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hhdb数据库介绍(10-5)
审计日志 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。 管理员操作 可以查看所有管理用户在管理平台的操作。 这里记录的时间范围由设置中的默认保留天数决定 操作结果：记录真实的操作结果。可根据操作结果筛选日志记录 普通用户操作 可以查看所有普通用户在管理平台的操作，默认显示所有计算节点组的日志记录。 这里记录的时间范围由设置中的默认保留天数决定 操作结果：记录真实的操作结果。 这里记录的时间范围由设置中的默认保留天数决定 操作结果：记录真实的操作结果。可根据操作结果筛选日志记录 管理端口操作 可查看所有数据库用户在管理端口的操作记录。 这里记录的时间范围由设置中的默认保留天数决定 操作结果：记录真实的操作结果。
56510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
前言 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。 对于这样的目标是实现不了的，因为精准率和召回率两个指标之间是互相矛盾的。 如果让精准率提高，相对应的召回率就会不可避免的降低； 如果让召回率提高，相对应的精准率也会不可避免的降低； 我们要做的是找到精准率和召回率这两个指标之间的平衡。 接下来就来具体的看一看，threshold取不同的值是如何影响分类结果的？首先绘制一个轴，这个轴上的值可以理解成在逻辑回归算法中计算出的θT · x的值。 精准率计算的就是在算法所有判断为1的这些样本中有多少个判断正确的样本。
4.5K51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。 要在组中添加内置的和自定义控件，必须将它们添加到内置选项卡中的自定义组，或者新的、自定义的选项卡。 隐藏和取消隐藏功能区 当隐藏功能区时，功能区选项卡和选项卡中的控件全被隐藏。 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" 单击选项卡的名称将临时显示该选项卡的控件。不使用VBA代码，要切换到显示该选项卡中的控件，只需双击当前选择的选项卡的名称或者按Ctrl+F1键。 没有单独的VBA命令来最小化功能区。 上面的代码只适用于Excel 2010及以后的版本。 如果功能区最初是最小化的，那么无意中执行上面语句将恢复显示功能区中的控件。
4.2K30发布于 2020-08-17 - 45 46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
一、表单 1、this指事件的调用者 2、input.value 表单更换内容 3、innerHTML更换盒子里的内容，文字、标签都能换。 getElementsByTagName(“li”);//获取多个标签，伪数组 lis[0],lis[i] 五、placeholder表单占位符 <input type="text" id="txt" placeholder="必败<em>的</em>国际品牌 --<input type="text" id="txt" placeholder="必败<em>的</em>国际品牌">--> 60 <button id="btn">搜索</button> 61
- 47 上证指数364110 24 /*var txt=document.getElementById("txt"); 25 txt.focus();//focus()自动获取焦点的方法
4.6K20发布于 2018-09-11
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： ? 函数接口定义： int Ack( int m, int n ); 其中 m 和 n 是用户传入的非负整数。函数 Ack 返回Ackermenn函数的相应值。题目保证输入输出都在长整型范围内。 ) { int m, n; scanf("%d %d", &m, &n); printf("%d\n", Ack(m, n)); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里
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 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。
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)。 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 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)。
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)。 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 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。
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10-4 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
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 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。 约为（6,5） 这里的两个质心如果精确到小数点后是没有匹配的员工的，所以在这里可以理解是虚拟的。 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。
删除某些元素后的数组均值
删除某些元素后的数组均值 link 给你一个整数数组 arr ，请你删除最小 5% 的数字和最大 5% 的数字后，剩余数字的平均值。 与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。 示例 1： 输入：arr = [1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3] 输出：2.00000 解释：删除数组中最大和最小的元素后，所有元素都等于 2，所以平均值为 先求出删除的数目 排序后求出删除指定数组元素的新数组 最后直接对新数组求和再求平均值 func trimMean(arr []int) float64 { length := len(arr)
Python三维绘图--Matplotl
python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。 如果加入渲染时的步长，会得到更加清晰细腻的图像： ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride = 1, cstride = 1,cmap='rainbow'),其中的row和cloum_stride 为横竖方向的绘图采样步长，越小绘图越精细。 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(
分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构
基于上述的架构，游戏完全构建在统一的“大世界”中（唯一中心站点），并且由分布在全球的Game Server来保证游戏的低延迟。 由于Game Server分布在全球不同的地区，如何做到资源的快速扩展和按需伸缩将是一个难点。下面将以Serverless架构的方式阐述实现这一需求。 首先，AWS平台提供了非常完整的API接口，开发者可以选择各种语言的SDK完成对资源的调度，这里我们可以将代码运行在Lambda中。 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。 ，使得玩家能被路由到正确的服务器上，可以构造另一个类似心跳的Lambda函数，用来接收Game Server的状态信息。
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 DFS，搜的时候注意，乘法的加入会改变之前运算的优先级，所以要记录前一种运算是什么，并且将之前最近的不是乘法的部分表达式值记录下来， 这样可以结合当前的值还原出“+，-”之前的值。 最后注意可能会爆int的情形，还有前导零不算的情况，003 ！
利用深度学习估计再分析数据集中的大气重力波参数
在本研究中，根据大尺度的低层（1-9km）大气流动、温度和湿度，利用深度学习获得了在低层平流层（约18km）传播动量巨大的中层大气（10-100km）的细尺度轨道重力波的物理参数。 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。 为了了解其在大气中的贡献，准确地再现其分布是很重要的。 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
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。 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 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。
LeetCode 0282 - Expression Add Operators
, target = 8 Output: ["2*3+2", "2+3*2"] Example 3: Input: num = "105", target = 5 Output: ["1*0+5","10
Flash/Flex学习笔记(49)：3D基础
ball:Ball3D=new Ball3D(15,Math.random()*0xffffff); balls.push(ball); ball.vx=Math.random()*10 -5; ball.vy=Math.random()*10-5; ball.vz=Math.random()*10-5; addChild(ball); } addEventListener ball:Ball3D=new Ball3D(15,Math.random()*0xffffff); balls.push(ball); ball.vx=Math.random()*10 -5; ball.vy=Math.random()*10-5; ball.vz=Math.random()*10-5; addChild(ball); } addEventListener -5; ball.vy=Math.random()*10-5; ball.vz=Math.random()*10-5; addChild(ball); } addEventListener
H5 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。 或者通过setItem()来设置一个与现有值相同的值，storage事件也是不会被触发的torage事件的 Event对象包含如下属性： storageArea，表示存储类型（localstorage 或sessionstorage）； key，发生改变的项的key oldValue，发生改变的项的原值 newValue，发生改变的项的新值 url， key改变发生的URL 必须将文件上传到 不同浏览器对storage事件的支持情况不同。 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
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 DFS，搜的时候注意，乘法的加入会改变之前运算的优先级，所以要记录前一种运算是什么，并且将之前最近的不是乘法的部分表达式值记录下来， 这样可以结合当前的值还原出“+，-”之前的值。 最后注意可能会爆int的情形，还有前导零不算的情况，003 ！
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