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hhdb数据库介绍(10-5)
会在信息栏中输出对应计算节点所有可用的许可证信息，其中蓝色标记为当前正在使用的许可证； 其他说明 当计算节点未启动或无法连接时，仍可以正常更新CPU许可证，待许可证有效性验证通过后，许可证更新成功； 若在管理平台安装目录 第五步： 点击【生成】按钮来生成机器指纹； 另由于机器指纹获取需保证JDK版本为1.8，在勾选“使用新版本授权命令获取机器指纹”后，管理平台会检查当前计算节点的JDK版本，若版本低于1.8，则会提供JDK安装包上传入口 ，上传标准的JDK1.8安装包，再次点击“生成”按钮，生成机器指纹。 点击【获取】按钮来获取已有许可证信息； 第六步： 获取成功后，会在信息栏中输出对应计算节点所有可用的许可证信息，其中蓝色标记为当前正在使用的许可证； 其他说明 若计算节点未正常运行则需要手动指定计算节点安装目录 ，输入的目录需要以/结尾，然后点击【继续更新】； 若在计算节点安装目录keys/目录下发现有同名的激活文件，则会提示是否进行替换，点击【确认替换】后会将原有的旧激活文件覆盖并将新文件放入keys目录中；
89510编辑于 2025-03-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-5 精确率和召回率的平衡
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要说明精准率和召回率是相互制约、相互矛盾的两个指标，通过选取不同的threshold阈值来观察精准率和召回率的变化。在具体编程中，sklearn没有直接能够传入threshold阈值的函数，但是可以使用算法的decision_function函数计算出样本的score值，然后转换为布尔向量，进而转换为元素为0,1的整型向量，整型向量即为算法在当前阈值下预测的样本类别。
4.7K51发布于 2020-04-26 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-5：使用VBA操控Excel界面之隐藏取消隐藏及最小化功能区
可以重命名和隐藏内置选项卡和内置组，改变其在功能区中的顺序。然而，不能重命名和隐藏内置控件，修改内置控件的图标，修改功能区内置组中内置控件的顺序。
4.6K30发布于 2020-08-17 - 来自专栏前端知识分享
第27天：js-表单获取焦点和数组声明遍历
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- 47 上证指数364110 48
49- 50 上证指数364110 51
52- 53 上证指数364110 54
55- 56 上证指数364110 57
58- 59 上证指数364110
4.9K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-5 递归计算Ackermenn函数
习题10-5 递归计算Ackermenn函数 本题要求实现Ackermenn函数的计算，其函数定义如下： ?
88010发布于 2020-09-15 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
9 为虚拟机启用容错 在本节中，将把上一节安装配置的虚拟机启用FT（容错）功能。在启用容错功能之前，修改虚拟机的配置为2个CPU（2个插槽、每个插槽1个内核）、512MB内存。 图10-4 辅助虚拟机运行截图 当ESXi主机内存是4GB、5GB时，尝试启动容错虚拟机，则会弹出”父资源池中可用内存资源不足”的提示，如图10-5所示。 图10-5 父资源池中可用内存资源不足 11 其他 vSphere Web Client控制台中，各个窗口可以向四个方向拖动，如图11-1所示。 图11-1 拖动窗口 图11-2 拖动到指定位置
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（十五） —— 多重星型模式
实际生产环境每天定期装载应该共用一个调度，也即应该把清单（五）- 10-5里的脚本并入每天定期装载脚本中，并且针对使用cdc_time表做相应的修改。 -5 Kettle定期装载工厂维度表和产品事实表如图（五）- 10-5到图（五）- 10-22所示。 图（五）- 10-5 图（五）- 10-6 图（五）- 10-7 图（五）- 10-8 图（五）- 10-9 图（五）- 10-10 图（五）- 10-11 运行完清单（五）- 10-5里的脚本以后，需要把系统日期设置成任意晚于上一篇“杂项维度”设置的日期。这里设置系统日期为2015年3月18日。 先把系统日期设置为2015年3月19日，然后执行清单（五）- 10-5里的脚本或对应的Kettle定期装载作业。
70820编辑于 2022-12-02 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-10. 降维(Dimensionality Reduction)
在10.1节我们默认以红色线所画平面(不妨称之为平面s1)为2维平面进行投影(降维)，投影结果为图10-5的(1)所示，这样似乎还不错。那为什么不用蓝色线所画平面（不妨称之为平面s2）进行投影呢? 可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ? 图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比
1.1K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(8) -- 降维
在10.1节我们默认以红色线所画平面(不妨称之为平面s1)为2维平面进行投影(降维)，投影结果为图10-5的(1)所示，这样似乎还不错。那为什么不用蓝色线所画平面（不妨称之为平面s2）进行投影呢? 可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ? 图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比
1.2K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
K-Means算法原理和简单测试
我们选择P1,P2为质心，即他们作为参照标准，分别和其他的员工数据进行比对，得到一个差异值，即两点之间的距离，可以使用欧式距离来得到，比如P1到P3的距离就是（10-7）（10-7）+（10-5）（10
76820发布于 2019-06-18 - 来自专栏科研猫
R语言从入门到精通：Day2-R和RStudio的运行视频教程
上节课程中，我们讲解了R和RStudio的安装，（错过的朋友，可以直接点击这里 ? ）R语言从入门到精通：Day1-R语言的安装，本节内容我们来学习如何使用他们。 R的使用 科·研·猫 R呢，就是R语言的“本体”，我们在电脑上安装好了之后，就会出现这样的一个图标： ? 我们把它双击打开，就是R的图形化界面RGui： ? 我们也可以计算10-5，2×3，8÷4等，结果如图： ? 我们发现，我们书写过的代码，全部还都保存在代码编辑页面中，如果我们想保存这个代码怎么办呢？
2.3K20发布于 2020-11-19 - 来自专栏LeetCode解题
1619. 删除某些元素后的数组均值
与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。
5.3K20发布于 2021-02-26 - 来自专栏科研猫
R语言从入门到精通：Day2
上节课程中，我们讲解了R和RStudio的安装，本节内容我们来学习如何使用他们。有同学可能觉得简单，那不就是打开软件直接敲击几个命令就行了嘛。 R的使用 科·研·猫 R呢，就是R语言的“本体”，我们在电脑上安装好了之后，就会出现这样的一个图标： ? 我们把它双击打开，就是R的图形化界面RGui： ? 我们也可以计算10-5，2×3，8÷4等，结果如图： ? 我们发现，我们书写过的代码，全部还都保存在代码编辑页面中，如果我们想保存这个代码怎么办呢？
1.2K11发布于 2019-09-24 - 来自专栏全栈程序员必看
Jenkins安装_安装
➜ ~ cat /Users/jkc/docker/jenkins/secrets/initialAdminPassword 5809047b5bcd48f19a2097444d468ec7 安装插件 可以使用推荐的安装插件，也可以自定义安装插件 我这里使用推荐插件安装，选择后开始进行安装 设置账号 插件下载完成后，设置admin账户和密码 完成安装，进入首页 发布者：全栈程序员栈长
3.3K21编辑于 2022-09-19 - 来自专栏python3
Python三维绘图--Matplotl
Axes3D #定义坐标轴 fig4 = plt.figure() ax4 = plt.axes(projection='3d') #生成三维数据 xx = np.random.random(20)*10 -5 #取100个随机数，范围在5~5之间 yy = np.random.random(20)*10-5 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) Z = np.sin(np.sqrt(
3.1K40发布于 2020-01-08 - 来自专栏IT大咖说
分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构
按照上例的回执，Lambda函数可以构造API Gateway的配置，如图10-5所示。 ? 图10-5 API Gateway的配置 请求示例如下。
2.5K10发布于 2021-06-15 - 来自专栏非著名运维
Linux平台下安装部署MongoDB数据库及基本使用（1）
下载安装MongoDB数据库 1.下载MongoDB数据库 MongoDB下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community [root@node1 THIRD-PARTY-NOTICES.gotools [root@node1 ~]# export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH //添加环境变量（这里的安装路径 /usr/local/mongod根据自己安装的路径修改） [root@node1 ~]# source /etc/profile 创建数据库相关目录启动MongoDB服务 1.创建数据库相关目录 mongo --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --shutdown 进入MongoDB管理后台 如果需要进入 MongoDB 管理后台，需要进入 MongoDB安装目录下的 显示当前数据库对象或集合 test --》默认是在test数据库中 -----》由于它是一个JavaScript shell，您可以运行一些简单的算术运算: > 15+59+85 159 > 5*5 25 > 10
68810编辑于 2022-06-22 - 来自专栏程序猿的大杂烩
MariaDB安装，Apache安装
笔记内容： 11.6 MariaDB安装 11.7/11.8/11.9 Apache安装 笔记日期：2017.9.27 11.6 MariaDB安装 ? 安装MariaDB和安装Mysql的步骤差不多，在这里也是使用二进制免编译包安装。 2.编译安装： ? 安装完成后可以看到apr目录下有4个目录： ? 然后编译安装apr-util-1.6.0包： 1.检查环境： ? 2.编译安装： ? 我这里出现了错误，缺少expat库： ? 那么安装expat库即可： ? 接着再进行编译安装，完成后再验证一下是否成功： ? 安装完成可以看到apr-util目录下有3个目录： ? 安装完成后再继续执行检查环境那一步的命令，最后再验证一下是否成功： ? 编译安装： ? 我这里编译的时候出现了错误： ?
8.1K20发布于 2020-09-23 - 来自专栏java编程那点事
Hive安装Mysql安装
在集群上运行hbase的jar程序时报找不到scan的类库，输入 export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib/*:$CLASSPATH 安装mysql 1.先删除linux mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm： rpm -ivh mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm 安装完后 ，cd /etc/yum.repos.d/ mysql-community.repo mysql-community-source.repo 4.安装mysql service yum install mysql-server 执行y 安装完毕删除 rm -rf mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm 6.启动mysql service mysqld start hive.* TO 'hiveme'@'%'; grant all on hive.* TO 'hiveowner'@'localhost' identified by 'Www_110'; Hive安装
6.7K20编辑于 2023-02-25 - 来自专栏linux系统运维
MariaDB安装， Apache安装
：必须先安装gcc包、pcre包、apr与apr-util； 先安装gcc插件包， yum install -y gcc 即可然后就可以安装其他包。 安装apr-1.6.3 cd apr-1.6.3/ ./configure --prefix=/usr/local/apr 安装完以后检查下命令是否正常运行 echo $? make && make install 检查完命令是否正确以后再进行安装 安装apr-util cd /usr/local/src/apr-util-1.6.1/ . /configure --prefix=/usr/local/apr-util --with-apr=/usr/local/apr make && make install 和上面安装apr一样一步一步检查安装 expat-devel包 yum install -y devel.x86_64 （看系统安装32位和64位系统） 安装完expat包以后重新执行make && make install 安装httpd
4.7K20发布于 2018-06-14
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