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hhdb数据库介绍(10-4)
事件 历史事件 历史事件是记录与展示管理平台平台级的历史信息的功能，包括：执行任务完成通知、定时检测异常通报、平台触发预警提示等。该界面同时支持历史事件数据的导出。 告警项：平台配置库服务故障、平台配置库复制异常、平台配置库复制延迟 （二）定时检测异常监控 说明：该项检测记录平台定时检测是否存在异常。当执行了一次定时检测，将记录一个历史事件，记录检测结果。 平台配置库信息监控 说明：默认为重要告警，包括平台配置库服务故障、平台配置库复制异常、平台配置库复制延迟。 定时检测异常监控 说明：默认为一般告警，包括平台配置数据备份情况检测、机房切换预检测。 平台设置 平台设置可以配置登录验证码、平台访问是否采用https加密、定时检测、以及告警通知等。 登录验证码 用户登录管理平台增加了验证码的校验，当前可支持邮件、短信的验证方式登录。 平台配置库状态监控 平台配置库状态监控项主要监控与管理平台配置库相关的异常情况，包括配置库服务状态、配置库主从复制状态、配置库数据备份异常 开关：默认开启 频率配置：可手动配置邮件通知的频率，默认为一分钟
1.4K10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 10-4 F1 Score
该来的自然来，会走的留不住；不违心、不刻意、不必太在乎、放开执念，随缘是最好的生活。
2.2K20发布于 2020-04-08 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-4：使用VBA操控Excel界面之设置工作簿视图和窗口
如果活动工作表不是标准工作表，那么上述语句执行时会导致运行时错误，因为图表工作表、宏工作表或对话框工作表没有这些视图选项。
5.8K20发布于 2020-08-04 - 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10-4 递归求简单交错幂级数的部分和
习题10-4 递归求简单交错幂级数的部分和 本题要求实现一个函数，计算下列简单交错幂级数的部分和： f(x,n)=x−x2+x3 −x4+⋯+(−1)n−1xn 函数接口定义： double
1.7K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏新智元
1780亿个参数，能识别25万个词条，这个语言模型的诞生只为挑战王者GPT-3？
优化程序方面，研究人员对J1-Large和J1-Jumbo分别使用了1.2×10-4和0.6×10-4的学习率，以及200万和320万个token的批大小。 偏见起来连自己人都「打」 Jurassic-1模型由AI21 Labs公司开发，会通过AI21 Labs的Studio平台提供服务。
82830发布于 2021-08-25 顶刊分享----空间免疫评分系统预测肝癌复发
REC和非REC HCC之间最显著的差异是非REC HCC IF中NK细胞的富集评分显著高于REC HCC（P = 4.3 × 10-4），表明IF中NK细胞浸润增加的患者复发风险较低。 CD56+ ordinary NK（P = 3.5 × 10-2）、CD3-CD16+CD56+细胞毒性NK（P = 3.0 × 10-3）和CD3-CD57+ mature NK（P = 8.0 × 10 人外周血的流式细胞术分析进一步证明，SPON2+NK细胞比SPON2-NK细胞表达显著更高水平的IFNγ（P = 1.0 × 10-4）和穿孔素（P = 2.0 × 10-4）。
37520编辑于 2025-03-17- 来自专栏化羽学Java
Java实用类(五) -Math类和指定范围的随机数
Math.random() * b )——>[a，a + b) //(int)(a + Math.random() * b )——[a，a + b) //4~9-->(int)(4 + Math.random() * (10 0; i < 20; i++) { int RandomNum = 0; //生成0~9的随机整数 RandomNum = (int)( 4+Math.random() * (10
1K20编辑于 2022-10-28 - 来自专栏Java技术圈子
编译与优化
上述3个处理过程里，执行插入式注解时又可能会产生新的符号，如果有新的符号产生，就必须转回到之前的解析、填充符号表的过程中重新处理这些新符号，从总体来看，三者之间的关系与交互顺 序如图10-4所示。 图10-4 Javac的编译过程[2] 我们可以把上述处理过程对应到代码中，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 如果这些插件在处理注解期间对语法 树进行过修改，编译器将回到解析及填充符号表的过程重新处理，直到所有插入式注解处理器都没有 再对语法树进行修改为止，每一次循环过程称为一个轮次（Round），这也就对应着图10
81620编辑于 2023-02-28 - 来自专栏人称T客
平台 or伪平台？ ——平台型OA选型误区
本文就平台型协同管理系统的特征进行分析，解释概念，供大家参考。 误区一、技术平台与业务平台都是一样的？ 当平台型协同出现在市场的时候，获得广大企业的认可，其他的传统OA厂商也纷纷宣称自己具有平台，其实是混淆概念，所谓的平台，其实是一个技术平台，在技术上处于一个低层次水平。 业务平台是平台中高层次技术，拥有自己核心技术。业务平台厂商往往具备一个完整的产业链，自己业务插件商城或者第三方合作开发商。 能够实现上述这三个层次的协同才是真正的平台型协同，平台之上，业务融合，平台之下，数据融合，并不只是简单的导数据！ 误区四、平台型协同等于项目型OA？ 平台型协同就不是产品吗？平台型协同就没有管理思想吗？不是的，平台本身就是一个产品，也是可以容易安装，容易实施的。
1.5K50发布于 2018-03-19 - 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)
图10-4给出了样本在3维空间的分布情况，其中图(2)是图(1)旋转调整后的结果。 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
1.2K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏生信菜鸟团
文献导读（二）：循环炎症细胞因子与五种癌症的风险：孟德尔随机分析
proteome http://www.scallop-consortium.com/) SCALLOP 联合会（Olink 蛋白质的系统和联合分析）是一个合作框架，旨在发现和跟踪与 Olink 蛋白质组学平台上蛋白质的遗传关联 等人所描述的两种不同的顺式工具变量定义： a 顺式蛋白定量性状位点（cispQTL），涉及在相应基因位点上下游延伸 500 kb 范围内存在遗传变异的细胞因子，这些细胞因子与循环细胞因子浓度的相关性 p <1×10 -4，这就是我们的主要分析内容 b 顺式表达定量性状位点（cis-eQTL），选择相应基因位点上下游扩展 500 kb 范围内存在变异的细胞因子，这些变异与各组织的基因表达总量（p <1×10-4）和循环细胞因子浓度
2.8K11编辑于 2023-09-09 - 来自专栏服务端技术杂谈
从技术平台到aPaaS平台
PaaS：是平台即服务，需要专业的技术人员在本地完成代码编写和应用开发及数据提供，之后部署到PaaS平台，之后分发应用。 国内外有一些面向中小企业市场的企业开发平台的厂商已经推出了aPaaS平台。 aPaaS特点 ? 以元数据框架为基础构建的aPaaS平台，可帮助企业实现高效开发。 可扩展性 为了面向不同的应用需求，可扩展性是aPaaS平台所需要具备的。 从技术平台到aPaaS平台 目前很多公司都在搞平台化，在进行业务收敛，能力内聚之后，由之前提供服务化接口，API的能力将会慢慢演化去提供服务能力的aPaaS平台方向。
3.4K50发布于 2019-07-31 - 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
source.factory_master; COMMIT; 清单（五）- 10-2 使用Kettle转换初始装载工厂数据只需要一个表输入和一个表输出步骤即可，如图（五）- 10-2到图（五）- 10 图（五）- 10-2 图（五）- 10-3 图（五）- 10-4 工厂的信息很少改变，所以可能希望在一个CSV文件里提供任何关于工厂的最新信息。 执行清单（五）- 10-4里的脚本创建这个表。 product_code INT, production_date DATE, factory_code INT, production_quantity INT ); 清单（五）- 10
81420编辑于 2022-12-02 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(8) -- 降维
图10-4给出了样本在3维空间的分布情况，其中图(2)是图(1)旋转调整后的结果。 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
1.3K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏阿dai_linux
Linux监控平台——搭建zabbix监控平台
第十九章 Linux监控平台搭建 19.1 Linux监控平台介绍 常见开源监控软件 cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等。
4.5K31发布于 2019-04-03 - 来自专栏图南科技
.NET平台下的跨平台探索
跟着微软整个生态体系在进行跨平台改革，。.NET平台整体跨平台后我就不再追技术方面的改革，转战涉及linux平台下的软件开发，丰富的LAMP，LNMP架构经验。 云平台从阿里云迁移到azure，.NET后端程序的跨平台部署，数据库使用azure数据库服务，开源框架servicestack深度使用。 1使用人群 从平台接入门槛和使用难度来说，主要受众以.NET平台开发者为主，以致力于改变，有多年平台开发经验，有危机感的一部分平台开发者。 2平台差异性和依赖 通过我的使用观察来看，平台本身还有很强的语言平台属性，具体表现在多个功能组件强调开发者接入和维护时需要借助于PowerShell. .NET开发人员很少知道PowerShell是什么 ，有何用，更不用谈PHP等Linux平台的开发者了。
1.3K20发布于 2019-07-04 - 来自专栏CSDN技术头条
实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速
为了更方便地使用分布式TensorFlow，10.4节中将介绍才云科技基于Kubernetes容器云平台搭建的分布式TensorFlow系统。 1. 图10-4 同步模式深度学习模型训练流程图 为了避免更新不同步的问题，可以使用同步模式。在同步模式下，所有的设备同时读取参数的取值，并且当反向传播算法完成之后同步更新参数的取值。 图10-4展示了同步模式的训练过程。从图10-4中可以看到，在每一轮迭代时，不同设备首先统一读取当前参数的取值，并随机获取一小部分数据。然后在不同设备上运行反向传播过程得到在各自训练数据上参数的梯度。
1.7K80发布于 2018-02-12 - 来自专栏生信技能树
转录组讲师带你读文献(8)-RNA-Seq与表观组学结合
多尔蒂感染与免疫研究所微生物与免疫学系；2 墨尔本沃尔特和伊丽莎霍尔医学研究所 数据和方法 测序数据：GSE121838 RNA-seq：GSE121836 ATAC-seq：GSE121837 RNA-Seq 和分析 测序平台 tissue 4个CD4 T cells 4个ILC2 8个Stromal cells基质细胞 7个Treg cells调节性T细胞 19个female和26个male ATAC-seq 和分析 测序平台 2个CD4+ T cells ChIP–seq analysis 比对：GRCm38/mm10，Subread aligner peaks识别：Homer (v.4.9)，FDR cutoff of 10
1.4K20发布于 2021-05-27 - 来自专栏yuancao博客
云平台
根账号的权限非常大。不为根账号创建访问秘钥，攻击者就无法利用根账号的身份登录。我们可以创建子账号，为不同的子账号分配不同的权限，需要什么操作就登录对应的子账号。这样万一子账号秘钥泄露，攻击者也只是拿到部分权限。
6.3K53发布于 2020-10-10 - 来自专栏小网管的运维之路
安全平台
安全平台
2K20发布于 2019-05-29
腾讯云开发者
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