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hhdb数据库介绍(10-5)
管理用户界面的审计日志主要用来查看管理用户对管理平台的操作记录，同时可查看所有纳管的计算节点集群内普通用户的基本操作。
69210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
49- 50 上证指数364110 51
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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： ?
84510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
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。 图（五）- 10-5 图（五）- 10-6 图（五）- 10-7 图（五）- 10-8 图（五）- 10-9 图（五）- 10-10 图（五）- 10-11 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。这里设置系统日期为2015年3月18日。 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。
65820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)
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
1.2K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏企鹅号快讯
系统方案合集-系统备份方案
导读 ｜ 精选 一、方案特点 此方案是基于批处理脚本和任务计划技术，针对系统特有文件结构和数据库结构的特点，而形成的系统备份方案。 该方案特点： 1.易用性好，通过编写批处理脚本并结合操作系统自带的任务计划功能，很容易实现对于平台文件和数据库文件的备份要求。 但此方案在设计上仍然还是有不足之处，对于系统容灾性要求高的用户，建议考虑双机热备等专业容灾备份方案。 二、Windows环境下备份方案 Windows 批处理文件，是将一系统命令按一定的顺序集合为一个可执行的文件，其扩展名为.bat，由DOS或Windows系统内嵌的命令解释器来解释运行。 在此方案中主要使用批处理命令来实现对系统平台文件和数据库文件的备份，将文件（平台文件、.DMP文件）备份到指定的存储介质（PC机硬盘或移动硬盘介质）中。
2.7K70发布于 2018-01-11 - 来自专栏程序源代码
系统方案合集-系统备份方案
一、方案特点 此方案是基于批处理脚本和任务计划技术，针对系统特有文件结构和数据库结构的特点，而形成的系统备份方案。该方案特点： 1. 但此方案在设计上仍然还是有不足之处，对于系统容灾性要求高的用户，建议考虑双机热备等专业容灾备份方案。 二、Windows环境下备份方案 Windows 批处理文件，是将一系统命令按一定的顺序集合为一个可执行的文件，其扩展名为.bat，由DOS或Windows系统内嵌的命令解释器来解释运行。 在此方案中主要使用批处理命令来实现对系统平台文件和数据库文件的备份，将文件（平台文件、.DMP文件）备份到指定的存储介质（PC机硬盘或移动硬盘介质）中。
2.9K50发布于 2018-03-09 - 来自专栏JAVA乐园
Redis集群方案的常用方案
Redis数据量日益增大，而且使用的公司越来越多，不仅用于做缓存，同时趋向于存储这块，这样必促使集群的发展，各个公司也在收集适合自己的集群方案，目前行业用的比较多的是下面几种集群架构，大部分都是采用分片技术 常用的五种方案： 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案： 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群，redis-cluster 为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。 方案可参考一致性哈希，这种方案通常适用于用户对客户端的行为有完全控制能力的场景。 总结：没有最好的方案，只有最合适的方案。根据自己的需求选择合适的方案才是王道！
1.1K20编辑于 2022-06-30 - 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
73720发布于 2019-06-18 - 来自专栏全栈程序员必看
无线充电器方案(方案选型)
： 4.1 IDT无线IC方案 4.2 恩智浦 MW系列无线充电IC方案： 4.3 TI （BQ系列）无线充电方案 4.4 东芝无线IC方案 5. 目前最为常见的充电垫解决方案就采用了电磁感应，事实上，电磁感应解决方案在技术实现上并无太多神秘感，中国本土的比亚迪公司，早在2005年12月申请的非接触感应式充电器专利，就使用了电磁感应技术。 此方案支持消费电子和物联网设备快速无线充电,并支持多个设备同时充电。 4.1 IDT无线IC方案 图：IDT无线发射与接收IC IDT公司的无线充电技术解决方案具备高集成度，提供单芯片SOC解决方案，支持QI-LOGOWPC认证，并且兼容POWERMATE模式；具有加密通讯 图：恩智浦MW系列无线充电IC 成本评估参考： 4.3 TI （BQ系列）无线充电方案 TI是最早量产无线充电方案公司。
2.4K21编辑于 2022-08-01 - 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 - 来自专栏云计算运维
具体方案
这部分是最重要的了，它几乎涵盖了你所有需要思考的东西：业务的完整流程、数据结构的设计、关键功能的逻辑描述、异常的处理、安全性、性能、与现有业务的耦合情况、组件复用 起码要保证其他人以及你自己，在看到具体的方案介绍时 (请求异常) // 展示错误页面; data = 请求到的数据; } // 展示页面 } 复制代码 伪代码可以在你不写具体代码实现前，展示大致的编码思路，那么在大家一起过你的设计方案时
35030发布于 2021-08-17 MQTT方案
我们可以使用开源的MQTT方案来实现设备和服务器之间的通信。 代码实现 安装 Mosquitto 首先，需要安装并运行 Mosquitto 服务器。 client.subscribe("sensor/data") # 订阅传感器数据主题 client.loop_forever() # 持续监听消息 以上是一个简单的案例，展示了如何使用开源的 MQTT 方案
36010编辑于 2025-08-29- 来自专栏超级架构师
「方案架构」“解决方案架构”日常思维
今天的博客（在伦敦考文垂火车上准备）提醒我们，在处理复杂的项目时，一般的解决方案架构师必须考虑一些“基础知识”。 与生活中的大多数事情一样，列出的列表显然取决于您所操作的领域，例如，如果您正在研究制造执行系统（MES）解决方案，那么您在项目中的主要关注点将是实时监控和数据采集系统和过程。 项目期间的日常解决方案架构重点 数字化数据 考虑说明收集项目元素将如何或如何收集“原始数据”-物理/逻辑和相关传输协议等？ 数据源/查询执行器以下都是不言而喻的，并被认为是解决方案的“面包和黄油”建筑师。什么报表将基于的源和查询是什么？
60020发布于 2020-07-20 - 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TSINGSEE青犀视频
方案：AI边缘计算智慧工地解决方案
一、方案背景在工程项目管理中，工程施工现场涉及面广，多种元素交叉，状况较为复杂，如人员出入、机械运行、物料运输等。特别是传统的现场管理模式依赖于管理人员的现场巡查。 特别是TSINGSEE推出的”AI边缘计算智慧工地解决方案“，以云计算、物联网、边缘计算、人工智能等技术为主要依托，通过内置部署的AI算法的智能分析网关，构建软硬件于一体的智慧工地安全生产风险预警智能分析平台
90830编辑于 2023-08-22
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