本人在Windows下安装vmware，最小化安装了centos7，然后用putty ssh登录虚拟机。没想到各种报错，折腾了一天。记录一下。用python画图，当然要安装画图包了。先安装了pip，然后用pip安装matplotlib

猫也能明白 Day3 在上一篇博客中介绍了对图像进行分类，接下来看如何对图像进行检测。 方法一： 使用代码扫描图片（不重叠） {代码...} 如有问题，欢迎关注被联系作者 248628675@qq.com ！

这个例子展示了如何用 Relay Python 前端构建神经网络，并为装有 TVM 的 NVIDIA GPU 生成 runtime 库。注意，构建 TVM 需要启用 CUDA 和 LLVM。

项目已经开始一段时间，目前首页的基本功能完毕了，所以就在本地做了一下压测，首先我不知道做这种本地的压测是否争取或者专业，还请这方面的专家能给指点指点，如何做压力测试才是正确？程序做完上线之后可能也只是单机去跑，目前我知道的优化方式就是在NODE前面放NGINX，然后NGINX做一些优化处理，这些也都能在网上找...

本人新手， 没有从事过后端开发， 最近在自学nodejs。我在用阿帕奇的测试工具ab 来测试并发访问：请问下 10000条总数据， 1000并发。每次差不多10秒钟。 算快还是慢。 应该是我代码写的有问题吧。 请大佬帮忙看看谢谢。

If you put var countries = xxx inside the success callback, you're declaring a local variable within the scope of that function, which means you cannot access that variable outside that specific function.

DolphinDB支持的聚合函数有：atImax,atImin,avg,beta,contextCount,contextSum,contextSum2,count,corr,covar,derivative,difference,first,imax,imin,last,lastNot,max,maxPositiveStreak,mean,med,min,mode,norm,percentile,searchK,stat,std,sum,sum2,var,wavg,wsum,zscore等。

http://mean.io/这个貌似可以完美满足你的需求 Worktile全站就是采用这个实现的，实时效果很完美

以 k-近邻算法为例，“发现时间”的数值比“肿瘤大小”的数值大很多，样本间的距离被“发现时间”主导，训练出来的模型主要由“发现时间”影响，甚至“肿瘤大小”的影响可忽略不计。

最近在学习MEAN栈开发，但google来的教程又太分散，有讲express的， restful接口的，angular-resource设计的，就是没有一整套mean下来的。而成熟的框架如meteor、meanio、meanjs又不太适合新手?。

bombardier 是一个 HTTP(S) 基准测试工具。它是用 Go 编程语言编写的，并使用优秀的fasthttp代替 Go 的默认 http 库，因为它具有闪电般的快速性能，详细文档查看

主要的训练算法集中在 RL_Trainer.run_training_loop 中。通过观察一个循环（iteration）的调用过程，可总结为：

mars库：[链接]编译该库出现错误： {代码...} 问题二：为什么会出现 {代码...} 必须要手动\#include <sys/time.h\>才能解决这个错误。

请注意，虽然在这种情况下使用 map 函数可能更优化，但为了对这两种方法有更全面和一般的了解，您还应该为相对较大的数据集运行基准测试。然后，您可以根据您拥有的数据结构和数量使用最合适的方法。

我希望对axios做出一些自定义的配置如axios.c = {}这在原本的js文件中是没有问题的但是在迁移到typescript之后会提示TS2551: Property 'c' does not exist on type 'AxiosStatic'. Did you mean 'Cancel'?

输入后出现错误： {代码...} 这是错误： {代码...} 我应该怎么办？ 原文由 Ananya Panda 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

我有一张桌子： {代码...} 等等…… 我将如何使用此表计算出 Standard Deviation 以及您会推荐什么 - STDEVP 或 STDEV ？ 原文由 DtotheG 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议