Keras之ML~P：基于Keras中建立的简单的二分类问题的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5+1个样本)——类别预测

# -*- coding: utf-8 -*- import os #Keras之ML~P：基于Keras中建立的简单的二分类问题的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5+1个样本)——类别预测 from keras.models import Sequential from keras.layers...
2018-06-18 19:28 阅读数 400

【青松资讯】2018年第四季度DDoS攻击报告

青松划重点： 本季度，DDoS的活动频率下降，但攻击的技术水平上升，并且出现了一些新兴的僵尸网络，如Chalubo bot、Torii、DemonBot <https://securityboulevard.com/2018/10/new-demonbot-discovered/>等。 中国境内比较活跃的僵尸网...
2019-02-12 17:47 阅读数 208

【SQL Server】还原数据库失败：错误5171：无法为该请求检索数据

    原因：在备份数据库时，在这里添加的备份地址有两个，故在接下来的还原数据库中，要添加的文件也要在这两个路劲给下找到。 （备份时...)       （还原时...) 当然，如果想要避免上述问题的出现也是可以的，只要在备份路径添加时，删除原有的默认路径即可。或者不添加路径，备份完成后在...
2018-07-08 11:02 阅读数 474

某度程序员吐槽自己工作两年薪资不如应届生，网友：你985吗？

来源：综合自网络 现在互联网公司都喜欢招学历高的，为什么呢，因为学历高代表综合素质高，并不是说学历低就没技术，只是学历高的好培养，像研发型公司，BAT都是有自己的产品的。当然有一点就是学历高也意味着薪资也会对应的高一些，而且也有可能高过老员工，所以就会引发很多不满吧，近日就有一名百度的程序员发帖吐槽说自...
2018-09-02 22:00 阅读数 192

Android 蓝牙BLE开发详解

1.介绍 蓝牙是一种短距离的无线通信技术，可以实现固定设备、移动设备之间的数据交换。一般将蓝牙分为两大类，蓝牙3.0规范之前的版本称为传统蓝牙，蓝牙4.0规范之后的版本称为低功耗蓝牙，也就是常说的BLE（Bluetooth Low Energy）。 本文主要讲解的是Android设备与BLE设备之间的通信，A...
2018-07-12 08:59 阅读数 354

Linux/Centos下/lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found

原文地址：https://blog.csdn.net/sole_cc/article/details/51415940 前天，在Centos的某个版本下编译了一个可执行程序，复制到另外一个Centos环境下去执行，结果出现了以下错误： /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14...
2018-03-30 18:32 阅读数 1494

深入理解Linux内核(完整版)-笔记

第一章、绪论 1.Unix文件可以是下列类型之一: a.正规文件(regular file) b.目录(directroy) c.符号链(symbolic link) d.块设备文件(block-oriented device file) e.字符设备文件(charactor-oriented device fil...
2018-05-17 08:32 阅读数 815

无线充电技术对电动车市场的影响巨大

电动车的出现定义了新的出行和能源使用方式，而无线充电能够解决一系列电动车目前面临的问题，无线充电技术对电动车的市场发展至关重要。 　　1，电磁感应式无线充电 电磁感应式无线充电是各大汽车公司在研究无线充电初期比较喜欢采用的技术。在停车位上会有个长得像是垫子一样的东西，其实它是一个初级线圈，用来产生磁场。可用于...
2019-03-06 16:33 阅读数 262

为什么要重写hashcode和equals方法？初级程序员在面试中很少能说清楚。

     我在面试 Java初级开发的时候，经常会问：你有没有重写过hashcode方法？不少候选人直接说没写过。我就想，或许真的没写过，于是就再通过一个问题确认：你在用HashMap的时候，键（Key）部分，有没有放过自定义对象？而这个时候，候选人说放过，于是两个问题的回答就自相矛盾了。     最近问下来，这...
2019-03-05 08:54 阅读数 1088

pandas中关于DataFrame去掉重复行和NaN行

1.去掉重复行 使用pandas自带的drop_duplicates方法： norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first') #去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重复的行，并保留重复出现的行中第一次出现的行 补充： ...
2018-08-03 16:50 阅读数 8895
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