在多模块的 maven 项目中，模块的版本号升级，如果使用手工方式管理，很花时间，容易出错。 各个模块直接有依赖关系，更新版本号容易改漏。正确的做法是使用 mvn release 插件。这个插件不需要安装。 只需要在工程的 pom.xml 中设置项目的代码库地址即可。

AWS/GKE 上面都有默认的 StorageClass，而阿里云的 k8s 上面没有默认的 StorageClass，k8s 不能使用默认的 StorageClass 来创建存储卷，需要手工设置默认的 StorageClass。

Spring Boot 的应用启动的时候遇到下面的错误 java.lang.reflect.InaccessibleObjectException: Unable to make private native ... accessible

问题提出在前面 “深度学习代码实践（四）- 从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到，神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务，两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数。 我用 Tensorflow 做了一个实验， 以一个已知函数

时间已经到了2021年，如果还有人问，推荐什么笔记本或者工作站用作深度学习的开发环境，兼作日常开发的网络训练，无疑 Mac M1 是首选。携带方便，价格比起深度学习工作站不高，且系统易于使用。2020年苹果推出了自产的 Mac M1 芯片，自带性能强悍的 GPU，刚出来的时候不支持 Tensorflow 等深度学习框架使用 GPU进行加速。 很快苹果推出了 M1 的 GPU 加速支持。2020 年

截止到 2021 年下半年， 推荐使用 Apple 官方的 tensorflow-meta 的插件来启用 Tensorflow 在 Mac M1（包括 M1 Pro, M1 Max）上面的GPU加速。以下介绍完整的深度学习开发环境的搭建过程。参考 apple 官方文档：Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer1.安装 pyenv 虚拟环境管理包首先，推

「端点检测」（End-point Detection，简称 EPD）的目标是要找到音讯开始和结束的位置，所以又可以称为 Speech Detection 或是 VAD (Voice Activity Detection)。端点检测在音讯处理与识别中，扮演重要的角色，可以基于时域，或者基于频域来做 EPD。

Author:David EulerDate: 2004/10/16Email:de_euler-david@yahoo.com.cn 有任何问题，请与我联系:)         DB2中可以使得数据库回复到指定的时间点，SQL Server数据库的Recovery Model为full 或者Bulk copy的时候，是可以从日志来恢复数据库的。实际上日志中记录的一条一条的transa

时间已经到了2021年，如果还有人问，推荐什么笔记本或者工作站用作深度学习的开发环境，兼作日常开发的网络训练，无疑 Mac M1 是首选。携带方便，价格比起深度学习工作站不高，且系统易于使用。2020年苹果推出了自产的 Mac M1 芯片，自带性能强悍的 GPU，刚出来的时候不支持 Tensorflow 等深度学习框架使用 GPU进行加速。 很快苹果推出了 M1 的 GPU 加速支持。2020 年

我的 USB 网卡是水星 Mercury 的， 在 Ubuntu 22.04 下面没有自动识别。没有无线网卡的时候只能用有线接到路由器上，非常不方便。 寻思着把无线网卡驱动装好。折腾了几个小时装好了驱动。