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熟悉centos及docker的基本操作，擅长人工智能和数据库sql优化。

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centos7 清空日志文件
在 CentOS 7 上清空日志文件可以释放磁盘空间并避免日志堆积导致系统问题。以下是几种常见方法： 方法 1：使用 > 重定向清空单个日志文件> /var/log/filename.log示例：> /var/log/messages # 清空系统日志> /var/log/secure # 清空安全日志（SSH 登录记录等）> /var/log/maillog ...
CentOS
作者小头像 林欣 2025-09-12 13:55:27
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2025-09-12 13:55:27
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Apache 安装 ShowDoc 文档服务器
在 CentOS 7 上使用 httpd（Apache） 启动 ShowDoc 的完整流程如下，涵盖安装、配置和启动步骤： 1. 安装依赖软件 1.1 安装 httpd（Apache）yum install -y httpdsystemctl start httpdsystemctl enable httpd # 设置开机自启 1.2 安装 PHP 及相关扩展ShowDoc 需要 PHP ...
Apache
作者小头像 林欣 2025-09-12 13:54:04
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Apache 启动 PHP
在 CentOS 7 的 httpd（Apache） 中启动 PHP 支持，需要正确配置 PHP-FPM 或 mod_php 模块。以下是详细步骤： 方法 1：使用 mod_php（传统方式，适用于 PHP 5.x/7.x） 1. 安装 PHP 和 Apache 模块yum install -y php php-mysqlnd php-gd php-mbstring php-xml php-...
Apache PHP
作者小头像 林欣 2025-09-12 13:52:46
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centos history 用法详解
在 CentOS 中，你可以通过 history 命令查看执行过的命令记录，然后重新执行其中的某条命令。以下是具体方法： 1. 查看历史命令history输出示例：100 ls -l101 cd /tmp102 yum install httpd103 systemctl start httpd每条命令前的数字是 历史记录编号（如 100、101）。 2. 重新执行某条历史命令 方法...
CentOS
作者小头像 林欣 2025-09-12 10:13:51
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CNN中的激活函数层
在卷积神经网络（CNN）中，激活函数层通过引入非线性变换，使模型能够学习复杂的数据模式（如图像中的边缘、纹理组合等）。没有激活函数，CNN将退化为线性模型，无法解决非线性问题。以下是CNN中常用的激活函数及其特性、应用场景和代码示例的详细解析： 1. 为什么需要激活函数？线性模型的局限性：若仅使用卷积层和全连接层（均为线性变换），堆叠多层网络仍等价于单层线性模型（如 y = W_n...W_...
深度学习 神经网络
作者小头像 林欣 2025-08-29 17:01:47
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CNN中的几个核心层
卷积神经网络（CNN）通常由多种类型的层组合而成，每层承担特定功能，共同完成特征提取和分类任务。以下是CNN中常见的核心层及其作用： 1. 卷积层（Convolutional Layer）功能：通过卷积核（Filter）提取输入数据的局部空间特征（如边缘、纹理、形状）。关键操作：卷积核在输入上滑动，计算局部区域的加权和（点积）。输出特征图（Feature Map），通道数由卷积核数量决定。超...
神经网络
作者小头像 林欣 2025-08-29 16:59:06
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CNN中的卷积层
卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络（CNN）的核心组件，主要用于通过局部感受野和权重共享机制自动提取输入数据的空间特征（如图像中的边缘、纹理、形状等）。以下是卷积层的详细解析： 1. 基本操作卷积层通过**卷积核（Filter/Kernel）**在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和（点积运算），生成特征图（Feature Map）。具体步骤如下：输入：形状为 (...
神经网络
作者小头像 林欣 2025-08-29 16:58:50
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神经网络中,激活函数有哪些种类
在神经网络中，激活函数通过引入非线性变换，使模型能够学习复杂的数据模式。以下是常见的激活函数分类及其详细说明，包括公式、特性、应用场景和优缺点： 一、基础激活函数 1. Sigmoid（Logistic）公式：σ(x)=11+e−x\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}σ(x)=1+e−x1​输出范围：(0, 1)特性：连续、光滑、可微。将输入压缩到0到1之间，适合...
深度学习 神经网络
作者小头像 林欣 2025-08-24 22:48:42
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提取局部特征（如边缘、纹理）的方法
在卷积神经网络（CNN）中，提取局部特征（如边缘、纹理）是模型自动学习数据层次化表示的核心过程，主要通过卷积层和激活函数的协同作用实现。以下是具体原理、步骤和示例： 一、局部特征提取的核心机制 1. 卷积核（Filter/Kernel）的作用定义：卷积核是一个小的权重矩阵（如 3x3、5x5），用于与输入数据的局部区域进行点乘并求和，生成特征图（Feature Map）。功能：每个卷积核专门...
作者小头像 林欣 2025-08-24 22:46:51
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CNN的每一层的含义
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格化数据（如图像、视频、音频等）的深度学习模型，其核心思想是通过局部感受野、权重共享和层次化特征提取来高效学习数据的空间特征。CNN的每一层都有特定的功能，通常包括卷积层（Convolutional Layer）、激活函数层（Activation Layer）、池化层（Pooling Layer）、**全连接层（Fully Connected Lay...
神经网络
作者小头像 林欣 2025-08-24 22:45:12
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