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hhdb数据库介绍(10-5)
平台配置数据管理页面将根据实际搭建的双主、主备复制关系显示对应类型。 启用备库时，若主备配置库数据不一致，不允许切换。 平台配置备份数据 平台配置备份数据，可以对平台配置库、配置库文件进行手动备份和定时备份。定时备份设置好定时备份计划后无需人为手动发起备份任务，由定时计划按时执行备份任务。 仅备份基础数据时，提示“仅备份基础数据时，其备份的表可以保障平台恢复基础数据时使用，特殊大表将不做备份，例如：报表、监控、操作日志智能查询、计算节点日志等功能相关的表不会被备份”。 搭建复制前，新的备库需要导入原主配置库的数据 搭建成功后，可在平台配置数据管理页面查看配置库的可用状态及复制状态，同时对应的配置文件application.properties也会同步更新。
89210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
使用手写数字识别制作有偏的二分类数据集的过程和前几个小节一样，选择样本标签是否为9作为二分类是否为1的标准，接下来使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，之后在训练集上训练逻辑回归算法 前面介绍过对于非常有偏的数据集来说F1 Score指标比直接调用score函数计算准确率更能够评估分类算法，因此有了预测值就可以计算出F1 Score的值。 ?
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 - 来自专栏前端知识分享
第27天：js-表单获取焦点和数组声明遍历
45 46
- 47 上证指数364110 48
49- 50 上证指数364110 51
52- 53 上证指数364110 54
55- 56 上证指数364110 57
58- 59 上证指数364110
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： ?
88010发布于 2020-09-15 - 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
这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个正式的双星型模式。 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。 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。 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。
70820编辑于 2022-12-02 - 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)
10.2.2 Motivation two: Visualization 我们可以知道，但特征量维数大于3时，我们几乎不能对数据进行可视化。所以，有时为了对数据进行可视化，我们需要对其进行降维。 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 事实上我们可以利用下列等式计算出原始数据的近似值Xapprox： Xapprox = Z * Ureduce (m*n = m*k * k*n ) 自然的，还原的数据Xapprox越接近原始数据X说明PCA
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
10.2.2 Motivation two: Visualization 我们可以知道，但特征量维数大于3时，我们几乎不能对数据进行可视化。所以，有时为了对数据进行可视化，我们需要对其进行降维。 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 事实上我们可以利用下列等式计算出原始数据的近似值Xapprox： Xapprox = Z * Ureduce (m*n = m*k * k*n ) 自然的，还原的数据Xapprox越接近原始数据X说明PCA
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9-2 故障详细信息 （3）在”选择数据存储”对话框，为辅助虚拟机选择数据存储。在新版本的FT中，主虚拟机与辅助虚拟机可以放置在不同的数据存储中，这进一步提高了”容错”的安全性，如图9-3所示。 图9-3 为辅助虚拟机选择数据存储 （4）在”选择主机”对话框，为辅助虚拟机选择主机，如图9-4所示。辅助虚拟机、主机要运行在不同的主机上。 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
很多语言和工具都有成型的库和方法，不过为了能够督促自己理解，还是做了一些额外的工作，自己设想了一个例子，假设有10名员工，我们根据他们的技术能力和沟通能力来评估一下他们的综合能力，看看他们的资质，自己拼凑了一些数据情况如下 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 得到如下的一个列表： P1 P2 P3 5.8 2 P4 4.2 2.8 P5 5.7 1.4 P6 5 2.2 P7 6.4 1 P8 1.4 5.7 P9 2.2 5 P10 4.5 3.1 从以上的数据 因为最开始选择P1,P2是随机的，所以计算距离得到的模型还是不够准确，我们需要基于刚才的数据重新选择质心，这里我们可以使用每组的平均值来计算。 如果要分析的更实用一些，应该引入更多的维度，同时对于数据的分类可以做一下扩充来看。
76720发布于 2019-06-18 - 来自专栏python3
Python三维绘图--Matplotl
Python三维绘图 在遇到三维数据时，三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。 3.三维曲面 下一步画三维曲面： fig = plt.figure() #定义新的三维坐标轴 ax3 = plt.axes(projection='3d') #定义三维数据 xx = np.arange mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #定义坐标轴 fig4 = plt.figure() ax4 = plt.axes(projection='3d') #生成三维数据 mpl_toolkits.mplot3d import 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
3.1K40发布于 2020-01-08 - 来自专栏气象学家
利用深度学习估计再分析数据集中的大气重力波参数
通过利用29年的大气再分析数据集训练卷积神经网络，在合理的计算成本下，将大尺度的输入数据很好地降尺度为细尺度的重力波参数。 重力波在推动和维持全球环流方面发挥着重要作用。 因此，提出了一种用于估算重力波动量通量的深度学习方法，并利用北海道地区（日本）300、700和850 hPa的低分辨率带状和经状风、温度和比湿度数据，测试了其在100 hPa下的性能。 为此，在29年的再分析数据集(JRA-55和DSJRA-55)上训练了一个深度卷积神经网络，并保留了最后5年的数据进行评估。结果表明，可以在合理的计算成本下估计重力波的细尺度动量通量分布。 特别是在冬季重力波较强的时候，最大动量通量和特征区带文数的中位数RMSE分别为0.06-0.13mPa和1.0×10-5。 本文的亮点： * 提出了一种深度学习方法，利用29年的再分析数据估计轨道重力波； * 从空间分辨率为60公里的低层大气数据中直接转换了100 hPa 的重力波动量通量； * 利用所提出的方法，可以很好地估计目标区域强动量通量的波结构
87010发布于 2020-10-09 - 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 - 来自专栏云计算linux
H5 storage事件
name="data" value="" placeholder="change me" id="data" /><input type="button" value="保存localStorage<em>数据</em> dataInput.value); }); </script> </body> </html> HTML5提供一个storage事件，当setItem()、removeItem()或者clear()方法被调用，并且<em>数据</em>真的发生了改变时 注意，只有<em>数据</em>真的发生了变化，才会触发storage事件。也就是说，如果当前的存储区域是空的，调用clear()是不会触发事件的。 经测试，Internet Explorer 9可以在当前页面中接收到storage事件，而在firefox和chrome中，必须同时打开两个窗口浏览【例<em>10-5</em>】，在其中一个窗口中单击按钮，在另一个窗口会接收到
36410编辑于 2024-12-17 - 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
·对战结束后，客户端与Game Server中断TCP连接，对战结果数据回滚到中心站点并保存最终的状态信息。 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Java技术圈子
编译与优化
对语法的静态信息进行检查，数据流及控制流分析。对程序动态运行过程进行检查。 解语法糖。将简化代码编写的语法糖还原为原有的形式。 字节码生成。将前面各个步骤所生成的信息转化成字节码。 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
71520编辑于 2023-02-28 - 来自专栏气python风雨
计算整层水汽通量散度是先积分后散度还是先散度后积分？
IMFD）是评估大气柱内水分输送及变化的重要指标 实际上我对于计算整层水汽通量散度是先积分后散度还是先散度后积分有困惑， 究竟两者有什么差异，还是说只是单纯等价，一个快一个慢呢 ps :下面结果基于era5数据 ，不等于所有数据适用 项目目标 本项目的主要目标包括： 计算整层水汽通量散度：使用ERA5再分析数据，结合metpy、xarray等库，计算从地面至一定高度（例如1000 hPa至300 hPa）之间的整层水汽通量散度 cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='horizontal', pad=0.05) cbar.set_label('Divergence 10 cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='horizontal', pad=0.05) cbar.set_label('Divergence 10 当你对于数据结构不熟悉时，最好是单独计算一层先测试，批量是往后的事情 从结果而言era5数据无所谓先后，两者皆可，先积分后散度因为没有套for循速度更快罢了
1K21编辑于 2025-03-24 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
数据流的中位数
void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。 double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。 与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。 当我们尝试添加一个数 到数据结构中，我们需要分情况讨论： 此时 小于等于中位数，我们需要将该数添加到 中。新的中位数将小于等于原来的中位数，因此我们可能需要将 中最大的数移动到 中。
50310编辑于 2023-12-18 - 来自专栏智能大数据分析
聚类分析方法（二）
算法10-5 AGNES算法 (凝聚层次算法) 输入：数据集 S=\{X_1,X_2,\cdots,X_n\} 和正整数 k (簇的数目) 输出：含 k 个簇的一个聚类 C=\{C_1,C_2,\ -5 设 S 为有8个数据对象的数据集 S (表10-5)，用户需要的簇数 k=2 。 根据算法10-5，因为 S 有8个数据对象，因此，刚开始每个对象为一个簇，详见下表10-6。 (例10-5的表10-5)，用户需要的簇数 k=2 。 这种算法可发现任意形状的簇，对噪声数据也不敏感。
40210编辑于 2025-01-23 - 来自专栏追宇星空
背板以太网23-100GBASE-KR4(一)
100GBASE-KR4 (C93) 100GBASE-KR4在不同FEC模式下达到丢包率（64字节线速报文丢包率≤6.2 × 10–10）要求时，对链路的BER误码率指标如下： RS-FEC 可以在BER≤10 RS && CGMII（C81） RS层将MAC层的串行数据和CGMII接口的并行数据实现互相转换的功能。 CGMII：64个数据信号(TXD<63:0> and RXD<63:0>), 8个控制信号(TXC<7:0> and RXC<7:0>), and 1个时钟信号(TX_CLK and RX_CLK)。 CGMII发送接收Lane分配 CGMII数据流 Inter-frame Inter-frame以IDLE码（0x07）的形式存在于前一个报文的“Terminate型”（0xFD）与下一个报文的“Start 普通数据帧发送时序 S=0xFB (TXC=1) , DP=0x55 (TXC=0) , DP=0x55 (TXC=0) , DP=0x55 (TXC=0) , DP=0x55 (TXC=0) , DP
93510编辑于 2024-08-29
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