文章目录1.摘要2.图片的准备及预处理3.打包并保存数据4.搭建模型5.训练模型6.测试模型7.总结1.摘要图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签，而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），非常适合做图片分类任务，是计算机视觉中应用最广泛的方法，通过指定卷积大小，窗口移动大小，一步步的移动来学习数据特征

1.将容器变为镜像dockercommit容器id要生成的镜像名也可以加上参数：-a :提交的镜像作者；-c :使用Dockerfile指令来创建镜像；-m :提交时的说明文字；-p :在commit时，将容器暂停。 2.将镜像打包成tar包dockersave-oxxx.tar3.将tar包再次压缩为gz包tar-zcvfxxx.tar.gzxxx.tar#当前路径生成一个xxx.tar.gz压缩包4.将tar.gz可以放到你想要的服务器上5.将tar.gz解压缩，会生成一个tar包tar-zxvfxxx.tar.gz6.将tar包生成镜像dockerload7.将镜像生成容器dockerr

目录1、安装centos7系统硬件准备软件和镜像准备制作启动盘2、网络连接和ssh远程登陆centos7连接网络ssh远程登陆3、笔记本闭盖不休眠（7*24小时可用）4、定时开关机（省电、保护电脑）5、配置开发环境（此处以python为例，非必要项，示需求安装）1、安装centos7系统硬件准备老旧淘汰笔记本一台（新笔记本不合算，舍不得）一个大于8G的U盘网线一根（后续联网用）软件和镜像准备软件UltraISO：官网：https://cn.ultraiso.net/xiazai.html（有条件的建议支持官方，完整版30元）链接：https://pan.baidu.com/s/1nxRM3yI

1.activity的setcontent流程publicvoidsetContentView(@LayoutResintlayoutResID){getWindow().setContentView(layoutResID);initWindowDecorActionBar();}这里面是phonewindow调用setcontentview@OverridepublicvoidsetContentView(intlayoutResID){//Note:FEATURE_CONTENT_TRANSITIONSmaybesetintheprocessofinstallingthewindow//

文章目录一、RDD#reduceByKey方法1、RDD#reduceByKey方法概念2、RDD#reduceByKey方法工作流程3、RDD#reduceByKey函数语法二、代码示例-RDD#reduceByKey方法1、代码示例2、执行结果三、代码示例-使用RDD#reduceByKey统计文件内容1、需求分析2、代码示例一、RDD#reduceByKey方法1、RDD#reduceByKey方法概念RDD#reduceByKey方法是PySpark中提供的计算方法,首先,对键值对KV类型RDD对象数据中相同键key对应的值value进行分组,然后,按照开发者提供的算子(逻辑/函数)进

​​标题修改具体项设置结点的样式设置边的样式添加修改结点名称功能添加展示结点详细信息功能参考链接基本图形：https://g6.antv.vision/zh/examples/net/dagreFlow#lrDagreUL展示结点详细信息功能：https://g6.antv.vision/zh/examples/tool/tooltip#tooltipClick修改结点名称功能：https://g6.antv.vision/zh/examples/interaction/label#update完整代码(直接建一个html文件拷进去就能用)DOCTYPEhtml>htmllang="en">h

👨‍💻个人主页：@元宇宙-秩沅👨‍💻hallo欢迎点赞👍收藏⭐留言📝加关注✅!👨‍💻本文由秩沅原创👨‍💻收录于专栏：unityUI专题篇⭐⭐文章目录⭐⭐🎶前言🎶（==A==）关键逻辑梳理🎶（==B==）需求分析🎶（==C==）行为实现——血条🎶（==D==）场景搭建——敌方阵营🎶（==E==）场景搭建——通关面板🎶（==F==）行为实现——通关点触发🎶（==G==）场景搭建——结束面板🎶前言🅰️🎶（A）关键逻辑梳理🎶（B）需求分析🎶（C）行为实现——血条😶‍🌫️：步骤实现1.坐标三个转化2.GUI的原点和屏幕的原点3.结构体的特点回顾——涉及Rect_结构体类型4.血条的显隐5.倒计时的两个方

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的。需要编程语言把学到的知识应用到实践中，python语言的语法比较简单，第三方库比较丰富，可以在各行各业发挥作用，很方便的对数据进行分析和处理，进行模型的训练。机器学习算法的学习主线为K近邻算法、线性回归算法、梯度下降法策略、逻辑回归算法、决策树算法、集成算法于随机森林、支持向量机(SVM)、贝叶斯算法、聚类算法、降维算法等。算法间的关联度比较低，不要因为一个算法的不理解

作者：禅与计算机程序设计艺术在现代互联网时代，开发者不仅要处理前端界面设计、后端业务逻辑开发，还需要将其打包成一个产品供用户使用。为了实现这一目标，许多公司开发出了“云服务”，并通过接口调用的方式提供不同的服务。这其中最著名的就是“RESTfulAPI”。云服务主要基于HTTP协议，采用REST风格定义接口，因此也称为RESTfulAPI。RESTfulAPI虽然简单易用，但也存在一些缺点：服务间耦合度高，需要多次请求才能完成一次完整的业务功能；请求方式限制，只支持GET、POST、DELETE等常用的请求方法，无法满足复杂场景下的业务需求；文档过于僵硬，不同开发者之间沟通困难；RESTful

作者：禅与计算机程序设计艺术一、什么是高可用性（HA）高可用性是云计算领域的一个重要特征，其意义在于通过将故障时间减少到最小程度，提升系统的整体可用率，从而避免服务中断或损失客户资产。对于传统企业级IT系统，传统的解决方案通常采用多备份、多站点、容灾系统等方式提升系统的可用性。然而，随着云计算快速发展，云服务商提供的资源类型和规模越来越多，服务的性能也越来越高，不再受限于传统系统的硬件限制。如何保证服务的高可用性成为一个值得研究的问题。二、为什么要实现高可用性服务架构实现高可用性服务架构的主要原因有以下几点：更快的响应时间：为了保证用户的正常访问，高可用的服务架构应该具备快速响应能力。降低成本