分區(qū)60000精品文章

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  [tcp] 小段socket代碼模擬分析tcp協(xié)議

  ...erver端代碼 import socket s = socket.socket() s.bind((172.16.196.145,60000)) s.listen(5) while 1: conn, addr = s.accept() date = conn.recv(1024) if date == get: conn.send(200 ok)...

  testbird 2019-07-31 11:25 評(píng)論0 收藏0
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  NPM酷庫(kù)：ms，毫秒時(shí)間描述轉(zhuǎn)換

  ...); ms(2 days) // 172800000 ms(1d) // 86400000 ms(10h) // 36000000 ms(2.5 hrs) // 9000000 ms(2h) // 7200000 ms(1m) // 60000 ms(5s) // 5000 ms(1y) // 31557600000 ms(100...

  cyqian 2019-08-22 13:57 評(píng)論0 收藏0
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  程序員筆記|詳解Eureka 緩存機(jī)制

  ...性 從CAP理論看，Eureka是一個(gè)AP系統(tǒng)，優(yōu)先保證可用性(A)和分區(qū)容錯(cuò)性(P)，不保證強(qiáng)一致性(C)，只保證最終一致性，因此在架構(gòu)中設(shè)計(jì)了較多緩存。 二、服務(wù)狀態(tài) Eureka服務(wù)狀態(tài)enum類：com.netflix.appinfo.InstanceInfo.InstanceStatus 狀態(tài) ...

  mgckid 2019-08-06 13:43 評(píng)論0 收藏0
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  構(gòu)建多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字圖片進(jìn)行文本識(shí)別

  ...接下載：https://s3.amazonaws.com/img-... 其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含了60000張手寫(xiě)數(shù)字的圖片和這些圖片分別對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽；測(cè)試數(shù)據(jù)集包含了10000張手寫(xiě)數(shù)字的圖片和這些圖片分別對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽. 2.數(shù)據(jù)格式和前期處理（在此不涉及）訓(xùn)練數(shù)據(jù)...

  LeanCloud 2019-07-30 14:32 評(píng)論0 收藏0
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  javascript - 發(fā)布-觀察者模式的小案例

  ... } } } salePart.listen(xiaoming) salePart.trigger(square80, 60000) // 打印出來(lái) 小明,square80,60000 下面小芳也要來(lái)看房，可是小芳比小明有錢(qián)的多，她要看的是200平米的房子，這樣把小芳在添加進(jìn)去的時(shí)候，售樓處就不能按照分類來(lái)...

  xuxueli 2019-08-22 15:36 評(píng)論0 收藏0
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  常用操作 托管Hadoop集群 UHadoop

  ... server { listen 8889; client_body_timeout 60000; client_max_body_size 1024m; send_timeout 60000; client_header_buffer_size ...

  ernest.wang 2022-07-12 17:05 評(píng)論0 收藏1142
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  mnist 機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)筆記(一) 學(xué)習(xí)softmax模型

  ...數(shù) mnist.train.images(像素點(diǎn))：下載的mnist中的mnist.train包含60000萬(wàn)張簡(jiǎn)單的驗(yàn)證碼圖片， 我們將每張圖片看作 28 * 28 = 784個(gè)像素點(diǎn)。如此我們可以用兩個(gè)維度量表示整個(gè)數(shù)據(jù)集，維度一：圖片序號(hào)， 維度二：像素點(diǎn)序號(hào)。 那么整個(gè)...

  shengguo 2019-07-30 14:35 評(píng)論0 收藏0
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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

  ...s構(gòu)成了訓(xùn)練集，另外兩個(gè)則是測(cè)試集： train_images.shape: (60000, 28, 28) train_labels.shape: (60000,) 我們要做的事情很簡(jiǎn)單，將訓(xùn)練集丟到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面去，訓(xùn)練后生成了我們期望的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后模型再對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，我們只...

  oliverhuang 2019-07-30 18:42 評(píng)論0 收藏0