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<Docker + Bamboo + Saltstack持续集最佳实践 > 本周三晚在线公开课
课程大纲敏捷开发介绍持续集成与高效自动化代码发布和部署持续集成目标Git+Docker+Bamboo+SaltStack最佳搭配实践实际企业案例演示本节课程架构图讲师介绍Alex(金角大王)开课时间:2.24号(本周三晚8:30-10:30)报名地址:http://ke.qq.com/course/109101#term_id=100121544
分类:其他好文   时间:2016-02-23 06:13:28    阅读次数:356
[Docker]初次接触
Docker 初次接触 近期看了不少docker介绍性文章,也听了不少公开课,于是今天去官网逛了逛,发现了一个交互式的小教程于是决定跟着学习下。仅仅是把认为重点的知识记录下来,不是非常系统的学习和笔记。 理论部分 Docker 引擎包括了两个部分,一个守护进程作为server端来管理全部的容器。一个
分类:其他好文   时间:2016-02-21 19:56:36    阅读次数:225
老男孩Linux运维高薪指南系列公开课【51CTO学院】3月开始上映
运维干货在线讲课免费分享http://ke.qq.com/course/115897《老男孩从大学生到普通运维屌丝一枚再到Linux运维专家,最后到身价千万的发展之路》主讲人:老男孩上课时间:3月9日晚8点30--10点成功必有方法,失败必有原因!如今老男孩老师愿意从自身曲折发展之路讲起,从学生到运..
分类:系统相关   时间:2016-02-17 19:22:38    阅读次数:462
移动构造函数(c++常问问题十六)
今天我们来讲讲c++11中引入了两个新东西 1.move constructor(移动构造函数) 2.move assignment(移动赋值) Rule of three现在变成了Rule of five(多了上面说的两个东东) class rule_of_five { char* cstring
分类:移动开发   时间:2016-02-15 16:22:20    阅读次数:220
POJ3189_Steady Cow Assignment(二分图多重匹配/网络流+二分构图)
解题报告 http://blog.csdn.net/juncoder/article/details/38340447 题目传送门 题意: B个猪圈,N头猪。每头猪对每一个猪圈有一个惬意值。要求安排这些猪使得最大惬意和最小惬意的猪差值最小 思路: 二分图的多重匹配问题; 猪圈和源点连边,容量为猪圈容
分类:其他好文   时间:2016-02-06 14:22:03    阅读次数:196
swift
infix operator %= { associativity right precedence 90 assignment } infix operator <= { associativity none precedence 130 } infix operator + { associat
分类:编程语言   时间:2016-02-04 13:23:55    阅读次数:329
C++如何拒绝编译器自动生成的函数
每一个class,编译器都会自动生成四个特殊成员函数: destructor(析构函数) default constructor(默认构造函数) copy constructor(copy构造函数) copy assignment operator =(copy assignment操作符) 但是有
分类:编程语言   时间:2016-02-03 12:42:06    阅读次数:219
转: ios学习入门进阶
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。作者:利炳根链接:https://www.zhihu.com/question/19627420/answer/45962351来源:知乎 看视频:斯坦福大学公开课:iOS 7应用开发斯坦福大学公开课:iOS 8开发看书OC 《Ob
分类:移动开发   时间:2016-01-27 21:07:03    阅读次数:200
机器学习公开课笔记(10):大规模机器学习
批梯度下降 (Batch Gradient Descent)以线性回归为例,用梯度下降算法进行参数更新的公式为$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}$...
分类:其他好文   时间:2016-01-26 16:38:58    阅读次数:201
斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、神秘值分解、独立成分分析
斯坦福ML公开课笔记15我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法。通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA...
分类:其他好文   时间:2016-01-24 16:50:21    阅读次数:197
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