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hhdb数据库介绍(10-9)
配置是管理平台为计算节点可视化配置所开发的功能，包括配置数据节点、存储节点、存储节点组、逻辑库、分片规则、表信息、数据库用户、计算节点等参数。同时配套设置了配置参数的校验与备份恢复的辅助功能。
79610编辑于 2024-12-05 - 来自专栏IT技术订阅
什么是线程让步？
接下来通过一个案例来演示yield()方法的使用，如例10-9所示。 例10-9 Example09.java //定义YieldThread类继承Thread类 class YieldThread extends Thread { //定义一个有参的构造方法 //开启两个线程 Thread1.start(); thread2.start(); } } 运行结果如图所示 例10 小提示：通过yield()方法可以实现线程让步，让当前正在运行的线程失去CPU使用权，让系统的调度器重新调度一次，由于Java虚拟机默认采用抢占式调度模型，所有线程都会再次抢占CUP资源使用权，所以在执行线程让步后并不能保证立即执行其他线程
37910编辑于 2022-05-11 - 来自专栏程序小工
【Git】修改已经提交的commit内容
[补充order模型隐藏字段的设置] 197fcdd 10-13 测试下14 测试下单接口, 修改程序错误 fdeb6af 10-13 一对多关系的新增操作[完成下单接口方法] da0bd4e 10-13 订单创建[添加订单信息到order order_product表] 5ab5068 10-11 订单快照的实现 09c2116 10-10 订单快照的业务分析 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 （1）编辑最久远的需要修改的分支的前一个分支上 git rebase -i 60b8f01 显示的内容： pick 6edda7e 下单接口业务模型 pick 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 （2）修改显示的内容，将pick修改为reword [保留提交的分支记录，但是编辑提交的信息] r 6edda7e 下单接口业务模型 pick 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 pick [补充order模型隐藏字段的设置] 将需要修改的记录前的 pick 改为 r，然后:wq保存退出后，会按顺序自动进入需要编辑的提交信息框 下单接口业务模型 # Please enter the commit
10.1K30发布于 2018-09-12 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件
下面的一系列文章将重点讲解如何在功能区中添加不同类型的自定义控件，它们与最底层的自定义命令相关。这里的自定义命令是指程序员自已编写的VBA过程。
7.7K30发布于 2021-01-20 - 来自专栏黎鹤舞的编程技术栏
常用的数据单位符号
MB = 1,024 KB 1 Mbps = 1,000 Kbps µ = 10-6 1 GB = 1,000 MB 1 GB = 1,024 MB 1 Gbps = 1,000 Mbps n = 10
47800编辑于 2024-05-27 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件
excelperfect 添加的步骤与本系列上一篇文章《VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件》中的步骤相同，即：新建一个启用宏的工作簿并保存，关闭该工作簿，然后在
2.7K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-12：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义组合框控件
经过本系列前面几篇文章（参见：VBA专题10-11：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义拆分按钮控件、VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件、VBA专题10
2.4K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏python基础文章
Python编程运算符 ——算数运算符
3) #-3.3333333333333335------> 向下取整 -4 print(10%3) # % 模/取余数 10//3=3....1 3*3=9 10
84120编辑于 2022-11-20 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
深入解析java虚拟机：垃圾回收，最大并发标记清除垃圾回收器
Mutator线程和GC线程一起工作会造成一些问题，如图10-9所示。 图10-9 并发标记问题 三色抽象（Tricolor Abstraction）可以简洁地描述回收过程中对象状态的变化，所以本节将使用三色抽象描述对象标记过程：图10-9中黑色表示对象及成员都被处理，浅色网格表示对象本身已处理 增量更新的原理是打破第一个条件，通过写屏障记录下Mutator线程对黑色对象的增量修改，然后重新扫描这些黑色对象，以图10-9为例，当删除G到D的引用，并添加B到D的引用时，增量更新的写屏障会记录对象G
79110编辑于 2022-10-28 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-11：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义拆分按钮控件
添加拆分按钮控件的步骤与本系列前面文章（参见：VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件、VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件
3K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。 此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型，或者如果未传递列表，它将使用模型库中的所有模型。 3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。 此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。 restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下，它设置为True。当更改为False时，元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。
3.6K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏全栈程序员必看
–AR模型,MA模型,ARMA模型介绍
AR模型的定义 ————— AR模型平稳性判别 AR模型是常用的平稳序列的拟合模型之一，但并非所有的AR模型都是平稳的 。 第一个平稳的AR模型 这个AR模型的递推式子是x[t]=0.8*x[t-1]+e，其实e是一个误差项。 AR模型的一些性质 若AR模型满足平稳性条件，则他的均值为0，我们可以从上面的图中看出 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 AR模型的偏自相关系数有截尾性 注意第二,第三条很重要，后面可以用来做模型的识别 我在强调一遍 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 * AR模型的偏自相关系数有截尾性* MA模型 MA模型的定义 MA模型的可逆性 这个性质在推到MA模型的相关系数和自相关系数的时候比较有用 看一下可逆的定义 接下来看一下MA模型怎么转换成AR模型 最后我们看一下什么样的MA模型可以转化为AR模型 可逆MA模型的应用 对于一些MA模型，虽然其生成的式子不一样，但是其自相关图是一样的
2.7K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏学习
【软件测试】敏捷模型（Scrum模型）和V模型、W模型
敏捷模型 前面的那些模型以前非常流行，但现在开发人员在使用的时候会遇到各种问题。主要困难包括在项目开发期间处理来自客户的变更请求，以及合并这些变更所需要的高成本和时间。 在实际工作中，一款产品的功能是不断在变化的 所以为了克服这些缺点，就提出了敏捷软件开发模型。在敏捷模型中，需求被分解成许多可以增量开发的小部分。敏捷模型采用迭代开发。每个增量部分都是在迭代中开发的。 敏捷模型主要旨在帮助项目快速适应变更请求。 V 模型 V 模型中，明确的标注了测试过程中存在的不同类型的测试 右边的测试，都需要参考左边对应高度的要求 缺点： 仅仅把测试作为在编码之后的一个阶段，未在需求阶段就介入测试。 缺点和瀑布模型一样 W 模型（双 V 模型） V 模型中未将测试前置的问题在 W 模型中得以解决 开发 V 模型并不是单单指编码阶段，而是为产品开发流程而实施的各个阶段 测试的对象不仅是程序，需求、
3.1K10编辑于 2024-11-15 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）
1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。 2、创建模型 在任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅采用一个参数，即型号ID作为字符串。 尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成，但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时，有一种快速的方法可以对模型进行集成。 3、微调模型 在任何模块中调整机器学习模型的超参数就像编写tune_model一样简单。它使用带有完全可定制的预定义网格的随机网格搜索来调整作为估计量传递的模型的超参数。 对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。
2.8K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏用户4866861的专栏
gps位置模拟器在的使用价值
SYN5203型卫星模拟器本身也有一个晶体钟，时间精度为10-9，虽劣于真实信号的时间精度，但仍可满足大部分实验检测需求。
1.1K60发布于 2020-03-18 - 来自专栏用户4866861的专栏
gps位置模拟器在的使用价值
SYN5203型卫星模拟器本身也有一个晶体钟，时间精度为10-9，虽劣于真实信号的时间精度，但仍可满足大部分实验检测需求。
99030发布于 2020-08-07 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
瀑布模型&螺旋模型
软件开发模型： 1.瀑布模型 1）软件概念阶段 用户需求 2）需求分析 软件需求 3）架构设计 架构文档 4）详细设计 模型设计 5）编码阶段 代码文档 6）测试阶段 瀑布模型的特点是在每个阶段的工作都清晰详尽 瀑布模型还有一个缺点是项目编码处在后半程，因此客户需要等待很长时间才能体验到产品，故此需要在早期就为用户提供一个体验的样本，这个样本就是产品原型。 瀑布模型非常适合使用在需求清晰且不易改变的情况。 除此之外，遇到一个需求非常清晰的客户是使用瀑布模型的一个重要前提。 2.螺旋模型 ? 螺旋模型兼顾了快速成型的迭代特征以及瀑布模型的系统化与严格监控。 螺旋模型最大的特点在于引入了其他模型不具备的风险分析，使软件在无法排除重大风险时有机会停止，以减小损失。 螺旋模型的特点是每阶段只完成特定部分的功能，循环渐进式的开发。 螺旋模型非常适合使用在客户需求经常发生变化或者客户需求不明确的情况。
1.7K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏Backup@zzk
生成模型&判别模型
#生成模型 #判别模型机器学习中的判别式模型和生成式模型目录：基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。 1.2 生成式模型这么做一般会对每一个类建立一个模型，有多少个类别，就建立多少个模型。 生成式模型： 是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，再放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。 但是，生成式模型的概率分布可以有其他应用，就是说生成式模型更一般更普适。不过判别式模型更直接，更简单。两种方法目前交叉较多。由生成式模型可以得到判别式模型，但由判别式模型得不到生成式模型。3. 判别式模型和生成式模型的区别3.1 判别式模型和生成式模型的对比图图片上图左边为判别式模型而右边为生成式模型，可以很清晰地看到差别，判别式模型是在寻找一个决策边界，通过该边界来将样本划分到对应类别。
1.1K00编辑于 2023-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
GloVe模型_nerlove模型
文章目录 系列目录（系列更新中） 1.概述 2.统计共现矩阵 3.使用GloVe模型训练词向量 3.1.模型公式 3.2.模型怎么来的 3.3.Glove和skip-gram、CBOW模型对比 4. Sampling） 第三讲 cs224n系列之skip-pram优化 & Global Vector by Manning & 词向量评价 理解GloVe模型（+总结） 1.概述 模型目标 3.使用GloVe模型训练词向量 3.1.模型公式 先看模型，代价函数长这个样子： J = ∑ i , j N f ( X i , j ) ( v i T v j + b i + b j − l o 可以看到，GloVe模型没有使用神经网络的方法。 3.2.模型怎么来的 那么作者为什么这么构造模型呢？ 融入全局的先验统计信息，可以加快模型的训练速度，又可以控制词的相对权重。
76010编辑于 2022-09-29 - 来自专栏全栈程序员必看
Linux获取uuid_查看uuid的命令
1纳秒（ns）=10-9秒（s）。UUID算法可以保证至大约公元3400年仍然唯一。
7.6K10编辑于 2022-09-22
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