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hhdb数据库介绍(10-4)
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。 目前提供平台配置库状态监控和定时检测异常监控。 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 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：默认开启定时检测异常监控 频率配置：可手动配置短信通知的频率
60710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。
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。
4.9K20发布于 2020-08-04 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 对来自癌症基因组图谱（TCGA）数据库的HCC患者的分析显示，五个DEG的DFS和基因表达水平（仅来自TC）在非REC和REC HCC之间没有显著差异，强调了五个DEG（生物标志物）的空间信息在准确预测 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）。
23920编辑于 2025-03-17- 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
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。 VARCHAR(30), factory_state VARCHAR(2) ); 清单（五）- 10-3 第三个星型结构中的production_fact事实表，从源数据库的 执行清单（五）- 10-4里的脚本创建这个表。 执行清单（五）- 10-6里的脚本向源数据库的factory_master表中装载四个工厂信息。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。 18 expiry_date: 2200-01-01 4 rows in set (0.00 sec) 执行清单（五）- 10-7里的脚本向源数据库的
61220编辑于 2022-12-02 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
迁移到MySQL的架构演进（一）
整体的系统现状梳理如下表10-4。 表10-4 数据业务与账单业务的对比 数据业务账单业务数据量400G+1024G+数据特点数据读写（插入，修改，查询)数据写入为主(插入，查询）数据属性事务性数据流水型数据数据保留周期物理备份保留周期 10.4.3 系统架构演进阶段 策略2：系统架构拆分 我们在之前做业务梳理达成的共识是：系统分为数据业务和账单业务，那么我们下一步的改造的目标也很明确了，一来数据库的存储容量太大，一个TB级别的MySQL 库，存在上万张表，而且业务的请求极高，很明显单机存在着较大的风险，系统拆分是把原来的一个实例拆成两个实例，通过这种拆分就能够强行把存储过程的依赖解耦。 这个改造对于应用同学的收益是很大的，因为这个架构改造让他们直接感受到不用修改任何逻辑和代码，数据库层就能够快速实现存储容量和性能的水平扩展。
87620发布于 2019-06-18 - 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
1.5K10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。 平均每字节对数概率表明模型在不同领域的适用性 研究人员表示，在几乎所有的语料库中，Jurassic-1模型都领先于GPT-3。 在小样本学习的测试上则各有输赢，不过平均得分两个模型持平。
68530发布于 2021-08-25 - 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
79220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
64320编辑于 2023-02-28 - 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10-3 容错虚拟机所在主机 （4）在左侧选择另一个ESXi主机192.168.80.12，在”Virtual Machine”列表中可以看到正在运行的辅助虚拟机，如图10-4所示。 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。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 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
在相关性较好的情况下，首先使用线性回归的截距和β系数将原始 GWAS 转换成与芬兰数据库相同的尺度，然后通过固定效应元分析将相应研究的估计值汇集起来，并用标准差进行权衡。 如果大家对蛋白相关的性状感兴趣的话，可以进一步去了解这个数据库看看~ 接下来，为了尽量减少水平多效性（即工具变量通过相关细胞因子以外的性状影响结局）的可能性，我们使用了顺式工具变量，即与其他基因相比，位于编码基因内或靠近编码基因 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 为了进一步评估 MR 分析中存在关联证据的工具的潜在多效性，我们使用了 Phenoscanner，这是一个包含基因型与表型关联的数据库。
2.6K11编辑于 2023-09-09 - 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
99680发布于 2018-03-13 - 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
图10-3 外部网关与内部网关相结合完成权限认证、负载均衡、接口限 流 3.业务层负责保障数据一致性 秒杀的业务逻辑主要是下订单和减库存，都是数据库操作。 大家都知道，数据库层只能承担“能力范围内”的访问请求，既是非常脆弱的一层，又是需要进行事务保护的一层。 应用级别的限流应该配置在最顶层的反向代理，具体如图10-4所示。 图10-4 应用级别的限流 应用级别的流量限制可以通过Nginx的limit_req_zone和limit_req两个指令完成。 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。 削峰从本质上来说就是更多地延缓用户请求，以及层层过滤用户的访问需求，遵从“最后落地到数据库的请求数要尽量少”的原则。
99020编辑于 2022-10-28 - 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
1.1K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏浴巾的学习分享贴
库文件&静态库&动态库
库文件-百度百科 库、动态库和静态库（.dll，.so，.lib，.a）知乎 浅谈静态库和动态库_知乎
1.8K30编辑于 2023-05-09 - 来自专栏用户9703952的专栏
撞库、拖库、洗库
撞库 概念 撞库是黑客通过收集互联网已经泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登录其它网站后，得到一系列可以登录的用户。 很多用户在不同网站使用的是相同的账号密码，因此黑客可以通过获取用户在A网站的账户从而尝试登录B网站，这就可以理解为撞库攻击 防护 撞库可采用大数据安全技术来防护，比如：用数据资产梳理发现敏感目录，使用数据库加密保护核心数据 ，使用数据库安全运维防运维人员撞库攻击等 拖库 概念 拖库是指黑客侵入有价值的网络站点，把注册用户的资料数据库全部盗走的行为，因为谐音，经常被称为脱裤 洗库 概念 在取得大量的用户数据之后，黑客会通过一系列的技术手段和黑色产业链将有价值的用户数据变现 ，这也通常被称作‘洗库’ 最后黑客将得到的数据在其它网站上尝试登录，叫做撞库，很多用户喜欢使用统一的用户名密码，‘撞库’也可以使黑客收获颇丰 撞库常见姿势 使用ssh登录到服务器中 ssh username
99210编辑于 2024-02-19 - 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
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 转录组的标准分析，比较容易复现，基本上看我六年前的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文即可； 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够
1.3K20发布于 2021-05-27 - 来自专栏CSDN技术头条
实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速
如果在TensorFlow代码库中搜索调用这段代码的宏TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES，可以发现在GPU上，tf.Variable操作只支持实数型（float16、float32和double 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。
1.5K80发布于 2018-02-12 - 来自专栏sunsky
Linux共享库、静态库、动态库详解
1、静态函数库，是在程序执行前就加入到目标程序中去了 ； 2、动态函数库同共享函数库是一个东西（在linux上叫共享对象库， 文件后缀是.so ，windows上叫动态加载函数库， 文件后缀是.dll） 共享函数库 共享函数库中的函数是在当一个可执行程序在启动的时候被加载。如果一个共享函数库正常安装，所有的程序在重新运行的时候都可以自动加载最新的函数库中的函数。 不兼容的函数库 如果一个新版的函数库要和老版本的二进制的库不兼容，则soname需要改变。 共享库是程序启动时加载的库。 这是加载所有其他库的库。 libc.so.N（N为6以上）。这是C库。即使是其他语言也倾向于使用C库（至少要实现自己的库），所以大多数程序至少包括这个库。
10.6K11发布于 2020-08-20
腾讯云开发者
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