
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高斯网格,固定网格,固定偏移网格,规则网格,曲线网格的描述

翻译自NCL Documentation: Description of Gaussian, fixed, fixed offset, regular, curvilinear grids 高斯网格 Gaussian Grids 高斯网格是一种可以通过一维纬度和经度数组(即,坐标是正交的)唯一访问每个网格点的网格。根据高斯正交(Gaussian quadrature),经度是等间距的,而纬度不是等间距的。 高斯网格在极点处没有点。通常,经度数是纬度数的两倍(如,128个经度和64个经度)。给定
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Linux就该这么学——第17章OpenLDAP部署目录服务

2020-06-18
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6_6 模拟浏览器的前进后退&窗口句柄切换

一、可以使用driver.get()方法打开多个窗口但是会覆盖,所以可以用前进后退进行操作 from selenium import webdriver import time driver_path = r"D:\install\chromedriver\chromedriver.exe" driver = webdriver.Chrome(executable_path = driver_path) #模拟浏览器的前进后退 driver.get('https://www.baidu.c
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JSP显示新闻

实现效果: 实现步骤: 创建表News并插入数据 导入新闻模板 新建NewsService,提供News类的数据服务 package Service; import Controller.DatabaseOperation; import Entity.News; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; //提供Ne
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直播管理员密码

###89b85812fb55354418849cff688e9d68 admin
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0012. Integer to Roman (M)

Integer to Roman (M) 题目 Roman numerals are represented by seven different symbols: I, V, X, L, C, D and M. Symbol Value I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 F
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大数据就业前景如何?现在学习大数据已经晚了吗?

 大数据就业前景如何?现在学习大数据已经晚了吗?作为初入社会的大学生,或者想改变环境转行的同学,看到大数据技术开发者的高薪资都想进入这个行业,但是现在大数据技术依然想之前那样火爆吗?是不是学习了大数据技术就可以获得高薪呢?   大数据从最开始的概念兴起,到现在各大互联网公司逐步推广使用。已经逐渐成熟,目前营销、电商、教育领域等等对大数据的应用已经初见效果。大数据也从最开始的概念过渡到实际应用领域。
分类: 企业开发 发布时间: 06-20 23:14 阅读次数: 0

redo 恢复的几种方式

操作系统版本: [oracle@enmotech ~]$ cat /etc/redhat-release  Red Hat Enterprise Linux Server release 7.7 (Maipo) 数据库版本 [oracle@enmotech ~]$ sqlplus / as sysdba SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0 - Production on 星期
分类: 数据库 发布时间: 06-20 23:04 阅读次数: 0

Appium定位元素

定位元素规则 和 Selenium Web自动化一样,要操作界面元,必须先定位(选择)元素。 Appius是基于 Selenium的,所以和 Selenium代码定位元素的基本规则相同 find element by_XX方法,返回符合条件的第一个元素,找不到抛出异常 find elements_by XXx方法,返回符合条件的所有元素的列表,找不到返回空列表 通过 WebDriver对象调用这样的方法,直找范围是整个界面 通过 WebElement对象调用这样的方法,查找范围是该节点的子节点
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AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 的一些思考

结构: AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 类组织结构:
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SVN 向 GIT 进行转换如何拉取所有提交记录

如果你只想拉取 Trunk 分支的提交记录的话。 我们以项目 https://sourceforge.net/p/docutils/code/HEAD/tree/trunk/docutils/ 为示例 我们希望将上面项目的所有 Trunk 的提交记录变成 Git 的仓库。 你可用运行命令: git svn clone https://svn.code.sf.net/p/docutils/code/trunk docutils 进行拉取就可以了。 请注意,如果你的提交记录非常多的话,有可能会拉
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团队名称-凡事预则立

冲刺的时间计划安排(冲刺时间为期七天,安排在2020-6-17——2020-7-2之间) 针对前几次作业的不足的地方进行思考和总结 需要改进的团队分工(针对之前的不足,需要加强和改进团队协作和分工的地方) 团队的代码规范,参考博客:作业要求-代码规范 阅读构建之法 13-17章 建立团队项目的github仓库,并将链接附在随笔末尾
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Python机器学习(六十五)Matplotlib 入门

绘制一个简单图形 让我们从一个简单的图形开始。 示例 # 以别名plt导入pyplot模块 import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1,2,3,4] y = [1,4,9,16] # 绘制数据 plt.plot(x, x, label='linear') # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 什么是图例? 是位于图形一角或一侧的说明,解释各种符号和颜色的意义,有助于更好地理解图形。 我们将两个数组作
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多步操作产生错误,请检查每一步的状态

在Delphi中使用AdoQuery控件从一个表读取数据到另外一个表时,报错:多步操作产生错误,请检查每一步的状态 —————————————————————————————————————— 原因: 1、主键问题(没有设置或值为空) 2、数据类型不匹配 3、字段长度问题,如原表为numeric(28,8),新表为numeric(12,8)
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ubuntu 20.04 以 snap 的方式 安装docker 使用zfs文件系统

Ubuntu20.04以 snap的方式安装docker sudo snap install docker 安装完成之后,启动docker sudo snap start docker 查看docker 状态 snap services Current状态为 active 表示docker 正常起来了。如果是 inactive表示没有起来。 如果安装ubuntu 20.04 勾选了使用 zfs文件系统,默认情况下是无法成功启动docker的,在执行了sudo snap start docker
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线段树Segment tree

申明:之前是因为线段树一点都不懂才学字典树的,现在学线段树 所以这篇文章在前大部分时间都是写给我自己看的——给一个初学数据结构的蒟蒻我学的 首先,看看度娘是怎么定义线段树的 线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点 使用线段树可以快速的查找某一个节点在若干条线段中出现的次数,时间复杂度为O(logN) 而未优化的空间复杂度为2N,实际应用时一般还要开4N的数组以免越界,因此有时需要离散化让空间压缩 所以,线段树就是长得这个亚子(
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消息队列系列——启蒙(一)

前言 这是消息队列系列的开篇,简单介绍一些概念。 正文 我觉得使用消息队列主要有两点好处:1.通过异步处理提高系统性能(削峰、减少响应所需时间);2.降低系统耦合性。 如上图,在不使用消息队列服务器的时候,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下数据库压力剧增,使得响应速度变慢。 但是在使用消息队列之后,用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回,再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。 由于消息队列服务器处理速度快于数据库(消息队列也比数据库有更好的伸缩性),因此
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