其他

一、apt-get 安裝 deb是debian linus的安裝格式，跟red hat的rpm非常相似，最基本的安裝命令是：dpkg -i file.deb或者直接雙擊此檔案 dpkg 是Debian Package的簡寫，是為Debian 專門開發的套件管理系統，方便軟體的安裝、更新及移除。所有源自Debian的Linux發行版都使用dpkg，例如Ubuntu、Knoppix 等。 以下是一些 Dpkg 的普通用法： 1、dpkg -i

本文參考http://blog.csdn.net/Numeria/article/details/73604339 以及參考開原始碼github連結: https://github.com/BartyzalRadek/Multi-label-Inception-net 一、準備訓練資料

soapUI-可用來進行介面自動化測試，現在很多手機APP以及web項目會涉及到介面的調用，特別是如果調用的介面數量很多時，介面迴歸測試時工作量就很大，此時就可以通過soapUI工具在測試前期根據介面文檔形成介面測試案例，迴歸測試時直接執行就可以知道介面是否測試通過。 l 建立REST項目--(分為SOAP和REST兩種，區別可網上搜尋)，測試地址此時可以輸入也可不輸入   l 建立測試案例集--選擇建立的REST

學過影像處理的人都知道，霍夫變換是用來檢測線的，它的原理也非常簡單，就是將離散的點映射到參數空間，在參數空間內累計最多的點就是初始空間內決定線的參數。 檢測直線 霍夫變換檢測直線是最基本的應用，其本質就是已知很多點 (x0,y0),(x1,y1)...... ( x 0

長時間沒有用chromedriver做一點小功能了，然後開啟之前的指令碼就出下面的錯誤： Traceback (most recent call last):   File "D:/data/projects/myprojects/selenium_test/chrome_test/chrome_driver_test.py", line 52, in <module>     test2()   File

老是有個習慣，看到開原始碼更新了，總是想更新到最新版，如果置之不理的話，就感覺自己懶惰了或有的不負責任了，這個也可能是一種形式的強迫症吧； 前幾天晚上git pull TensorFlow，完事後也沒去理它，這兩天想起來還是做事有頭有尾吧， 也想把學習重點轉入到TensorFlow，動手玩玩才有感覺嘛^_^。按照Image Recognition

Regex Tester是PyCharm的第三方外掛程式，可以測試Regex。 安裝Regex Tester：Setting-》Plugins-》Browser Repositories-》輸入Regex Tester-》點擊安裝-》重啟PyCharm。 進入：點擊PyCharm介面左下方的小矩形按鈕找到Regex Tester選項點擊進入。 介面如下圖，上方空白處輸入Regex，下方輸入需要尋找的字串，匹配到的字串背景會被置灰。左上方有一些選項如大小寫敏感，多行模式等到。

教你安裝Atom編輯器並使用震撼的編輯效果 ATOM是由 GitHub 打造的一個現代的代碼編輯器。 它開源免費跨平台，並且整合 GIT 並提供類似 SublimeText 的包管理功能，支援外掛程式擴充，可配置性非常高。 功能上非常豐富，支援各種程式設計語言的代碼高亮、 與大多數其他編輯器相比，Atom的語言支援已經算是覆蓋非常全面了。

文字版： 1、用PS開啟相片；2、選擇裁剪工具，設寬為3.5cm，高為5.0cm，分辯率為300DPI；3、用裁剪工具對相片上拖拉，調整位置、大小合適後，在框內雙擊，即可得到你要的2寸照片；4、建立圖片，寬6英寸，高4英寸，解析度為300DPI；5、全選2寸相片，按CTRL+C複製 ；6、到6英寸相片上按CTRL+V粘貼8次，逐一圖層作移動，使2寸相片均勻分布；7、合并圖層，另存即可 。

剛才更新電腦，裝了N個包，大概有10幾個G的內容，不料，竟然沒有聲音了，search了一下，找到一個比較靠譜的解決方案。   進入終端輸入： aplay -l 如果成功顯示類似內容： card 0: IXP [ATI IXP], device 0: ATI IXP AC97 [ATI IXP AC97] Subdevices: 1/1 Subdevice #0: subdevice #0 card 0: IXP [ATI IXP], device 1: ATI IXP

一、梯度下降法 　　在機器學習演算法中，對於很多監督學習模型，需要對原始的模型構建損失函數，接下來便是通過最佳化演算法對損失函數進行最佳化，以便尋找到最優的參數。在求解機器學習參數的最佳化演算法中，使用較多的是基於梯度下降的最佳化演算法(Gradient Descent, GD)。 　　梯度下降法有很多優點，其中，在梯度下降法的求解過程中，只需求解損失函數的一階導數，計算的代價比較小，這使得梯度下降法能在很多大規模資料集上得到應用。梯度下降法的含義是通過當前點的梯度方向尋找到新的迭代點。

伴隨著職位的晉陞，很多人已經走上了管理崗位，無論是公司中層，還是部門經理，一旦進入管理崗位，工作內容和性質都會發生本質變化。作為昔日打工時一名管理者，試圖和大家探討中層管理者，到底該管理什麼。 常識君|有話說 從大的方面，管理的內容分為人和事。而事，又在人為，所以管理歸根結底就是管理人。中層管理者，對上級是執行角色，沒有什麼管理職能，無需探討；對下屬是領導角色，帶領團隊，需要管理，實施目標，也需要管理。作為中層管理者要做好管理，我認為需要把握兩個方面要素：

        在我們國內，微積分教科書往往微積分基本定理說成是“牛頓-”萊布尼茲公式”，而對該定理的精神實質避而不談。實質上，這個重要定理的核心思想是：定積分的數值計算可以用“符號積分法”技巧來代替，節省大量的數字計算成本。該定理第一部分證明了處處連續的被積分函數的原函數存在性，指出上限可變的定積分所確定函數就是所要求一個原函數。，原函數通過符號積分法的技巧進行形式計算獲得，大大方便了定積分的數值計算成本。為此發現

Markdown是一種可以使用普通文字編輯器編寫的標記語言，通過簡單的標記文法，它可以使普通常值內容具有一定的格式。 從github下載的代碼一般都會帶有README.md檔案，該檔案是一個Markdown格式的檔案。PyCharm是預設沒有安裝Markdown外掛程式的，所以不能按照Markdown格式顯示文本，顯示的是原始文本。下面已github庫PyWatchlog的代碼為例介紹兩種安裝Markdown的方法。 方法一：

最近在做Kinect跟蹤的時候需要做視差圖與蒙版的運算。因為圖片很多，所以想利用OpenGL的GLSL來加速。做到最後發現產生的映像不對。自習檢查了代碼流程，沒發現問題。 單步調試的時候看到映像變數有資料也沒有追究，浪費N個小時之後，決定去掉各種複雜功能，單獨用GLSL顯示一張圖片看看效果。 於是發現了問題所在： 就是用OpenCV讀取圖片的問題。最簡單的就是用OpenCV內建的函數，一句代碼即可讀取一張圖片到記憶體。 幾點說明： 用 imread()

風の住む街

苦逼的我調試AFNetworking發送https請求的bug ---------調試了一個上午,終於解決了 認證信任的過程: 認證的信任是通過代理的方式進行信任(NSURLConnection和NSURLSession兩種方式進行信任) 用戶端信任認證的過程: 1.當用戶端要訪問伺服器的時候,伺服器向用戶端發送受保護的信任認證 2.用戶端判斷是否對用戶端發送的認證進行信任,,

1：Spark的運行模式 2：Spark中的一些名詞解釋 3：Spark的運行基本流程 4：RDD的運行基本流程 一：Spark的運行模式        

Nginx安裝之前需要三個支援： 模組依賴性 ①gzip 模組需要 zlib 庫  ②rewrite 模組需要 pcre 庫  ③ssl 功能需要 openssl 庫  預先編譯好的包: sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev libpcrecpp0 libssl-dev zlib1g-dev ububtu平台編譯環境可以使用以下指令： apt-get

                              映像頻域變換及應用 1.名詞解釋：   （1）空間域：英文：spatial domain。釋文：又稱映像空間(imagespace)。由映像像元組成的空間。在映像空間中以長度(距離)為自變數直接對像元值進行處理稱為空白間域處理。