张士玉小黑屋

“快点，都给我麻利点，香火都带好了吗？”韩忠一边走，一边催促道。与此同时，他的小弟们紧跟而上，生怕被人发现了。好在他们都是挑的隐蔽的小路，成功的避开了所有人，不多时，就来到了后山的阴面。这还是韩忠专门挑的地方，因为之前来过一回，他早就把这里的地形给勘察清楚了。没有迟疑，他们迅速沿着隐蔽的路线，一路小跑着，来到了张大宝的药田外围。他们很小心，毕竟也是知道张大宝喂养了好几条狗，若是惊动了它们，这次的行动就彻底泡汤了。“您们去那边，你，你，还有你，去那边...”到了一处特别合适的地点，没有耽误时间，韩忠迅速吩咐自己的小弟们开始行动。几个小弟的动作很麻利，按照韩忠说的，拿上各自的东西，迅速分散开来。随即，各自寻找合适的引火处，准备投火种。说是火种，其实就是拿着香火作为火源，然后在神不知鬼不觉的情况下

“没什么……”夏晚枝局促不已。傅霁清看着她低着头的样子，有些心烦，没了继续问下去的念头。但还是说：“上车，我送你。”夏晚枝微怔了一下，在傅霁清不耐的眼神中上了车。车中装饰几乎没变，之前自己编织的平安结也好好的挂在后视镜上。夏晚枝不由自主的注视着傅霁清，轻声问：“你今天不忙吗？”“今天有点事，请假了。”傅霁清感觉到她的目光，微微皱眉，加速了车。车又开了一会儿就停了下来，不一会儿，彭娇上了车。她看着副驾驶的夏晚枝，脸上灿烂的笑顿了一瞬，随即热情打招呼：“夏小姐怎么也在？”傅霁清不在意：“偶然遇见了。”夏晚枝转过头，视线停在彭娇的手表上。那手表，和傅霁清手上的是一对。彭娇催促道：“快把夏小姐送回去，还要去接我爸妈呢，不要迟到了。”“时间还早。”傅霁清淡淡说。接下来的时间，夏晚枝没有再说话。她听着彭

唐宁的意愿没有谁在意，她被关进了别馆待嫁，重兵把守，她插翅难逃。转眼，已过了半月。今日是南国一年一度的圣佛节，因需见北国使者，唐宁才有出门的资格。她望着满大街的莲花灯，心中却都是孑然一身的悲凉。所有的欢笑都和她无关。“咚——咚——”远处传来钟声。“国师开坛讲佛了！”人群朝着不远处的祭坛涌去，唐宁也跟着望去。此刻的墨烨，依旧清冷，可那神态中却透着一股慈悲。世间有万物，可他的无情，似乎都只给了她一个。唐宁捂着发疼的心口，扶着墙壁躲在隐蔽的角落，痴痴想着——“墨烨，你何时也能对我慈悲一回？”情之一字，实在害人。即便他要她代嫁赴死，罚她痛到满地打滚，生不如死。可为了能多看他一眼，她竟还是苟活到了现在。……晚上的宫宴，唐宁表现的很乖顺，北国使者对她很满意，皇帝高兴之下，为示恩宠，撤了别馆的大半兵力。唐

用了一个月的Docker，我真的是爱了文章目录用了一个月的Docker，我真的是爱了前言Docker的概念安装DockerDocker的架构配置镜像加速器Docker基础命令Docker镜像命令的使用列出镜像列表获取一个新的镜像查找镜像删除镜像Docker容器相关命令启动容器查看所有容器删除容器停止容器启动容器进入容器查看容器信息查看容器日志Docker数据卷数据卷的简介数据卷的配置使用数据卷DockerFile基础命令实战使用结语前言博主刚来公司，领导就直接给我一个docker-compose.yml文件，真的是把我这个刚入职的小白看的一愣一愣道的。因为一些开发后的环境测试都是在Docker容器中，所以我入职以来用Docker命令真的用到吐哈

本期文章是K8s第3篇，主要是实战Kubectl创建Deployment部署应用。通过本期文章：我们将学习创建在Kubernetes集群上运行应用程序的Deployment所需的最常见的Kubectl命令。在前期的文章中，已经介绍了一些云原生入门的知识及简单实战，感兴趣的同学可以去我的云原生专栏中学习，任意门：云原生学习专栏实战Kubectl创建Deployment部署应用、查看应用前言：学习目标一：用Kubectl创建Deployment1、部署第一个在K8s上的应用程序二：实战部署1、查看Kubectl配置2、查询集群中节点信息3、部署程序应用4、查看部署的程序后文：总结前言：学习目标本篇文章，学习目标是：1、学习Kubetcl中应用的部署。2、

???欢迎来到本博客???本次博客内容将继续讲解关于OpenCV的相关知识?作者简介：⭐️⭐️⭐️目前计算机研究生在读。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！?目前更新：???目前已经更新了关于网络爬虫的相关知识、机器学习的相关知识、目前正在更新计算机视觉-OpenCV的相关内容。???本文摘要???本次博客我们介绍一下关于文档扫描识别项目的全部过程文章目录?项目介绍前言?文档识别步骤简介?项目图像处理步骤详细介绍?项目OCR识别操作介绍?项目介绍

文章目录前言一、deeplabV3+二、数据准备三、修改代码四、开始训练五、测试前言在上一篇主要了解了语义分割，实例分割，全景分割的区别，以及labelme标注的数据进行转换，这边文章主要是通过deeplabV3+构建自己的语义分割平台一、deeplabV3+上图所示，是deeplabV3+的主体框架，简单来说就是编码，解码的过程。将输入的图片通过DCNN深度卷积神经网络，获得两个有效的特征层（浅层）（深层）对深层特征层进行ASPP（利用不同膨胀率的膨胀卷积进行特征提取，然后对特征进行堆叠，通过1X1卷积调整通道数，得到最终的特征）将高语义的特征信息经过上采样与浅层特征进行特征融合，在进行3X3的卷积，然后通过1*1卷积进行通道数的调整，调整成num_class（分类数）进行

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目录特征选择特征选择树的生成树的剪枝特征如何选择计算信息增益样本集的基尼值决策树生成三种算法对比决策树剪枝预剪枝(pre-pruning)后剪枝(post-pruning)案例—红酒分类案例—带噪正弦曲线拟合特征选择决策树学习通常包括三个步骤(过程)或称三要素：特征选择、树的生成(构造)、树的剪枝。特征选择选择最优的划分特征与条件。父结点(根结点和中间结点)把待分数据集按照选定的特征和测试条件切分成若干数据子集分别进入若干子结点。从根结点到每个叶结点对应一个判定测试序列，如何选择每次测试采用的特征呢，优先测试哪个特征呢？树的生成按照特征选择标准，采用递归方式、按照一定策略生成决策树。树的剪枝决策树容易发生过拟合，需要采用的一定的剪枝策略来防止过

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