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    最近的 vim 配置

    前段时间调整了vim配置,尝试了下python-mode这个集成的配置。最终还是以体验太差告终,主要在性能方面,可能是我的Air配置太Low了。...当然除了性能问题之外,其他的PyMode已经处理的很好了。省去了装很多插件的麻烦。但问题是会帮你装上很多你用不到的插件。 于是又重新回到了自己动手的年代,毕竟性能在这摆着,最好还是按需安装。...今天又把所有的插件都梳理了一遍,该升级的升级一下。...其中关于YouCompleteMe的一个问题需要说下,具体就是 Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users/the5fire/.vim/bundle/YouCompleteMe...,增加如下配置即可: let g:ycm_server_python_interpreter = '/usr/local/bin/python' 最新的配置如下: setnocompatible" be

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    最近碰到的问题

    最近碰到的问题,包罗万象,同时欢迎各位朋友们能提供这种迷你知识点。...问题2 mysqld启动数据库 MySQL的启动可以用mysqld_safe,但是某套环境,没找到这个文件,但是可以用mysqld启动,就是参数很复杂, mysqld --defaults-file...可以在“视图”工具栏中,勾选“导航窗格”,就可以打开了, 《最近碰到的几个问题》 问题1 删除MySQL空用户 问题2 云文档多人编辑筛选乱的解决 问题3 MySQL数据库宕机的一种可能 问题4 配置磁盘自动挂载...未定义书签” 问题5 Oracle中invalid的package调整 《最近碰到的几个问题》 问题1 DBeaver执行窗口的显示问题 问题2 MySQL的text字段不够用 问题3 MySQL中"...《最近碰到的几个问题》 问题1 Shell中的判断 问题2 一个正则需求 问题3 xml文件过滤标签 问题4 JSON解析 问题5 JSON字符串和JSON对象 《最近碰到的几个问题》 问题1

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    这个问题的准确答案,德国数学家最近才找到

    然而,就是这个看起来简单的数学难题,让数学家们想了几百年,都没能给出它的解析解。 解析解,指用精确的数学表达式写出的方程解。有些方程难以求出解析解,只能写出近似解。...: 将一只山羊拴在面积为1英亩的圆形草地的围栏上,请问栓多长的绳子,才能让山羊刚好吃到半英亩的草?...从迭代到积分,求出来的还是方程 如果用数学的语言来描述这个问题,它是这样的: 一个半径为R的圆A,与另一个半径为r的圆B相交,其中圆B的圆心在圆A上,且两个圆的相交面积为圆A面积的一半,求解r。...CMU的数学教授Michael Harrison表示,这是他所知道的有关「山羊问题」的第一个明确的解析解。 “这绝对是一个进步。” 这也是山羊问题系列中,最原始、最根本,也是最难的问题之一。...而提出山羊问题超越方程的Hoffman,也有类似的看法: 并非所有的数学进步都来自于取得根本性突破的人。有时候,这种进步也包括研究经典方法并找到新的角度,最终可能会带来意想不到的效果。

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    离CPU最近的缓存

    今天我们聊聊CPU的指令缓存和数据缓存,即iCache和dCache,他俩就是离CPU最近的缓存了。...6自旋锁的发展和高速缓存的关系: 等待的艺术 | 自旋锁的前世今生 CPU和主存之间也存在多级高速缓存,一般分为3级,分别是L1, L2和L3。...其实这不是CPU的功劳,而是编译器已经做好了标记。指令和数据都存储在内存中的不同区域,区域的划分是编译连接时划分好的。...另外在CPU里,取指令单元与取数据单元是不一样的位置的,将iCache放在取指令单元(Instruction fetch)处,idCache放在取数据的单元(LSU)处,这样取指令和取数据都在距离自己最近的地方取...其中L2的数据缓存为256KB,指令缓存为1MB,intel宣称可以减少L2的冲突,提高L2的吞吐量。后来Intel又恢复了L2使用统一缓存的结构。

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    关于最近学习的总结

    h 最近在努力脑补php和前端(当然个人还是精通php),后端写的比较多,前端仿造了某人博客的设计,叫简介。...先记录下最近学的吧 dw的使用:个人感觉用dw写php还是比较上手的,感觉各方面都可以,主要是dw自带的浏览器貌似用的IE内核(这点比较坑)很多效果也看不到,所以需要频繁使用浏览器...记录下常用功能: 1站点的添加,管理 image.png 在站点选项卡内,点击即可 1.2代码的格式化(个人认为dw的格式化不是特别好用...if(){ }elseif(){ }else{ } 写过php的if之后感觉shell语言的if已经快忘得差不多了 下面贴上shell的if if [];then...3.vi编辑器的使用 利用晚上的空闲时间学习了vi编辑器的使用(之前都是用nano) vi 文件名 3.1开启编辑模式 打开文件之后按键盘上的i即可 这样软件下方会显示

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    最近学到的限流知识

    挖了个洞,水从洞口流出来 桶子的洞口的大小是固定的,所以水从洞口流出来的速率也是固定的。...所以总结下来算法所需的参数就两个: 桶子的容量 漏水的速率 漏桶算法有两种实现: 不允许突发流量的情况:如果进水的速率大于出水的速率,直接舍弃掉多余的水。...比如,我的桶子容量能装100L,但我的桶子出水速率是10L/s。此时,如果现在有100L/s的水进来,我只让10L的水进到桶子,其余的都限流。...(限定了请求的速度) 允许一定的突发流量情况:我的桶子能装100L,如果现在我的桶子是空的,那么这100L的水都能瞬间进我的桶子。...桶子装着令牌 令牌会一定的速率扔进桶子里边,比如我1秒扔10个令牌进桶子: ? 以一定的速率扔令牌进桶子 桶子能装令牌的个数有上限的,比如我的桶子最多只能装1000个令牌。

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    最近流行的激活函数

    最近又看了点深度学习的东西,主要看了一些关于激活函数的内容,不知道算不算新颖,但是我想把自己阅读后的分享一下,请各位给予评价与指点,谢谢!...; 单调性: 当激活函数是单调的时候,单层网络能够保证是凸函数; f(x)≈x: 当激活函数满足这个性质的时候,如果参数的初始化是随机的较小值,那么神经网络的训练将会很高效;如果不满足这个性质,那么就需要详细地去设置初始值...; 输出值的范围: 当激活函数输出值是有限的时候,基于梯度的优化方法会更加稳定,因为特征的表示受有限权值的影响更显著;当激活函数的输出是无限的时候,模型的训练会更加高效,不过在这种情况小,一般需要更小的...最近也发现,有很多牛人喜欢在博客中分享DL的相关知识,所以个人感觉有空可以在博客中度阅读一些相关内容,对自己基础和深度了解有很大的帮助,也在此感谢那些为DL&ML默默共享的大牛们,让我们一起努力学习!!...在文章的图2中,它们展示了在网络中层的深度/层数的如何增加的,线性区域的数量呈指数增长。 ? 事实证明,有足够的层,你可以近似“平滑”任何函数到任意程度。

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