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hhdb数据库介绍(10-5)
可根据操作结果筛选日志记录 安全防护 可以查看所有数据库用户执行安全防护相关的操作日志，具体记录哪些类型的操作，可以在页面的操作类型下拉框中查看。访问IP和拦截详情输入框，支持模糊查找。 可根据操作结果筛选日志记录 管理端口操作 可查看所有数据库用户在管理端口的操作记录。具体记录的操作类型，可以在页面的操作类型下拉框中查看。访问IP和拦截详情输入框，支持模糊查找。
66510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。
4.6K51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。
4.3K30发布于 2020-08-17 - 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
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 -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。 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。 03-18 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 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。
64920编辑于 2022-12-02 - 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
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55- 56 上证指数364110 57
58- 59 上证指数364110
4.6K20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： ?
83910发布于 2020-09-15 - 来自专栏生信技能树
比对NR库看看物种分布【直播】我的基因组88
；blastn:将待查询的核酸序列及其互补序列一起对核酸序列数据库进行查询；blastx:先将待查询的核酸序列按六种可读框架（逐个向前三个碱基和逐个向后三个碱基读码）翻译成蛋白质序列，然后将翻译结果对蛋白质序列数据库进行查询 ；tblastn:先将核酸序列数据库中的核酸序列按六种可读框架翻译成蛋白质序列，然后将待查询的蛋白质序列及其互补序列对其翻译结果进行查询；tblastx:先将待查询的核酸序列和核酸序列数据库中的核酸序列按六种可读框架翻译成蛋白质序列 参数说明: -query： 输入文件路径及文件名 -out：输出文件路径及文件名 -db：格式化了的数据库路径及数据库名 -outfmt：输出文件格式，总共有12种格式，6是tabular格式对应BLAST 通常来讲，我们认为E值小于10-5 就是比较可性的S值结果。 当E值小于10-5时，表明两序列有较高的同源性，而不是因为计算错误。当E值小于10-6时，表时两序列的同源性非常高，几乎没有必要再做确认。 一致性(Identities)：或相似性。
2.9K80发布于 2018-03-09 - 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)
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
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
1.1K100发布于 2018-04-04 - 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。 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。 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。
1K20编辑于 2022-10-28 - 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10-4 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
73020发布于 2019-06-18 - 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 > db //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 > 10-5 5 > 10/2 5 > show dbs //显示所有数据库列表 admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB > use admin //连接admin数据库 switched to db admin > db //显示当前数据库对象或集合 //创建数据库mysql switched to db mysql > db mysql > show dbs //查看所有数据库，看不到刚才我们创建的mysql数据库，因为数据库中没有数据
63210编辑于 2022-06-22 - 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。
5K20发布于 2021-02-26 - 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(
3K40发布于 2020-01-08 - 来自专栏Java学习网
项目实践，Redis集群技术学习(一)
Redis.1 数据分布 Redis.1.1 数据分布理论 分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题， 即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集。 这种方式的突出优点是简单性，常用于数据库的分库分表规则，一般采用预分 区的方式，提前根据数据量规划好分区数，比如划分为 512 或 1024 张表，保证可支撑未来一段时间的数据量，再根据负载情况将表迁移到其他数据库中 每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据，如图 10-5 所示。 Redis 虚拟槽分区的特点： ·解耦数据和节点之间的关系，简化了节点扩容和收缩难度。
96110编辑于 2021-12-08 - 来自专栏网络时间同步
什么是时钟系统?时钟同步对计算机网络的重要性
个人电脑的时钟准确度很低，只有10-4、10-5，一天下来有可能差十几秒。 image.png 现在许多在线教学系统的许多功能都使用了时间记录，比如上网时间记录，递交作业时间和考试时间等等。 笔者以前就曾出现过因为应用服务器时间还在23点55分，而数据库服务器已跨过24点，导致正在进行的整个批处理日切或数据归档等重要处理失败或根本无法进行的情况，其实应用和数据库服务器时间也只是相差了几分钟而已 NTP时间服务器目前广泛应用于网络安全、在线教学、数据库备份等领域。企业采取措施同步网络和设备的时间非常重要，但确保安全设备所产生的日志能提供精确的时间更应当得到关注。
2.1K20发布于 2021-03-25 - 来自专栏全栈程序员必看
（数据库）数据库分类
非关系型数据库： 支持的数据格式： 键值（Key-Value）储存数据库； 列储存（Column-oriedted）数据库； 面向文本文档（Document-Oriented ）数据库； 图型（Graph）数据库。 严格上它不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。 非关系型数据库分类 由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。 ).面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
3.3K20编辑于 2022-09-12 - 来自专栏小闫笔记
美多商城项目(九)
3.订单事务 对于订单保存中，涉及到数据库操作的过程，应该放在同一个事务中，要么都成功，要么都失败。 mysql事务：一组sql语句，要么都成功，要么都失败。 ，在进行数据库操作时，都会放在同一个事务中 # 设置事务的保存点 sid = transaction.savepoint() ... 只有操作数据库时sql语句有错的时候才能自动进行提交和回滚。 过程3-用户A 9.减少商品库存，增加销量（10-5=5）。 10.向tborderinfo中添加一条记录。 11.下单成功，开始调度进程2处理用户B请求。 过程4-用户B 12.由于用户之前的过程已经处理完，继续进行下面步骤-->减少商品库存，增加销量（10-5=5）。 13.向tborderinfo中添加一条记录。 14.下单成功。
1.4K10发布于 2019-07-18 - 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。
2.4K10发布于 2021-06-15
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