【文献学习专题】云数据中心安全评估方法研究

广东通信技术 2018,38(11),35-40 DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2018.11.008云数据中心安全评估方法研究黄维龙 王海燚中国电信股份有限公司广东摘    要：本文通过分析已有云安全评估标准及实践, 研究将云数据中心管理或技术风险与具体的安全控制要求相对应

学习课程 ，赢海量码豆和加长版鼠标垫

https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-151664-1-1.html  

【Q2-Flag】读书，每周记录一下学习笔记。

希望自己可以坚持打卡一本书，一周一章节例度更新。

[学习微服务-第2天] ServiceComb + SpringCloud Zuul源码解读

上一篇文章我们介绍了ServiceComb与SpringCloud的Zuul网关组件协同工作，以构建微服务应用。为了给ServiceComb做贡献的伙伴提供指引，本篇将介绍ServiceComb与SpringCloud Zuul的集成源码。ServiceComb 对接 Spring

自动学习模型训练和部署没有问题，但是不能预测

【物联网课程学习课堂笔记】关于《人人学IoT》的吐槽

这条主要是来吐槽的，就是我发帖的时候，他说我的操作间隔小于30秒，要等一会再试，可是我只是一直打开的那个页面，然后弄其他事去了，不可能是小于30秒的有时候我刷新一下页面，再发帖，也会弹出来，这个页面

7天玩转PostgreSQL基础训练营学习分享

活动贴：【打卡帖】0元限时学《7天玩转PostgreSQL基础训练营》，大奖等你来哦！课程链接：https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXD048+Self-paced/courseware

小熊派4G Cat.1开发板学习交流

有小伙伴一起玩小熊派的Cat.1开发板吗？ 自己的板子已经铺满灰层~ 在曾经尝试点亮led后，就不再管它了。想拿出来玩一玩，有希望有大佬指点指点 >感觉B站的视频教程好少呀 ![image.png](https://bbs-img-cbc-cn.obs.cn-north-1.myhuaweicloud

数据标注“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习分享

仅费时而且消耗大量的人力成本及资源，为了减少标注消耗的时间同时降低标注成本，ModelArts在标注中加入了机器学习技术并为标注者提供了智能数据标注服务1，基于主动学习的智能数据标注标注者仅需少量的数据作为训练集来训练模型，再用训练好的模型对未标注的数据进行推理2，交互式智能标注（1，交换式目标检测注 

Python 数据可视化教程 绘制精美的双 Y 轴折线图

一个图中，但这些曲线值的大小范围不同，需要的刻度不同。如果都用同一个 Y 轴刻度，值较小的曲线变化将不明显（如深度学习训练和测试的 Loss 变化）。下面以某次深度学习模型训练的损失函数变化作为例子，绘制精美的双 Y 轴折线图可视化，讲解代码实现过程，结果先放出来： 读取记录的数据：

六种PyTorch学习率调整策略（含代码）

 ​ 总结   介绍完上面的学习率设置后，你肯定会问哪个更管用呢？ 其实这要根据实际情况选择不同的策略。一般来说等间隔调整学习率、自适应调整学习率、余弦退火调整学习率。祝各位Loss收敛！！！！ 参考文章： PyTorch学习之六个学习率调整策略_mingo_敏-CSDN博客_pytorch

【转发】物联网工程专业大二之后该如何制定学习规划

实践活动来提升，另一方面还可以制定自主学习计划，可以借助于互联网来为自己营造实践场景，当前随着大型科技公司纷纷布局物联网平台的研发，相关的实践场景还是比较多的。其三是重视交流，尤其要重视与物联网领域的导师和技术专家进行交流，交流的过程也是学习和提升的过程。转自：未来物联网https://www

[学习微服务-第3天] ServiceComb内置高性能网关服务

个非常简单、容易管理的Dispatcher，使用这个Dispatcher，用户不用动态管理转发规则，应用于实际的业务场景非常方便，这个也是推荐的一种管理机制。它包含如下几个配置项：常见的这些配置项的示例及含义如下:•[prefix=rest;withVersion=true;pr

【人生苦短，我学 Python】基础篇——元组（Day9）

写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI

【MindSpore易点通】机器学习系列：图片文字识别

虽然整个系列小Mi只在最后介绍了机器学习相关的一个案例，但是已经足够可以展现一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的，同时也介绍了机器学习操作流程的有关概念以及如何分配资源来以作出更好的决定，希望可以帮助到大家学习如何自己开发一个复杂的机器学习应用呦。好啦，相聚总会有离别的时候，

UCOS学习笔记——任务相关的API函数的使用

任务优先级，数值越低优先级越高，用户不能使用系统任务使用的那些优先级! *p_stk_base: 指向任务堆栈的基地址。 stk_ limit: 任务堆栈的堆栈深度，用来检测和确保堆栈不溢出。 stk_ size: 任务堆栈大小 q_ size: UCOSIII中每个任务都有一一个可选的内部消息队列，我们要定义宏OS_

前端也要学习基本的UI设计原则与实践套路

响更好 注意事项： 颜色虽好，使用不当会打破页面层级平衡 色盲消费不了颜色 颜色在不同文化中可能有不同的含义 设计体系------深度 深度的感官来源于生活，类似于光照的效果，来打造一种层级。 就是我们常用的阴影感 实用技巧 实用技巧------图片上的层级 图片上的色

从零开始实施推荐系统的落地部署——34.推荐系统案例（二十四）华为云数据可视DLV

    在大数据全栈成长计划第三阶段的考核里，选择了基于流计算的双十一大屏开发案例微认证考试，通过学习和考试，获得了微认证。同时对华为云数据可视化DLV有了一定的了解。刚好正好来测试做大屏的数据可视化。 华为云数据可视化（Data Lake Visuali

小熊派学习——获取土壤湿度传感器的ADC值

# 一、实验准备 ## 1.实验环境 - 一块stm32开发板（推荐使用小熊派），以及数据线 - 已经安装STM32CubeMX - 已经安装KeilMDK,并导入stm32开发板对应的芯片包（小熊派使用的是STM32L431RCT6） - 准备一个串口调试助手，我使用的是UartAssist（包含在附件中）

【CCCC】L3-023 计算图 (30分)，dfs搜索+偏导数计算

problem L3-023 计算图 (30分) “计算图”（computational graph）是现代深度学习系统的基础执行引擎，提供了一种表示任意数学表达式的方法，例如用有向无环图表示的神经网络。 图中的节点表示基本操作或输入变量，边表示节点之间的中间值的依赖性。