首先我们构建一个jdk1.8+centos基础镜像，由于网上已经有很多现成的轮子，这里就不自己造了 1docker pull ryaning/centos-ssh 一、构建基础镜像如果镜像下载不下来，可以使用下面方法自己创建基础镜像 123# 编辑 Dockerfilevi Dockerfile 新增以下内容 12345678910111213141516# 基础镜像FROM ryaning/

本人使用Linux系统作为主系统，在装系统时，分区分的有些小，导致现在装点东西都很难办。 1.操作系统 2.问题因为ubuntu中安装软件，大部分都是这样sudo apt-get install mysql 往往我们都不自定义安装路径，这样导致我的其它磁盘空间很大，根目录空间严重不足。 网上有说清缓存、清理不用的软件、拓展系统分区，这些方案要么是不靠谱，要么是太过麻烦。 这个问题困扰我蛮久的，最

BIO(Blocking I/0) 为阻塞IO，NIO(Non-Blocking I/O)为非阻塞IO。 不推荐以BIO构建生产应用，它有以下特点 阻塞式I/O 弹性伸缩能力差 多线程耗资源 针对以上问题，NIO可以完美解决，下面为学习NIO，使用Java 原生API编写NIO聊天室，上生产的话参考封装NIO的Netty框架。 NioServer.java 123

早期安装ubuntu+win双系统给ubuntu划分存储过小，导致现在不够用，使用下面配置修改Docker镜像存储目录。 Docker 默认镜像存储路径为 /var/lib/docker，下面修改位置并重启服务 1234567vim /etc/docker/daemon.json{ "registry-mirrors": ["http://hu

Author：Eric Version：9.0.1 From : 转载 看到Eric哥们在b站中分享的Docker视频，觉得讲的很好，这里提供一下讲义方便大家学习。 [TOC] 一、引言 1.1 环境不一致 我本地运行没问题啊：由于环境不一致，导致相同的程序，运行结果却不一致。 1.2 隔离性 哪个哥们又写死循环了，怎么这么卡：在多用户的操作系统下，会因为其他用户的操作失误影响到你自己编

在对话框中输入 “/delete [轻弹丸]” 回车即可删除轻弹丸,有了这个就可以方便的删除掉背包的任意垃圾 1.安装IDE编辑器这里我推荐用sublime，因为它可以装格式化lua 代码插件，而且高亮显示关键字。如果你喜欢用Notepad++,Vscode，Editplus也无所谓，选择一个自己喜欢的。 Sublime3 [http://www.sublimetext.com/3]

前面介绍过线性回归，并使用了R语言实现了训练模型，完成了通过水的沸点来估计海拔高度的预测。链接 R语言封装了最小二乘法的具体实现。我们在调用时对其内部细节感触并不是很深，下面使用python实现 最小二乘法，加深对模型训练的理解。 0.导入数据 我们还是用前面准备好的数据,保存成a.csv 1234567891011121314151617194.5,131.79194.3,131.79197.9

KNN是监督学习中解决分类问题的一种算法，又叫 K-Nearest Neighbor也叫K近邻算法。 它的一个基本思路是：如果一个样本在特征空间中，K个最近邻的样本中的大多数属于某一类型，那么这个样本也划分为这个类型。我们可以结合下图（图源自WIKI）。来进一步了解一下它是如何对样本点进行分类的。 在图示中有两种点，一种蓝色正方形，一种红色三角形，那么现在请问绿色的圆形点会被分到哪一类？ 情况一

机器学习三大类，监督学习、无监督学习和强化学习。K均值(K-Means)是无监督学习中的一种聚类算法，能有有效的将数据划分子类。 应用场景打开新浪新闻首页，可以发现“要闻”一栏展示了目前最热门的一组新闻。类似的还有google news等 思路以二维数据为例，描述一下k-means的实现思路： 1. 在二维平面区域内n个样本点中，首先任意选取m个点，称其为质心点 2. 对n个样本点和m个质心点

八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848 年提出：在 8×8 格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即：任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法? 在上个世纪，计算机不发达的时候，这个问题困惑着所有人。现在已经有相关算法算出最终结果是92种摆法。 思路1.第一个皇后先放第一行第一列 2.第二个皇后放在