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hhdb数据库介绍(10-5)
管理用户界面的审计日志主要用来查看管理用户对管理平台的操作记录，同时可查看所有纳管的计算节点集群内普通用户的基本操作。
90210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Java技术圈子
编译与优化
3）插入式注解处理器的注解处理过程：插入式注解处理器的执行阶段，本章的实战部分会设计一个插入式注解处理器来影响Javac的编译行为。 4）分析与字节码生成过程，包括： 标注检查。 Javac编译动作的入口是 com.sun.tools.javac.main.JavaCompiler类，上述3个过程的代码逻辑集中在这个类的compile()和compile2() 方法里，其中主体代码如图10 图10-5 Javac编译过程的主体代码 10.2.3 注解处理器 JDK 5之后，Java语言提供了对注解（Annotations）的支持，注解在设计上原本是与普通的Java代 码一样，都只会在程序运行期间发挥作用的 进行空置检查、生成受查异常表、产生equals()和hashCode()方法，等等，帮助开发人 员消除Java的冗长代码，这些都是依赖插入式注解处理器来实现的，本章最后会设计一个如何使用插 入式注解处理器的简单实战 本章小结 在本章中，我们从Javac编译器源码实现的层次上学习了Java源代码编译为字节码的过程，分析了 Java语言中泛型、主动装箱拆箱、条件编译等多种语法糖的前因后果，书中还有实战练习如何使用插入式注解处理器来完成一个检查程序命名规范的编译器插件
72120编辑于 2023-02-28 - 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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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： ?
88310发布于 2020-09-15 - 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
◆ 实战：使用AWS平台实现Serverless架构 本例将演示利用AWS平台的Serverless架构来让游戏实现全球同服。 全球同服的游戏架构有以下需求。 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。
71020编辑于 2022-12-02 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
高并发核心编程SpringCloud+Nginx秒杀实战，秒杀系统的系统架构
如果使用ZooKeeper分布式锁来保护秒杀的数据库操作，那么它的架构图大致如图10-5所示。 图10-5 使用ZooKeeper分布式锁来保护秒杀的数据库操作 实际上，除了提供分布式锁外，ZooKeeper还能提供高可靠的分布式计数器、高可靠的分布式ID生成器的基础能力。 分布式计数器、分布式锁、分布式ID生成器等基础知识也是大家必须系统地学习和掌握的知识，但是不属于在本书介绍的内容，如果对这一块不了解，可翻阅本书姊妹篇《Netty、Redis、ZooKeeper高并发实战 本文给大家讲解的内容是高并发核心编程，Spring Cloud+Nginx秒杀实战，秒杀系统的系统架构 下篇文章给大家讲解的是高并发核心编程，Spring Cloud+Nginx秒杀实战，秒杀业务的参考实现
1.1K20编辑于 2022-10-28 - 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 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
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
77020发布于 2019-06-18 - 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 - 来自专栏陶然同学博客
【云原生实战】KubeSphere实战——多租户系统实战
专栏介绍 【云原生实战】 目前主要更新KubeSphere，一起学习一起进步。 本期介绍 主要介绍KubeSphere实战 文章目录 多租户系统实战 中间件部署实战 1、部署MySQL 2、部署Redis 3、部署ElasticSearch 4、应用商店 5、应用仓库 RuoYi-Cloud 部署实战 1、项目 3、上云优化 附录 多租户系统实战 中间件部署实战 1、部署MySQL 1、mysql容器启动 docker run -p 3306:3306 --name mysql-01 \ 登录，从应用商店部署 5、应用仓库 使用企业空间管理员（wuhan-boss）登录，设置应用仓库 学习Helm即可，去helm的应用市场添加一个仓库地址，比如：bitnami RuoYi-Cloud部署实战
98630编辑于 2023-02-27 - 来自专栏腾讯IMWeb前端团队
实战 | webpack原理与实战
本文的目的是教会你用webpack解决实战中常见的问题。 webpack原理 在深入实战前先要知道webpack的运行原理。 webpack核心概念 entry 一个可执行模块或库的入口文件。 希望本文能让你明白webpack的原理与本质让你可以在实战中灵活应用webpack。 扫码下方二维码， 随时关注更多前端干货文章！ ▼ 微信：IMWebTech
85710编辑于 2022-06-29 - 来自专栏全栈程序员必看
Hadoop实战_hadoop 项目实战
hadoop 实战练习（二） 引言： 哈哈，时隔几日，坏蛋哥又回来了，继上一篇hadoop实战练习（一）,坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说：所有科学都源于需求。 那么我们就抛出今天实战项目的需求：百度采集了一段时间用户的访问日志。需要将数据进行清洗变成结构化的数据，方便后面模型或报表的制作。那么就让我们开始吧！ 码字不易，如果大家想持续获得大数据相关内容，请关注和点赞坏蛋哥(haha…) 文章目录： 文章目录 hadoop 实战练习（二） 一 项目需求分析 二 项目实现思路 三 具体实现代码讲解 3.1 github链接，如果能帮到你，希望给坏蛋哥点赞和收藏哦，你的肯定才是坏蛋哥把这个公众号做好的动力，后面我会讲解如何用spark来清晰日志，hive+tez建立电商数仓，flume+kafka的数据收集等相关实战和深入理论
2.7K50编辑于 2022-11-15 - 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 - 来自专栏闪石星曜CyberSecurity
实战
这次是我的一个客户，他们公司即将有一个统一身份入口系统年前想上线正式开始使用，所以叫我过去先简单的帮忙看看能不能找出点漏洞。
1.2K40发布于 2020-07-27 - 来自专栏Gcow安全团队
实战
这次是我的一个客户，他们公司即将有一个统一身份入口系统年前想上线正式开始使用，所以叫我过去先简单的帮忙看看能不能找出点漏洞。
64820发布于 2020-03-19
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