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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
63310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.4K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | 技术分享 | Zabbix 监控 TiDB (二)
---- 文章推荐： 技术分享 | Zabbix 监控 TiDB (一) 技术分享 | show engine innodb status 中 Pages flushed up to 的含义 技术分享
77820发布于 2021-11-30 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
82810发布于 2020-09-16 - 来自专栏程序编程之旅
JavaScript---网络编程(9-2)--DHTML技术演示(2-2)-表格加强
演示代码： <html> <head> <title>DHTML技术演示---表格中页面中的显示操纵--行间隔高亮显示</title> <meta http-equiv="content-type 代码演示： <html> <head> <title>DHTML<em>技术</em>演示---表格中页面中的显示操纵--行间隔高亮显示</title> <meta http-equiv="content-type
91610发布于 2021-01-21 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
技术分享和技术博客
技术分享和技术博客 上篇内容聊了一些技术社群相关的事情，本篇聊聊内外部技术分享、技术博客相关的事情。 写在前面 提到技术分享，一个绕不开的话题是为什么要做技术分享？ 而技术分享的形式多种多样：除了各种形式会议、书籍、论文、课程外，和普通人相关度最高的，可能就是技术博客（文章）了吧。 团队角度：是否值得继续进行分享 上面个人观点，阐述了公司、团队们为什么要做技术分享的部分原因，从公司角度来看，只要是对技术人才竞争激烈的技术团队，都需要树立一个“我的文化氛围好、我们的技术成体系、我们做的事情有趣有意义 （更加符合多数人） 对于技术同学来说，我们做技术分享受众一般分为下面两类： 内部：同事之间；决策层老板 外部：同行、学生、某领域兴趣爱好者 对于内部分享，如果是同事，我们一般会对于某个具体的技术点、技术产品上进行展开 ，以提升大家的技术水平和技术视野，大家轮着来，个人的最大收益除了良好的关系氛围、演讲分享的语言组织能力锻炼外，更多是对已有知识的总结提炼，加深认知，以及下一次分享作为听众的“纯赚”。
1.2K00发布于 2020-09-02 - 来自专栏程序员备忘录
Apollo技术分享
我们知道软件系统基本可以从两个维度进行分割，纵向上我们称之为开发维度，横向上我们可以称之为运维维度。开发是一个迭代的过程，在迭代的过程中产生不同的版本，但重要的版本是相互独立的。基本上我可以将其命名为dev、fat、uat、pro等。这些环境虽然相互独立，但基本上还是具有很多相同的配置，当然也有很多不同的配置。在横向上，系统可以单节点部署，也可以多节点部署，多节点部署的问题是：相同的配置同时存在于不同的节点上，同时还有可能不同的节点稍有差异。然而在数学上，这种情况是可以提取公因式的。而apollo就是专门管理系统在这两个维度上的关系的。
1.1K50发布于 2020-08-25 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.3K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.7K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
计算节点服务高可用 HHDB Server采用keepalived技术实现计算节点服务的高可用。由keepalived实时检测计算节点的健康状态并在计算节点发生故障时进行高可用切换。
27410编辑于 2024-11-28 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | ClickHouse & StarRocks 使用经验分享
大纲本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ关于实时数仓
6K42编辑于 2023-01-17 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | MySQL 巡检
对数据库技术和 python 有着浓厚的兴趣。 本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
1.1K40发布于 2021-06-16 - 来自专栏木又AI帮
【技术分享】docker基础
images：查看镜像 docker search 镜像名：在仓库搜索某个镜像 docker pull 镜像名：从仓库拉取某个镜像 docker rmi 镜像名：删除某个镜像 （制作镜像的过程后命令留着第二次分享
91110发布于 2020-02-16 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | OMS 初识
可以看到一个OMS数据迁移工具它包含了很多的组件，有DBCat、Store、Connector、JDBCWriter、Checker 和 Supervisor 等，组件的各个功能这里就不copy官方的叙述了，毕竟有手就行。接下来说点官网上没有的。
1.2K30编辑于 2023-04-18 - 来自专栏腾讯云大模型训推平台TI-ONE
【技术分享】生存回归
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
1K20发布于 2020-02-28 - 来自专栏QQ音乐技术团队的专栏
Material Design技术分享
针对这段时间做个小总结，也给广大战友们分享点踩坑的经验。第一部分是针对Material Design的个人总结，第二部分是近段时间接触到符合Material Design风格的控件以及动画总结。
3K60发布于 2018-01-30 - 来自专栏架构师小秘圈
直播技术教程分享
一，直播技术框架 二，音视频处理的一般流程 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示 1、数据采集： 摄像机及拾音器收集视频及音频数据，此时得到的为原始数据 涉及技术或协议： 摄像机：CCD、CMOS 拾音器：声电转换装置（咪头）、音频放大电路 2、数据编码： 使用相关硬件或软件对音视频原始数据进行编码处理（数字化）及加工（如音视频混合、打包封装等），得到可用的音视频数据 涉及技术或协议 G.711μ、AAC、Opus等，封装有MP3、OGG、AAC等 3、数据传输： 将编码完成后的音视频数据进行传输，早期的音视频通过同轴电缆之类的线缆进行传输，IP网络发展后，使用IP网络优传输 涉及技术或协议 ： 一般对应的编码器都会带有相应的解码器，也有一些第三方解码插件等 5、播放显示： 在显示器（电视、监视屏等）或扬声器（耳机、喇叭等）里，显示相应的图像画面或声音 涉及技术或协议： 显示器、扬声器、 RTP协议常用于流媒体系统（配合RTCP协议），视频会议和一键通系统（配合H.323或SIP），使它成为IP电话产业的技术基础。
2.1K30发布于 2018-04-02 - 来自专栏安恒网络空间安全讲武堂
技术分享 | 浅谈 RAS
一 首先介绍一下什么是RSA RSA算法是一种非对称密码算法，所谓非对称，就是指该算法需要一对密钥，使用其中一个加密，则需要用另一个才能解密。 RSA的算法涉及三个参数，n、e1、e2。 其中，n是两个大质数p、q的积，n的二进制表示时所占用的位数，就是所谓的密钥长度。 e1和e2是一对相关的值，e1可以任意取，但要求e1与(p-1)*(q-1)互质；再选择e2，要求(e2×e1)≡1(mod(p-1)×(q-1))。 （n，e1),(n，e2)就是密钥对。其中(n，e1)为公钥，(n，e2)为私钥。 RS
2.7K60发布于 2018-02-06 - 来自专栏腾讯云大模型训推平台TI-ONE
【技术分享】TFRecord 实践
对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用 tensorflow 提供的队列 queue，也就是第二种方法从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相关的描述。而 TFRecords 是tensorflow 的内定标准形式，更加高效的读取方法。 Tensorflow 读取数据的三种方式：
2.6K91发布于 2019-07-03 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | mysqlbinlog 技巧
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
1.8K31编辑于 2021-12-27
腾讯云开发者
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