光阴荏苒，2020年即将成为历史！许多人都把这一年形容为“多灾多难的”的一年，对我而言，或许是，也或许不是。一方面，今年似乎都没见过美丽的夕阳，忙与不忙都在变相加班。另一方面，今年个人KPI顺利完成，值得庆贺！在这即将跨年之际，为了迎接美好的明天，现将下半年工作中遇到的问题及其解决方案总结如下：
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以下是摘自官方的介绍：
Nginx [engine x] is an HTTP and reverse proxy server, a mail proxy server, and a generic TCP/UDP proxy server.
Nginx是engine x的缩写，它是一款HTTP服务器，也是反向代理服务器，还能当邮件代理服务器，以及通用TCP/UDP代理服务器。 继续阅读Nginx入门
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谈到Redis（Remote Dictionary Service），相信大家都看过一句介绍：
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。这里，我也是重新整理的时候才领悟到：
完全开源免费：可以研究或者改进Redis的源码。
key-value：重点操作就是get和set。 继续阅读Redis入门
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虽然国密算法SM3的官方文档只有短短四五页，但实现起来涉及的细节还是挺多的。特此，Milo将开发心得，以及源码和注解做个分享，希望读者能够轻松理解SM3。
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工作的时候，因为是内网开发，所以遇到难题Milo都记在纸上。原本想一月一发，事实上却因为各种缘由拖了大半年，一下子整理起来问题还真有点多。以下内容可以说是问题集锦，或者大杂烩了。
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本文主要回顾了部分常用排序算法，包括冒泡排序，快速排序，选择排序，插入排序，希尔排序，以及归并排序。
稳定性：飞机插毛，即归并排序，基数排序，插入排序，冒泡排序是稳定的。
平均算法复杂度：快堆龟，即快速排序，堆排序，归并排序是nlogn。
参考blog，含gif演示，注意：该文章中的算法有误。
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FacenNet是谷歌提出的一种新的人脸识别的方法，该方法在LFW数据集上的准确度已经达到了99.65%。
上个周末，Milo在FaceNet的导入上踩了整整两天的坑，包括开发环境，源代码报错，运行异常等等。希望本文的粗糙填坑可以帮助到更多和Milo一样的人工智障爱好者和初学者。
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本文实现的是Kaggle竞赛平台上Getting Started级别的Digit Reconizer（即MNIST）。使用Tensorflow搭建了5层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），最终取得测试成绩是0.98742。
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谈机器学习，免不了要讲损失函数；讲损失函数，避不开梯度下降；运用梯度下降，必先确定梯度方向。为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向？
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自从毕业之后，Milo一直忙于工作，无暇管理独立博客。最近沉迷于机器学习实战，Milo想以博文的形式记录学习的心路历程，正好可以打理一下。
更新了一下Hexo，Milo发现Next主题都已经到了7.0的时代。怎么更新主题呢？
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