最近在做无用代码下线的时候发现一个方法里会引用很多个方法，一旦该方法删除以后，里面被引用的方法应该也一同下线，但是一个一个的找过去比较耗费精力，下面给大家推荐一个idea自带的代码分析工具。

在torch中提供了数据集的基类，继承这个基类，我们能够非常快速的实现对数据的加载。torch.utils.data.Dataset的源码如下1._len_方法，能够实现通过全局的len()方法获取其中的元素个数2._getitem_方法，能够通过传入索引的方式获取数据，例如通过dataset[i]获取其中的第i条数据数据集的原始地址http运行以后，会在data目录下生成以下数据集可以看出其中数

1.登录阿里云点击此处登录2.登录成功之后找到容器镜像服务3.进入容器镜像服务之后，找到自己的镜像加速地址4.配置docker4.1 修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器1.创建dockermkdir -p /etc/docker2.配置配置文件sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'{"regis

最近在做无用代码下线的时候发现一个方法里会引用很多个方法，一旦该方法删除以后，里面被引用的方法应该也一同下线，但是一个一个的找过去比较耗费精力，下面给大家推荐一个idea自带的代码分析工具。

1.概述2.形式3.目的1.概述机器学习中最常见的两个问题：回归任务：在监督学习中标签值为连续值时是回归任务分类任务：在监督学习中标签值是离散值时是分类任务而本文要讲的就是处理回归任务最基础的模型——线性回归模型2.形式线性回归可以用方程y=kx+b来表示，今天我们拓展到多元的线性回归，其表现形式为：$f=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+w_nx_n即f=\sum_{i=1}^{n}{w

Redis扣库存，主要目的是减少对数据库的访问，之前的减库存，直接访问数据库，读取库存，当高并发请求到来的时候，大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃。大家可以先读一下《秒杀系统设计》对整体的秒杀流程有个了解之后，在来读一下这篇文章。本文只是解决秒杀系统中的一个场景即数据预加载，即把库存数据事先加载到缓存，然后通过缓存来更新库存。使用思路：系统初始化的时候，将商品库存加载到Redis 缓存中保存。

当我们配置nginx出错导致镜像无法启动，由于镜像无法启动，导致我们无法进入容器直接修改，此时我们只能通过替换配置文件进行修改1.查看报错的原因docker logs 镜像id2.将容器内的配置复制出来docker cp nginx-wzs:/etc/nginx/nginx.conf ./dist注意：1.nginx-wzs是你的镜像名称2.dist是你要存放配置文件的目录，任意目录都可以，只要你

Redis Search 是 Redis 官方提供的全文搜索引擎,它为Redis 提供全文搜索、索引和复杂查询功能。它基于内存存储，结合了 Redis 的高性能和倒排索引技术，支持实时搜索、聚合分析、模糊匹配等场景。RedisSearch 适用于需要快速检索结构化或非结构化数据的应用，如电商搜索、日志分析、实时推荐等。

最近开发时，发现空间满了，导致redis，数据库都无法正常使用，才想起来docker默认的存储路径是在root下面，不知道自己的路径在哪儿的可以1.分析磁盘占用情况使用指令：docker info自己看看这个目录下各个文件夹的存储情况docker system df2. docker system prune该指令只要清理磁盘，删除关闭的容器、无用的数据卷和网络，以及dangling镜像(即无ta

文章目录1.拉取镜像2.启动镜像3.安装插件4.检测是否安装成功1.拉取镜像docker pull rabbitmq2.启动镜像docker run -d --hostname my-rabbit --name rabbit -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq下面我解释一下指令的信息：hostname：rabbitmq主机名称RabbitMQ的一个重要注意事项