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1、修改sshd_config配置文件vim /etc/ssh/sshd_config将#ClientAliveInterval 0#ClientAliveCountMax 3改为ClientAliveInterval 30ClientAliveCountMax 864002、重启sshd服务service sshd restart

第一章1分类与回归若欲预测的是离散值，此类学习任务称为分类若欲预测的是连续值，此类学习任务称为回归若只涉及两个类别的分类任务，称为二分类任务若涉及多个类别的分类任务，称为多分类任务预测任务是希望通过对训练集进行学习，建立一个从输入空间x到输出空间y的映射f:x→y2监督学习和无监督学习监督学习:训练样本拥有标记信息，代表回归和分类无监督学习:训练样本不拥有标记信息，代表聚类3机器学习的目标机器学习

import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tfdata = pd.read_csv('./tt/train.csv')print(data.columns)data = data[['Survived', 'Pclass','Sex', 'Age', 'SibSp','Parch', 'Fare', 'Embarked']]

原文1、relu函数Relu激活函数的解析式Relu函数及其导数的图像如下图所示：Relu激活函数优点：当输入 x<0 时，输出为 0，当 x> 0 时，输出为 x。该激活函数使网络更快速地收敛。它不会饱和，即它可以对抗梯度消失问题，至少在正区域（x> 0 时）可以这样，因此神经元至少在一半区域中不会把所有零进行反向传播。由于使用了简单的阈值化（thresholding），ReL

Toasty github地址:https://github.com/GrenderG/Toasty1、在Project目录下的build.gradle文件中添加(两处)maven { url'https://jitpack.io'}2、在Module目录下的build.gradle目录下添加/*toast工具类*/implementation 'com.github.GrenderG:Toast

sparse_categorical_crossentropy:需要把正确和错误的结果以参数的形式填进去SparseCategoricalCrossentropy:可以调用法，通过调用激活一般使用SparseCategoricalCrossentropy方法

import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tfdata = pd.read_csv('./tt/train.csv')print(data.columns)data = data[['Survived', 'Pclass','Sex', 'Age', 'SibSp','Parch', 'Fare', 'Embarked']]

一个Activity页面中有多个Fragment，当为第一个Fragment设置Toolbar时照着网上的资料就解决了问题，但是当为第二个Fragment设置Toolbar时发现第一个Toolbar的菜单不正常显示，找了很多的资料，发现都是将Toolbar当做当做控件使用，不再通过((AppcompatActivity)getActivity()).setSupportActionBar(tool

kaggle官网1、创建登录账号2、创建NoteBook3、打开联网和使用GPUkaggle可以让初学者使用GPU39个小时，后面按周提供使用时间。注意：即使注册多个notebook，也只能有一个notebook使用GPU，所以想让其他的notebook使用GPU需要先设置上一个使用GPU的notebook设置为None...