原创 C語言編譯步驟

C語言從代碼變成可執行程序的步驟: 預處理 -----> 編譯 -----> 彙編 -----> 鏈接 ⒈預處理:去掉註釋,加載頭文件,代替宏定義,條件編譯 需要文件:.c文件 生成產物:預處理文件(以.i結尾) 使用方法:g

原创 二級指針及段錯誤

首先段錯誤產生的原因有兩個: 1、訪問的內存地址超出了系統給這個變量分配的內存空間(越界) 2、系統訪問了程序的靜態數據區 段錯誤產生的過程是: 1、用戶程序要訪問的一個虛擬地址(VA),經過MMU檢查後發現是無權訪問的 2、MMU產生

原创 HTTPS認證四:使用開源libcurl進行SSL雙向認證

官網:https://curl.haxx.se/libcurl/c/libcurl.html libcurl參數說明: CURLOPT_SSLCERTTYPE:證書的格式,支持PEM, DER格式 CURLOPT_SSLCERT:客戶端

原创 HTTPS認證三:用docker搭建nginx https服務器

1、生成證書 https://blog.csdn.net/egbert123/article/details/103831808 根證書 ca.crt cacrt.pem 根證書籤發的服務端證書 server.crt

原创 1.2 概率與信息論

import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt 隨機變量 #tf.r

原创 1.1 線性代數

import tensorflow as tf import numpy as np 標量,就是一個單獨的數 向量,一列數 矩陣,一個二維數組 張量,tensorflow 中,所有變量用張量tensor表示 轉置,行列互變 a

原创 Linux網絡配置,與Windows共享,putty登錄過慢

一:命令行配置方法 1、配置爲動態獲取IP地址          $vim   /etc/network/interfaces   添加                                               

原创 C程序(進程)的內存佈局

這篇文章是轉載博友的,鏈接如下 http://www.cnblogs.com/dejavu/archive/2012/08/13/2627498.html 在編寫程序的過程中,內存是一個非常重要的概念,它涉及到系統的穩定,如果分配的好,可

原创 HTTPS認證一:認證原理

HTTP超文本傳輸協議用於在web瀏覽器和網站服務器之間傳遞信息,有以下缺點: 1、通信使用明文,內容可能被竊聽 2、不驗證對方的身份 3、無法驗證報文的完整性 所以HTTPS就來了,其中S代表SSL或者TLS,就是在原來HTTP的基礎上

原创 Linux環境變量設置

個人理解Linux的環境變量可以理解爲在任何目錄下,都可以找到該環境變量下對應的命令。 所謂環境變量就是將一個程序所在的文件夾設爲環境變量,那麼可以在別的文件夾中直接使用這個程序,不用添加路徑 添加環境變量的方法有兩種: a、臨

原创 Linux常用命令的操作

今天總結一下Linux中常用命令(Ubuntu環境),包括查看文件類型,安裝程序,解壓縮,more\less,grep,head,tail等等。 1、file name.c 查看name.c的文件類型 2、dpkg -s 安裝包名稱

原创 HTTPS認證二: openssl生成證書及簽名

CA根證書 創建 CA 根證書(使用這個根證書籤發服務器和客戶端的證書) mkdir private # 生成私鑰 key 文件: openssl genrsa -out private/ca.key 2048 輸出 Generat

原创 docker倉庫harbor的搭建及使用

https://github.com/goharbor/harbor/blob/master/docs/installation_guide.md 1、設置FQDN # 設置hostname 爲kube-master hostnamec

原创 1.4.3 無監督學習

一個經典的無監督學習任務是找到數據的“最佳”表示,“最佳”可以是不同的表示,但是一般來說是指該表示在比本事表示的信息更簡單或者更容易訪問而受到一些懲罰或者限制的情況下,儘可能多的保存關於x的信息。 有很多方式定義較簡單的表示,常見的三

原创 1.4.4 隨機梯度下降和構建機器學習算法(介紹)

隨機梯度下降(stochastic gradient descent SGD) SGD是梯度下降算法的一個擴展 機器學習中反覆出現的一個問題是好的泛化需要很大的訓練集,但大的訓練集的計算代價也很大。 機器學習中算法中的代價函數通常可以