Java中和网络有关的类分为四种：InetAddress（网络信息标识）、URL（统一资源定位器，读写网络数据）、Sockets（利用TCP/IP实现网络通信）、Datagram（UDP数据报通信）通过InetAddress可以获取计算机名、IP地址等信息，也可以通过计算机名、IP地址获取到网络上的计算机实例public static void main(String[] arg...

在对图像进行深度学习时，有时可能图片的数量不足，或者希望网络进行更多的学习，这时可以对现有的图片数据进行处理使其变成一张新的图片，在此基础上进行学习，从而提高网络识别的准确率。1、图像解码显示利用matplot库可以方便简洁地在jupyter内对图片进行绘制与输出，首先通过tf.gfile打开图片文件，并利用函数tf.image.decode_jpeg将jpeg图片解码为三位矩阵，之后便可...

对比常用的几款非关系型数据库MongoDB、Hbase、Redis和ElasticSearch对比。并分析其底层存储结构B树、LSM树、跳表、倒排索引的实现，在理解其基本存储结构的基础上更好地选择合适的数据库。

1、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础...

如下所示为一个基本的卷积神经网络的模型，将图像输入之后经过卷积操作提取特征，再经过降采样操作后输出到下一层。经过多次多个卷积、池化层之后结果输出到全连接层，经过全连接映射到最终结果。一个神经网络的典型训练过程可以分为如下几步：定义神经网络，包含一些可学习参数(或者叫权重）将数据输入网络进行训练，并计算损失值将梯度反向传播给网络的参数，据此更新网络的权重，并再次训练定义网络如下所示为我们定义的神经网

简要介绍了Kubernetes中容器的几种类型如deployment、Statefulset、DaemonSet、Job、CronJob等，并对容器配置的资源清单文件Yaml进行了介绍

Numpy是一个常用的Python科学技术库，通过它可以快速对数组进行操作，包括形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等。许多Python库和科学计算的软件包都使用Numpy数组作为操作对象，或者将传入的Python数组转化为Numpy数组，因此在Python中操作数据离不开Numpy。Numpy的核心是ndarray对象，由Python的n维数组封装

1、概念图：数据结构中的图由节点和其之间的边组成。节点表示一个实体，边表示实体之间的联系。图数据库：以图的结构存储管理数据的数据库。其中一些数据库将原生的图结构经过优化后直接存储，即原生图存储。还有一些图数据库将图数据序列化后保存到关系型或其他数据库中。之所以使用图数据库存储数据是因为它在处理实体之间存在复杂关系的数据具有很大的优势。使用传统的关系型数据库在处理数据之间的关系时其实很不...

1、安装与Java可以直接操作HBase数据库不同，python需要借助thrift完成对hbase数据库的操作。Thrift是Facebook公布的一款开源跨语言的RPC框架，而RPC (Remote Procedure Call Protocal)，远程过程调用协议是指在一台机器上调用另一台机器上进程的协议，这样在客户端通过thrift调用分布式HBase进程从而完成相关操作。通过yum完成t

如下所示为一个基本的卷积神经网络的模型，将图像输入之后经过卷积操作提取特征，再经过降采样操作后输出到下一层。经过多次多个卷积、池化层之后结果输出到全连接层，经过全连接映射到最终结果。一个神经网络的典型训练过程可以分为如下几步：定义神经网络，包含一些可学习参数(或者叫权重）将数据输入网络进行训练，并计算损失值将梯度反向传播给网络的参数，据此更新网络的权重，并再次训练定义网络如下所示为我们定义的神经网