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hhdb数据库介绍(10-4)
通知策略 管理平台支持通过邮件/短信/APP/站内通知的方式对集群运行中发生的故障或异常问题进行告警提示，用户可在“事件-通知策略”菜单页面下配置详细的告警通知方式。 （二）监控项说明 每项监控项中的下拉框可选择监控项的告警级别，分为严重告警、重要告警和一般告警；用户可自定义告警级别，在发送通知时不同的告警类型会按照设置的等级进行提醒；邮件通知时，会按照颜色区分告警等级 登录验证码 用户登录管理平台增加了验证码的校验，当前可支持邮件、短信的验证方式登录。 注意： 其中的{xxxxxx}代表短信模板中的变量部分，一个x代表一个字或者字符，{}为变量标识，实发变量字数小于等于x的个数，故x的位数必须配置足够位数，防止短信发送无法成功。 用户可对正常、告警、异常状态的结果进行筛选。 通知设置 通知设置用于配置管理平台邮件/短信/APP通知信息的发送参数，以及设置监控项的通知开关和通知频率。
62210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 10-4 F1 Score
该来的自然来，会走的留不住；不违心、不刻意、不必太在乎、放开执念，随缘是最好的生活。 全文字数：4485字 阅读时间：13分钟 前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。 因为我们买入算法预测错误的股票，本来股票是降的但是算法预测为升，我们相信算法的预测买入了这些股票，这会让我们有很大的损失，而这正是精准率所关注的。 相应的尝试一下更极端的情况，如果准确率和召回率其中一个为0的时候，另外一个即使达到了1，最终计算的F1 Score的结果还是0。 下面使用具体的数据集来计算对应的F1 Score的值。 这是因为： 第一点：由于使用的数据集是极度偏斜的，所以相应的精准率和召回率都要比准确率低一些，所以精准率和召回率能够更好反映算法的性能； 第二点：在这个极度偏斜的数据集上训练的算法的召回率为0.8，要比精准率
2K20发布于 2020-04-08 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-4：使用VBA操控Excel界面之设置工作簿视图和窗口
下面是设置工作簿视图和窗口的一些VBA代码。 工作簿视图 可以选择使用普通视图、页面布局视图、分页预览视图来显示工作表。 普通视图 示例代码： '以普通视图显示活动窗口中的活动工作表 ActiveWindow.View = xlNormalView 分页预览 示例代码： '以分页预览显示活动窗口中的活动工作表 ActiveWindow.View .SplitColumn = 1 .FreezePanes = True End With '冻结活动窗口中的活动工作表的前2行和第1列 With ActiveWindow .SplitRow = 2 .SplitColumn = 1 .FreezePanes = True End With 当冻结活动窗口的拆分窗格后，在滚动工作表时被冻结的列和行将保持可见。 被冻结的列和行是被冻结的区域。
4.9K20发布于 2020-08-04 - 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10-4 递归求简单交错幂级数的部分和
习题10-4 递归求简单交错幂级数的部分和 本题要求实现一个函数，计算下列简单交错幂级数的部分和： f(x,n)=x−x2+x3 −x4+⋯+(−1)n−1xn 函数接口定义： double fn( double x, int n ); 其中题目保证传入的n是正整数，并且输入输出都在双精度范围内。 函数fn应返回上述级数的部分和。建议尝试用递归实现。 double x; int n; scanf("%lf %d", &x, &n); printf("%.2f\n", fn(x,n)); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里
1.5K10发布于 2020-09-15 顶刊分享----空间免疫评分系统预测肝癌复发
很多人联系，总是说到了需要的时候再去做，我个人其实不推荐，如果已经确定有单细胞空间的项目，提前准备才是可取的，不要自己的数据下来了0经验分析，那需要踩的坑、时间成本以及分析错误的代价都是无可估量的。 研究肿瘤复发需要充分考虑肿瘤微环境（TME）内的空间异质性和相互作用。HCC中的TME的特征在于显著的空间异质性，不同肿瘤区域的免疫细胞组成不同。先天免疫系统的NK细胞已成为早期HCC的潜在预后指标。 REC和非REC HCC之间最显著的差异是非REC HCC IF中NK细胞的富集评分显著高于REC HCC（P = 4.3 × 10-4），表明IF中NK细胞浸润增加的患者复发风险较低。 = 3.0 × 10-3）和CD3-CD57+ mature NK（P = 8.0 × 10-4）。 人外周血的流式细胞术分析进一步证明，SPON2+NK细胞比SPON2-NK细胞表达显著更高水平的IFNγ（P = 1.0 × 10-4）和穿孔素（P = 2.0 × 10-4）。
24420编辑于 2025-03-17- 来自专栏化羽学Java
Java实用类(五) -Math类和指定范围的随机数
1、Math类 java.lang.Math类提供了常用的数学运算方法和两个静态常量E（自然对数的底数） 和PI（圆周率） // 绝对值 System.out.println(Math.abs Math.random() * b )——>[a，a + b) //(int)(a + Math.random() * b )——[a，a + b) //4~9-->(int)(4 + Math.random() * (10 (int)( 4+Math.random() * (10-4)); System.out.println("生成的随机数为："+ RandomNum); } 运行结果 生成的随机数为：7 生成的随机数为 ：8 生成的随机数为：6 生成的随机数为：9 生成的随机数为：4 生成的随机数为：5 生成的随机数为：6 生成的随机数为：4 生成的随机数为：6 生成的随机数为：5 生成的随机数为：5 生成的随机数为： 6 生成的随机数为：6 生成的随机数为：9 生成的随机数为：5 生成的随机数为：4 生成的随机数为：4 生成的随机数为：7 生成的随机数为：6 生成的随机数为：5
79720编辑于 2022-10-28 - 来自专栏Java技术圈子
编译与优化
3）插入式注解处理器的注解处理过程：插入式注解处理器的执行阶段，本章的实战部分会设计一个插入式注解处理器来影响Javac的编译行为。 4）分析与字节码生成过程，包括： 标注检查。 上述3个处理过程里，执行插入式注解时又可能会产生新的符号，如果有新的符号产生，就必须转回到之前的解析、填充符号表的过程中重新处理这些新符号，从总体来看，三者之间的关系与交互顺 序如图10-4所示。 图10-4 Javac的编译过程[2] 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 10-4的那个回环 过程。 有了编译器注解处理的标准API后，程序员的代码才有可能干涉编译器的行为，由于语法树中的 任意元素，甚至包括代码注释都可以在插件中被访问到，所以通过插入式注解处理器实现的插件在功 能上有很大的发挥空间。
64920编辑于 2023-02-28 - 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
（1）选中要启用FT的虚拟机，右击在弹出的对话框中选择”Fault Tolerance→打开Fault Tolerance”，如图9-1所示。 图9-1 打开容错功能 （2）由于我们是在虚拟机中做的这个测试，在打开FT时会有个故障提示”与主机关联的虚拟网卡宽带不足，无法用于FT日志记录”，如图9-2所示。实际上这个提示不影响后期的测试。 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。在此为辅助虚拟机选择另一个共享存储。 图10-3 容错虚拟机所在主机 （4）在左侧选择另一个ESXi主机192.168.80.12，在”Virtual Machine”列表中可以看到正在运行的辅助虚拟机，如图10-4所示。 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。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 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)
图10-2 一个3维到2维的例子 降维的好处很明显，它不仅可以数据减少对内存的占用，而且还可以加快学习算法的执行。 注意，降维只是减小特征量的个数(即n)而不是减小训练集的个数(即m)。 图10-4给出了样本在3维空间的分布情况，其中图(2)是图(1)旋转调整后的结果。 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 不难理解，如果选择s2平面进行投影降维，我们会丢失更多（相当多）的特征量信息，因为它的投影结果甚至可以在转化为1维。而在s1平面上的投影包含更多的信息(丢失的更少)。
1K80发布于 2018-03-13 - 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
本篇将在现有的维度数据仓库上增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。 source.factory_master; COMMIT; 清单（五）- 10-2 使用Kettle转换初始装载工厂数据只需要一个表输入和一个表输出步骤即可，如图（五）- 10-2到图（五）- 10 图（五）- 10-2 图（五）- 10-3 图（五）- 10-4 工厂的信息很少改变，所以可能希望在一个CSV文件里提供任何关于工厂的最新信息。 执行清单（五）- 10-4里的脚本创建这个表。 product_code INT, production_date DATE, factory_code INT, production_quantity INT ); 清单（五）- 10
62720编辑于 2022-12-02 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(8) -- 降维
图10-2 一个3维到2维的例子 降维的好处很明显，它不仅可以数据减少对内存的占用，而且还可以加快学习算法的执行。 注意，降维只是减小特征量的个数(即n)而不是减小训练集的个数(即m)。 图10-4给出了样本在3维空间的分布情况，其中图(2)是图(1)旋转调整后的结果。 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 以最大可分性为目标，PCA的目标是找到k个向量 ，将所有样本投影到这k个向量构成的超平面，使得样本点的投影能够尽可能的分开，也就是使投影后的样本点方差最大化。
1.1K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏新智元
1780亿个参数，能识别25万个词条，这个语言模型的诞生只为挑战王者GPT-3？
token是一种在自然语言中将文本片段分成更小的单元的方法，它可以是单词、字符或单词的一部分。 模型的训练采用传统的自监督和自回归的形式，对来自公开资源的3000亿个token进行训练。 优化程序方面，研究人员对J1-Large和J1-Jumbo分别使用了1.2×10-4和0.6×10-4的学习率，以及200万和320万个token的批大小。 不过和它的前辈们类似，如果问题描述不清，大概率出现的答案并不是你想要的。 堪称产品经理终结者。 虽然是以色列的研究人员开发的，但大概是受训练数据集的影响，Jurassic-1似乎对犹太人的歧视比GPT-3还更重一些。 在偏见与歧视这个问题上，各个模型都是「五十步笑百步」。
69430发布于 2021-08-25 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
迁移到MySQL的架构演进（一）
数据业务负责事务性数据，而账单业务是状态数据的操作历史。整体的系统现状梳理如下表10-4。 表10-4 数据业务与账单业务的对比 数据业务账单业务数据量400G+1024G+数据特点数据读写（插入，修改，查询)数据写入为主(插入，查询）数据属性事务性数据流水型数据数据保留周期物理备份保留周期 （2）对于大家的常规理解来说，希望达到的效果是一种透明平移的状态，即原来的存储过程我们都无缝的平移过来，显然在MySQL分布式的架构下，这种方案是不可行的，而且如果硬着头皮做完，那么效果也肯定不好。 而拆分的核心思路是对于账单数据的写入从实时转为异步，这样对于前端的响应就会更加高效。 拆分后的架构如下图所示。 ? 当然拆分后，新的问题出现了，账单业务的写入量按照规划是很高的，无论从单机的写入性能和存储容量都难以扩展，所以我们需要想出新的解决方案。
88120发布于 2019-06-18 - 来自专栏用户5325874的专栏
常用设计模式——桥接模式
桥接模式用一种巧妙的方式处理多层继承存在的问题，用抽象关联取代了传统的多层继承，将类之间的静态继承关系转换为动态的对象组合关系，使得系统更加灵活，并易于扩展，同时有效控制了系统中类的个数。 个人觉得，桥接模式最重要的地方是将不同维度的变化抽离出来，从而达到解耦的效果 ? ，因此我们可以提供一个抽象的颜色接口，而将具体的颜色作为实现该接口的子类。 在此，型号可认为是毛笔的抽象部分，而颜色是毛笔的实现部分，结构示意图如图10-4所示： ? 在图10-4中，如果需要增加一种新型号的毛笔，只需扩展左侧的“抽象部分”，增加一个新的扩充抽象类；如果需要增加一种新的颜色，只需扩展右侧的“实现部分”，增加一个新的具体实现类。
61021发布于 2020-01-16 - 来自专栏全栈程序员必看
计算机网络谢希仁第七版 课后答案
1-11 在上题的分组交换网中，设报文长度和分组长度分别为x和(p+h)(bit),其中p为分组的数据部分的长度，而h为每个分组所带的控制信息固定长度，与p的大小无关。通信的两端共经过k段链路。 谢希仁计算机网络第七版课后答案 解：（1）1Mb/s:传播时延=0.1/(2×108)=5×10-10比特数=5×10-10×1×106=5×10-4 1Gb/s: 比特数=5×10-10×1×109 ×108)=5×10-7比特数=5×10-7×1×106=5×10-1 1Gb/s: 比特数=5×10-7×1×109=5×102 (3) 1Mb/s: 传播时延=100000/(2×108)=5×10 -4比特数=5×10-4×1×106=5×1021Gb/s: 比特数=5×10-4×1×109=5×105 (4)1Mb/s: 传播时延=5000000/(2×108)=2.5×10-2比特数=2.5 运输层 运输层的任务是向上一层的进行通信的两个进程之间提供一个可靠的端到端服务，使它们看不见运输层以下的数据通信的细节。应用层 应用层直接为用户的应用进程提供服务。
1.5K30编辑于 2022-08-18 - 来自专栏全栈程序员必看
latex中插入图片[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 \end{figure} 上面代码，第一行中[h]代表图片就在当前位置，有的时候latex排版的时候图片太大，而剩余的空间太小，latex就会自动将图片放在文档中的一个合适的地方，如果不想这样，可以加上 \centering图片的位置居中。 第三行表示插入图片的长宽，后面的3代表图片的名字，这个我在文件夹中的名字是3.png。 第四行表示图题。 （2）并排插入两张图片（每张图片有自己的图题），这种方法会使latex中图片的编号顺序向后增加。 }} \hspace{0in} { \includegraphics[width=2.5cm]{10-3}} \hspace{0in} { \includegraphics[width=2.5cm]{10
3.9K20编辑于 2022-09-06 - 来自专栏生信菜鸟团
文献导读（二）：循环炎症细胞因子与五种癌症的风险：孟德尔随机分析
ps：这些文章的数据都在补充材料对应的表格里，是可以直接获取的哦~ 现在数据源搞定了，该如何选取合适的SNPs呢？ p <1×10-4，这就是我们的主要分析内容 b 顺式表达定量性状位点（cis-eQTL），选择相应基因位点上下游扩展 500 kb 范围内存在变异的细胞因子，这些变异与各组织的基因表达总量（p <1 ×10-4）和循环细胞因子浓度（p <0.05）均有关联，以复制我们的主要分析结果，并可能捕捉到更多关联. 在顺式位点为主的 MR分析的背景下，使用极小的相关性阈值可能会导致因果变异的丢失；因此，使用 r2 <0.1 的成对连锁不平衡（LD）阈值进行了聚类。 我们搜索了以前报道过的与我们分析中作为工具的任何 SNP 的关联，与炎症特征相关的任何次要表型的关联都被认为是垂直多效性。
2.6K11编辑于 2023-09-09 - 来自专栏编程技术宇宙
嘿嘿，我用代码写了一篇游记！
这几天各种各样的游记文章相信大家看的挺多了，我这几天又去哪里浪了呢？我用代码告诉你！顺便提前找找感觉，要好好学习技术了！ 出行 这几天出行，奔波于几个城市之间，先来看下城市的定义： /** * 城市 */ class City { public: City(string name) { this new Dessert("芒果西露")); day4.eat(new Noodle("重庆小面")); /* * 第五天 */ Holiday day5("10 从 桂林 到 北海 吃海鲜: 皮皮虾 吃海鲜: 生蚝 吃海鲜: 牡蛎煎蛋 坐船，从 北海 到 涠洲岛 游玩: 石螺口海滩 吃甜品: 芒果西露 吃面条: 重庆小面 ---------------假日: 10 最后的最后： 如果你的假期要用一行代码来表示，该是什么呢？ 是时候展示真正的技术了，快来秀出你的假期！
41310发布于 2021-10-15 - 来自专栏python3
python 数据类型
Python3 中有六个标准的数据类型： Number（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Sets（集合） Dictionary（字典） 1、数字 2 是一个整数的例子 长整数 不过是大一些的整数。 3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。 类似于C语言中的double类型，占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下的一位表示符号。 complex（复数） 复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x＋yj，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数。 ，每次创建字符串时候需要在内存中开辟一块连续的空，并且一旦需要修改字符串的话，就需要再次开辟空间，万恶的+号每出现一次就会在内从中重新开辟一块空间。
85620发布于 2018-08-02 - 来自专栏python3
python变量和基本数据类型
：其代指内存里某个地址中保存的内容 变量定义的规则： 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 以下关键字不能声明为变量名 ['and', 'as', 'assert', 长整数 不过是大一些的整数。 3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。 (-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子。 float（浮点型） 浮点数用来处理实数，即带有小数的数字。类似于C语言中的double类型，占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下的一位表示符号。 complex（复数） 复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x＋yj，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数。 ，每次创建字符串时候需要在内存中开辟一块连续的空，并且一旦需要修改字符串的话，就需要再次开辟空间，万恶的+号每出现一次就会在内从中重新开辟一块空间。
50730发布于 2020-01-08
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