启动java项目命令解释 nohup /path/to/jdk1.8.0_131/bin/java -jar -Dspring.config.location=tmp/springboottmp/xxx.yaml /path/to/tmp/service.jar --spring.profiles.active=test > /path/to/logs/xxxlog.log 2>&1 &nohup: 这是一个命令，用于在后台运行指定的命令，并忽略挂起信号。这样即使终端关闭，也不会影响该命令的执行。/path/to/jdk1.8.0_131/bin/java: 这是 Java Development Kit (JDK) 1.8.0_131 中的 Java 可执行文件的路径。-jar: 这是 Java 命令的一个选项，用于指定要执行的 JAR 文件。-Dspring.config.location=tmp/springboottmp/xxx.yaml: 这是一个 Java 系统属性，用于指定 Spring Boot 应用程序的配置文件位置。在这里，它指定了一个名为 xxx.yaml 的配置文件位于 tmp/springboottmp/ 目录下。/path/to/tmp/service.jar: 这是要执行的 Spring Boot 应用程序的 JAR 文件的路径。--spring.profiles.active=test: 这是 Spring Boot 应用程序的一个参数，用于指定激活的 Spring Profile，这里设置为 test。> /path/to/logs/xxxlog.log: 这个部分是将标准输出重定向到一个名为 xxxlog.log 的日志文件中，该日志文件位于 /path/to/logs/ 目录下。> 符号用于覆盖现有文件内容，如果希望追加到现有文件末尾可以使用 >> 符号。2>&1: 这个部分是将标准错误输出重定向到标准输出，也就是将错误信息输出到之前指定的日志文件中。&: 这个符号表示在后台运行命令。这样做可以让命令在后台运行，而不会阻塞当前的终端会话。综上所述，这个命令的作用是在后台运行一个使用了指定配置文件和 Spring Profile 的 Spring Boot 应用程序，并将输出保存到一个日志文件中，同时确保即使终端会话关闭，该进程也不会被终止。

神经网络深度学习通俗举例 好的，我会尽量用通俗易懂的语言解释神经网络深度学习。想象一下你在学习魔方。你可能会尝试不同的方法来解决它，观察哪些步骤有效，哪些不太好。在每次尝试之后，你会更新你的方法，以期望下一次更快地解决它。深度学习就像是一个智能系统在学习解决问题。这个系统拥有很多“神经元”，就像是你的大脑中的神经元一样。这些神经元组成了“神经网络”。这个网络通过观察输入的数据（比如图片、文字等），试图找出其中的模式和规律。当我们训练神经网络时，就像是在教一个小孩解决魔方一样。我们会给这个网络展示大量的样本数据，比如给它看很多解好的魔方，告诉它这是怎么做的。然后，神经网络会尝试自己去解决一些魔方，我们会告诉它哪些步骤是对的，哪些是错的。它会像小孩一样，在每次尝试之后更新自己的“方法”，希望下次做得更好。深度学习的“深度”指的是神经网络中的层数。就像是解魔方时需要很多步骤一样，神经网络也可以有很多层。每一层都会对输入数据进行一些处理，逐渐提取出更加复杂和抽象的特征。这就好比解魔方时，你需要先找到每个小块的位置，然后再将它们整合成一个完整的图案。总的来说，深度学习就是一种通过模仿人类学习的方式，让计算机从数据中学习到规律和模式，并用这些知识来解决各种问题的方法。

深度学习的基本原理 深度学习的基本原理涉及到神经网络的结构和训练过程，下面是深度学习的基本原理：神经网络结构：神经网络由多个神经元（或节点）组成，这些神经元分布在不同的层次上，包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元与前一层的所有神经元连接，并通过带有权重的连接进行信息传递。每个连接都有一个权重，它表示了前一层神经元对当前神经元的影响程度。每个神经元还有一个偏置（bias），用于调整神经元的激活阈值。前向传播（Forward Propagation）：在前向传播过程中，输入数据从输入层传递到输出层，依次经过各个隐藏层。每个神经元将其输入加权求和，并应用激活函数来计算输出。常用的激活函数包括ReLU、sigmoid、tanh等。前向传播过程结束后，输出层会产生模型对输入数据的预测结果。损失函数（Loss Function）：损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等。反向传播（Backpropagation）：反向传播是深度学习模型训练的核心算法。它通过计算损失函数对模型参数（权重和偏置）的梯度，然后沿着梯度方向更新参数以最小化损失函数。反向传播利用链式法则（Chain Rule）来计算梯度，从输出层向输入层逐层传播误差。优化算法：优化算法用于调整模型参数以最小化损失函数。常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。这些优化算法根据梯度的方向和大小来更新模型参数，以使损失函数逐渐减小。训练过程：训练过程包括多轮迭代，每轮迭代称为一个epoch。在每个epoch中，模型通过前向传播计算预测结果，并通过反向传播更新参数。训练过程持续进行，直到模型收敛到一个满意的状态或达到预先设定的停止条件。深度学习的基本原理就是通过构建多层的神经网络模型，并通过反向传播算法来训练模型，使其能够从数据中学习到合适的特征表示和模式，从而实现各种任务的预测和分类。

终端走代理命令 要在终端上设置代理，你需要根据你使用的操作系统和代理类型执行不同的命令。以下是一些常见情况下的示例：1. 对于 Linux 或 macOS：HTTP 代理：export http_proxy=http://your_proxy_server:port export https_proxy=http://your_proxy_server:portSOCKS5 代理：export http_proxy=socks5://your_proxy_server:port export https_proxy=socks5://your_proxy_server:port2. 对于 Windows：HTTP 代理：set http_proxy=http://127.0.0.1:10809 set https_proxy=http://127.0.0.1:10809SOCKS5 代理：对于 Windows 没有内置的 SOCKS5 支持，你可能需要使用第三方工具如 Proxifier 或 ProxyCap 来实现。注意事项：请将 your_proxy_server 替换为你的代理服务器地址，port 替换为代理服务器的端口号。如果代理服务器需要用户名和密码认证，通常你需要在 URL 中提供这些信息。例如：http://username:password@your_proxy_server:port上述命令中的 export 在 Linux/macOS 下使用，它将设置环境变量。Windows 下没有 export 命令，使用 set 来设置环境变量。在设置了代理之后，你可以使用 curl、wget 或其他网络工具来测试代理是否生效。

RabbitMq问题处理不了 换成Linux系统了