Flashield's Blog

Just For My Daily Diary

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Author : ZhuangBin

2025年09月04日

2025/09/04 07:44 一天天的过着真是快啊,眼看又到了周四,这一周来心情都不太好,觉得生活挺没意思,也不知道在忙碌着什么,也许根本就不忙,自己给自己的任务也一再拖延。少了之前那种要把事情做完的心性,再这么下去感觉自己也快要抑郁了。 昨晚做了个奇怪的梦,居然有奇怪的人来到了梦里,更奇怪的是,最亲近的人却不在身边来处理这个事情。 早上正好赶上了这班地铁,从楼梯下去的时候,大概要有半分钟的时间,正好来得及赶上跑进地铁,今天但愿也能像赶地铁一样幸运一点。 想要做的事情还有需要做的事情还是不少的,自己给自己来点压力吧!另一个就是每天还是需要早睡,把孩子们催睡了之后,自己也应该早点休息,不能等到疲倦不堪时才闭上眼睛,但是,自己的时间真的好少好少啊! 最后,昨天晚上二小姐的阿玫不见了,小姑娘着实着急,临睡时都快要哭了,那可是她的宝贝,陪伴的时间都已经超过了我们这些作父母的。还好,今天早上在我的枕头底下找到了,失而复得的快乐肉眼可见。 还想写一点的就是,昨晚下班的时候,去地铁站的路上,一路都捧着手机。两颗心不知道是太近了,还是越来越远了,才会各自误解,会互相伤害,会把心中的思想往外逼,情感内敛的和外露的真是截然不同,但愿能再回到如初那种舒服的关系和状态当中吧! 2025/09/04 16:14 SELinux这个安全性真的有点让人搞不懂。今天上传了个文件到微信服务器,结果访问的时候403错误,研究了一会儿,发现是SELinux搞的鬼。解决方法如下: 通过ls -Z可以查看类型。 Nginx 默认只能访问带有 httpd_sys_content_t类型的文件。通过root账户上传的文件,通过mv进行了移动,默认会是admin_home_t类型,这就导致nginx无法访问,出现403错误。通过cp重新拷贝了一份之后,就可以顺利访问了。

2025年09月03日【地铁从容行,国威展九州】

2025/09/03 07:44 地铁上了,最近两个小姐都到学校比较早,挺好的,我也有充裕的时间坐地铁去上班。 今天是9月3日抗战胜利纪念日的阅兵,也要集中观看阅兵仪式,也是国家展现实力,扬国威的时候。 昨天在移动硬盘里找到了星际争霸的游戏,突然发现里面还是有点东西,这是一个有音乐的版本,配合原来下载的版本,现在家里的游戏已经有了背景音乐,还是挺带感的,就是战役打完之后还是会有点小问题,会奔溃,但是已经挺好的啦。 今天要把爬虫的那个再处理一下,有了大模型之后,确实还是很方便的,可以少很多不必要的麻烦去分析网页的固定结构,利用大模型能力可以很快的解析网页内容。后面看看家里的小参数模型是不是也有同样的效果。 2025/09/03 13:47 迷迷糊糊睡了个午觉,然后发现已经被拉黑了,也不知道是什么意思,也不知道想要怎么收场,就感觉有点不大对劲,然后发现确实和自己想的一样,先这样吧,太累了…… 单位这里的布鞋也坏了,10块钱一双的鞋子好像没有必要再去换鞋垫了,就再买两双布鞋吧,可以换换布鞋了,也不能老是用些坏的,这双布鞋也确实陪伴了好久了。 看来确实要好好检讨一下自己,也不知道是怎么的,谁看我都不顺眼,可能还是适合养只阿猫或者阿狗,人可能我真的没法打好交道。 2025/09/03 18:21 折腾了半天的ChatGPT,结果却是IP地址被CDN给通过奇怪的方式给封了,换了个出口地址之后就一切正常了……

02. course-trend【趋势】

What is Trend? 什么是趋势? The trend component of a time series represents a persistent, long-term change in the mean of the series. The trend is the slowest-moving part of a series, the part representing the largest time scale of importance. In a time series of product sales, an increasing trend might be the effect of […]

01. exercise-linear-regression-with-time-series【练习:时间序列线性回归】

This notebook is an exercise in the Time Series course. You can reference the tutorial at this link. Introduction 简介 Run this cell to set everything up! 运行此单元完成所有设置! # Setup feedback system from learntools.core import binder binder.bind(globals()) from learntools.time_series.ex1 import * # Setup notebook from pathlib import Path from learntools.time_series.style import * # plot style […]

01. course-linear-regression-with-time-series【时间序列线性回归】

Welcome to Time Series! 欢迎来到时间序列! Forecasting is perhaps the most common application of machine learning in the real world. Businesses forecast product demand, governments forecast economic and population growth, meteorologists forecast the weather. The understanding of things to come is a pressing need across science, government, and industry (not to mention our personal lives!), and […]

Install Elasticsearch with Docker

Docker images for Elasticsearch are available from the Elastic Docker registry. A list of all published Docker images and tags is available at www.docker.elastic.co. The source code is in GitHub. Elasticsearch 的 Docker 镜像可从 Elastic Docker 镜像仓库获取。所有已发布的 Docker 镜像和标签的列表可在 www.docker.elastic.co 上找到。源代码位于 GitHub 中。 This package contains both free and subscription features. Start a 30-day trial […]

05.exercise-advanced-uses-of-shap-values【练习:SHAP值的高级用法】

This notebook is an exercise in the Machine Learning Explainability course. You can reference the tutorial at this link. Set Up 设置 We have again provided code to do the basic loading, review and model-building. Run the cell below to set everything up: 我们再次提供了代码来执行基本的加载、审查和模型构建。运行下面的单元格来设置一切: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import […]

05.course-advanced-uses-of-shap-values【SHAP值的高级用法】

Recap 回顾 We started by learning about permutation importance and partial dependence plots for an overview of what the model has learned. 我们首先学习了排列重要性和部分依赖性图,以概述所学到的模型内容。 We then learned about SHAP values to break down the components of individual predictions. 然后,我们学习了 SHAP 值,以分解各个预测的组成部分。 Now we’ll expand on SHAP values, seeing how aggregating many SHAP values can give more […]

04.exercise-shap-values【练习:SHAP值】

This notebook is an exercise in the Machine Learning Explainability course. You can reference the tutorial at this link. Set Up 设置 At this point, you have enough tools to put together compelling solutions to real-world problems. You will ned to pick the right techniques for each part of the following data science scenario. Along […]

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