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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。
92010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。
4.7K51发布于 2020-04-26 - 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
4、isNaN("12")如果里面的不是个数字，返回true 二、表单自动获得焦点 txt.focus();//方法 Onfocus事件 三、鼠标经过选择表单 select();选择 txt.onmouseover 45 46
- 47 上证指数364110 48
49- 50 上证指数364110 51
52- 53 上证指数364110 24 /*var txt=document.getElementById("txt"); 25 txt.focus();//focus()自动获取焦点的方法
4.9K20发布于 2018-09-11 - 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
下面的代码是检查功能区是否隐藏的合适的方法： '检查是否功能区被隐藏 If Application.CommandBars("Ribbon").Visible Then Debug.Print"可见的" 要确保仅在功能区最初没有最小化时执行该语句，首先要检查功能区的高度，当没有最小化时功能区高度值大于100，或者可以使用GetPressedMso方法来检查功能区的状态。 下面的代码展示了最小化功能区的两种可能的方法： '最小化功能区 '第1种方法 With Application If.CommandBars("Ribbon").Height > 100 Then .CommandBars.ExecuteMso "MinimizeRibbon" End If End With '第2种方法 With Application If Not.GetPressedMso
4.6K30发布于 2020-08-17 - 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： ?
88710发布于 2020-09-15 - 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 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误差越小，基于这点，下面给出选择k的一种方法 避免使用PCA来防止过拟合，PCA只是对特征量X进行降维，并没有考虑Y的值；正则化是防止过拟合的有效方法。
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
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误差越小，基于这点，下面给出选择k的一种方法 避免使用PCA来防止过拟合，PCA只是对特征量X进行降维，并没有考虑Y的值；正则化是防止过拟合的有效方法。
1.2K100发布于 2018-04-04 - 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。
71620编辑于 2022-12-02 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
K-Means算法原理和简单测试
这是学习笔记的第 2011 篇文章 今天学习了下K-Means算法，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 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
77420发布于 2019-06-18 - 来自专栏python3
Python三维绘图--Matplotl
#方法一，利用关键字 from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #定义坐标轴 fig = plt.figure() ax1 = plt.axes(projection='3d') #ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法也可以画多个子图 #方法二，利用三维轴方法 from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #定义图像和三维格式坐标轴 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(
3.1K40发布于 2020-01-08 - 来自专栏Java技术圈子
编译与优化
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compile()和compile2() 方法里 ，其中主体代码如图10-5所示，整个编译过程主要的处理由图中标注的8个方法来完成。 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 譬如Java著名的编码效率工具Lombok [2]，它可以通过注解来实现自动产生 getter/setter方法、进行空置检查、生成受查异常表、产生equals()和hashCode()方法，等等，帮助开发人 在本章之前的内容里出现过许多优化措施的专业名词， 有一些是编译原理中的基础知识，譬如方法内联，只要是计算机专业毕业的读者至少都有初步的概念；但也有一些专业性比较强的名词，譬如逃逸分析，可能不少读者只听名字很难想象出来这个优化会做什么事情
72520编辑于 2023-02-28 - 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
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。 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
87310发布于 2020-10-09 - 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 - 来自专栏计算机视觉与深度学习基础
Leetcode 282. Expression Add Operators
Examples: "123", 6 -> ["1+2+3", "1*2*3"] "232", 8 -> ["2*3+2", "2+3*2"] "105", 5 -> ["1*0+5","10-5 0 -> ["0+0", "0-0", "0*0"] "3456237490", 9191 -> [] 给定一个字符串和数字，给字符串添加双目的“+，-，*”，求所有能让字符串表达式值为给定数字的方法
77760发布于 2018-03-27 - 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。 TERM:\t' + instance.InstanceId); // 删除终止的实例 } context.succeed(data.TerminatingInstances); }); }; 通过以上方法
2.5K10发布于 2021-06-15 - 来自专栏云计算linux
H5 storage事件
dataInput.value); }); </script> </body> </html> HTML5提供一个storage事件，当setItem()、removeItem()或者clear()方法被调用 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10-5】，在其中一个窗口中单击按钮，在另一个窗口会接收到
37510编辑于 2024-12-17 - 来自专栏计算机视觉与深度学习基础
Leetcode 282. Expression Add Operators
Examples: "123", 6 -> ["1+2+3", "1*2*3"] "232", 8 -> ["2*3+2", "2+3*2"] "105", 5 -> ["1*0+5","10- 0 -> ["0+0", "0-0", "0*0"] "3456237490", 9191 -> [] 给定一个字符串和数字，给字符串添加双目的“+，-，*”，求所有能让字符串表达式值为给定数字的方法
55680发布于 2018-01-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
每日一题C++版（拼凑面额）
由于小白有时想锻炼某一类编程方法，所以提供的代码不一定是最优解，但是本文提供的编程代码均为通过测试代码。 我们可以换一种思考方式，比如我们有一张10元钱，其某种组成方式中有一张5元钱，见变成了：（10-5）元钱有多少种组合方式，这样一直循环下去，最后变成0元钱。 利用这种想法，我们可以使用递归的方法来求取结果。但是这里面有一个小小的注意事项，就是递归的循环中后面减去的纸币面值应该大于等于前一次循环的面值。
80050发布于 2019-10-24 - 来自专栏浮躁的喧嚣
swift 方法(实例方法、类方法)
实例方法 类 class Student: NSObject { var name = "" //实例方法的某个参数名称与实例属性名称相同的时,参数名称优先，这时需要用self来区分参数名称和属性名称 student.sayHI(name: "lilei") //hello lilei,I am hanmeimei student.eat(food: "apple") //eat apple 结构体(方法定义时加上了 Teacher() print(teacher.name) //lilei teacher.changeName() print(teacher.name) //hanmeimei 枚举(方法定义时加上了 } } var color = Color.red print(color) //red color.changeColor() print(color) //yellow 类方法
90710编辑于 2023-11-22 - 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。
5.3K20发布于 2021-02-26
腾讯云开发者
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