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  • idea+springboot+freemarker+devtools

    一整套技术栈,四个元素包括:idea、springboot、freemarker、devtools。idea:开发工具springboot:开发框架freemarker:模板引擎devtools:热部署组件在使用spring boot创建mvc项目的时候,自然需要明确的是 m、v和c。那么在view层如何使用controller和template中的模板…

    2020/7/1 0:16:33
  • AppScan扫描常见问题解决方法

    加密会话(SSL)Cookie中缺少Secure属性给cookie添加secure属性:在ASP.NET的项目中在Web.config中添加如下配置:<httpCookies requireSSL="true" />SSL中的查询参数:改为在POST请求中发送由于加密请求的敏感性,建议您尽可能使用HTTP POST(不带URL字符…

    2020/6/14 11:58:58
  • 用于查看windows内部机理的工具

    在《深入解析windows操作系统》中介绍了这个查看windows内部机理的工具。在程序调试,尤其是优化的过程中,磁盘I/O、CPU、内存等等一些系统的指标是不可能绕过去的,那么怎么获取这些指标呢?上面的这些工具就提供了获取的方法

    2019/10/22 19:45:13
  • Process Explorer

    2019/10/22 18:55:25
  • 清华大学TUNA协会

    https://tuna.moe/

    2019/6/21 9:20:32
  • 有mac的同学,还在使用虚拟机安装windows,然后安装java的开发环境吗?

    可能大部分同学在搭建开发环境的时候使用的是windows的操作系统。这样对于有mac的同学,又想在mac上工作的同学来说,可能很多人会选择在mac上安装windows的操作系统,或者在mac中安装虚拟机后再安装Windows的操作系统。相信不少人都有这种类似的经历。可是对于这种情况,…

    2019/3/12 16:04:03

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  • windows下安装pylearn2的错误集锦

    【1】error code 404D:\software\pylearn2-master\pylearn2-master>conda update numpyCollecting package metadata: failedUnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid. channel name: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda…

    2019/6/25 15:47:18
  • 决策树算法-监督学习(supervised learning)中的重要算法

    决策树算法是监督学习(supervised learning)中的重要算法。机器学习中分类和预测算法的评估有以下几个维度:①准确率 ②速度 ③强壮行 ④可规模性 ⑤可解释性。通过这几个维度来评定和比较不同算法之间的好坏和优劣。什么是决策树/判定树(decision tree),也就是说决策树…

    2019/6/14 17:54:28
  • tensorflow的一个模型构造和模型优化的简单示例

    import tensorflow as tfimport numpy as np#使用numpy生成100个随机的点,100个随机点,在这里视为样本x_data=np.random.rand(100)#就相当于平面坐标系上的一条直线,斜率是0.1,截距是0.2y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线性模型b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k…

    2019/2/27 21:19:57
  • tensorflow中Fetch和Feed的用法

    tensorflow tfinput1=tf.constant()input2=tf.constant()input3=tf.constant()add=tf.add(input2,input3)mul=tf.multiply(input1,add)tf.Session() sess: result=sess.run([mul,add]) (result)input1=tf.placeholder(tf.float32)input2=tf.placeholder(tf.float32)…

    2019/2/27 20:21:24
  • tensorflow中变量的创建和使用

    #tensorflow中变量的使用import tensorflow as tf#定义一个变量,注意这里的Variable中的V是大写的x=tf.Variable([1,2])#注意在tensorflow中要使用变量的情况下,要对它进行初始化的操作,否则会抛出异常#下面就进行一次全局变量的初始化,初始化所有的变量,如果有多个变…

    2019/2/27 19:53:58
  • tensorflow中会话的创建和图的启用

    import tensorflow as tf#创建图、启动图#创建一个常量op,m1是一个一行两列的矩阵m1=tf.constant([[3,3]])#创建一个常量op,m2是一个两行一列的矩阵m2=tf.constant([[2],[3]])#创建一个矩阵乘法的op,把m1和m2传入,得到的是一个矩阵相乘之后的结果product=tf.matmul(m1…

    2019/2/27 19:21:09

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