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数智图书馆-无锡数智政务
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第7章 端口映射与容器互联
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2025-06-17
《Docker技术入门与实战(第2版)》
第7章 端口映射与容器互联 第7章 端口映射与容器互联 通过前面几章的学习,相信读者已经掌握了单个容器的管理操作。在实践中,经常会碰到需要多个服务组件容器共同协作的情况,这往往需要多个容器之间有能够互相访问到对方的服务。 除了通过网络访问外,Docker还提供了两个很方便的功能来满足服务访问的基本需求:一个是允许映射容器内应用的服务端口到本地宿主主机...
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2025-06-17
《Git权威指南》
5.3 Git Diff魔法 本章的实践展示了具有魔法效果的命令:git diff。在不同参数的作用下,git diff的输出并不相同。在理解了Git中的工作区、暂存区和版本库(当前分支)的最新版本分别是三个不同的目录树后,就非常好理解git diff的魔法般的行为了。 1.工作区、暂存区和版本库的目录树浏览 有什么办法能够像查看工作区一样直观地查看...
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2025-06-17
《Git权威指南》
第9章 恢复进度 在之前“第5章Git暂存区”一章的结尾,曾经以终结者(The Terminator)的口吻说过:“我会再回来的”,会继续对暂存区的探索。经过了前面三章对Git对象、重置命令和检出命令的探索,现在已经拥有了足够多的武器,是时候“回归”了。 本章“回归”之后,有了前面几章的基础,再看Git状态输出中关于git reset或git chec...
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2025-06-17
《Git权威指南》
第10章 Git基本操作 之前的实践选取的示例都非常简单,基本上都是增加和修改文本文件,而现实情况要复杂得多,需要应对各种情况:文件删除、文件复制、文件移动、目录的组织、二进制文件、误删文件的恢复,等等。 本章要用一个更为真实的例子:通过对Hello World程序源代码的版本控制,来介绍工作区中其他的一些常用操作。首先我们会删除之前历次实践在版本库中...
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2025-06-17
《Git权威指南》
15.3 强制非快进式推送 现在用户user1和user2的工作区是相同的。思考一个问题:如果两人各自在本地版本库中进行独立的提交,然后再分别向共享版本库推送,会互相覆盖么?为了回答这个问题,进行下面的实践。 首先,用户user1先在本地版本库中进行提交,然后将本地的提交推送到“远程”共享版本库中,操作步骤如下。 (1)用户user1创建team/u...
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2025-06-17
《Git权威指南》
20.3 StGit和Quilt 一个复杂功能的开发一定是由多个提交来完成的,对于在以接收和应用补丁文件为开发模式的项目中,复杂的功能需要通过多个补丁文件来完成。补丁文件因为要经过审核才能被接受,因此针对一个功能的多个补丁文件一定要保证各个都是精品:补丁1用来完成一个功能点,补丁2用来完成第二个功能点,等等。一定不能出现这样的情况:补丁3用于修正补丁1的...
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2025-06-17
《Git权威指南》
32.7 创建新项目 一个Gerrit项目对应于一个同名的Git库,同时拥有一套可定制的评审流程。创建一个 因为已经为管理员分配了直接向refs/heads/*引用推送的授权,这样就能够向Git版本库推送数据了。再执行一次推送任务看看能否成功。 $git push origin master Counting object...
7.2 拼接字段
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2025-06-17
《SQL必知必会》
7.2 拼接字段 使用别名 vend_title 7.2 拼接字段 为了说明如何使用计算字段,我们来举一个简单例子,创建由两列组成的标题。 Vendors 表包含供应商名和地址信息。假如要生成一个供应商报表,需要在格式化的名称(位置)中列出供应商的位置。 此报表需要一个值,而表中数据存储在两个列vend_name 和vend_countr...
2.5 实践与应用
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2025-06-17
《大规模分布式系统架构与设计实践》
2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 2.5 实践与应用 2.5.1 一个简单的示例 本节用最简洁的代码示范Fourinone如何进行分布式计算,如上面章节所述,Fourinone采用一种工头链式结合工人并行的计算结构简化分布式计算,能够通俗易懂,并能深入控制整个计算过程。 完成一个并行计算需要工头(SimpleCtor)、工人(Sim...
6.2 权重的初始值
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2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
6.2 权重的初始值 6.2.1 可以将权重初始值设为 0 吗 6.2.2 隐藏层的激活值的分布 6.2.3 ReLU的权重初始值 6.2.4 基于 MNIST 数据集的权重初始值的比较 6.2 权重的初始值 在神经网络的学习中,权重的初始值特别重要。实际上,设定什么样的权重初始值,经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值...
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