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hhdb数据库介绍(10-6)
计算节点升级为管理平台对计算节点版本提供在线升级的功能。满足对单节点、主备节点、多节点和容灾模式集群的跨版本或小版本升级迭代。同时可为用户提供升级过程突发异常情况时的自动回滚保护机制，程序尽量保证将集群回滚至升级前的状态减少对线上业务的影响。
33910编辑于 2025-03-12 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-6 精确率-召回率曲线
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍两个精准率-召回率曲线，其中一个是横坐标为选定的阈值，里面的两根曲线分别为对应阈值下的精准率和召回率，通过这个图可以帮助我们非常好的来选取我们想要的那个阈值。另外一个是横坐标为精准率，纵坐标为召回率，用于查看精准率和召回率的平衡点。
4.4K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏C语言及其他语言
【优质题解】问题 1716: 算法10-6~10-8：快速排序
1):先选取一个元素作为枢纽，把比枢纽小的元素置于枢纽前，比枢纽大的元素置于枢纽后，此时枢纽前的元素都比它小，其后面的元素都比它大，然后再按以上方法递归处理枢纽前，后序列。
45530发布于 2018-07-24 - 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10-6 递归求Fabonacci数列
习题10-6 递归求Fabonacci数列 本题要求实现求Fabonacci数列项的函数。
1.5K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏用户4866861的专栏
选择电子停车计时装置检定仪应注意这9点
2、内部晶振指标对比 首选恒温晶振OCXO,并且准确度越高越好，市场上一般的厂家的频率准确度：1×10-6，建议选择稍微好点的晶振，比如恒温晶振频率准确度：≤3E-8，秒稳定度：≤3E-11/s，客户挑选的时候务必留意 3、计时测量指标对比 市场上一般的厂家的停车计时检定装置的计时分辨率：0.01s，计时误差：±(0.01+T×10-6)s，这点虽说是可以建标，但是毕竟分辨率位数多了更精确些，比如：计时分辨率：0.001s
62530发布于 2021-06-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Oracle 函数大全[通俗易懂]
select CURRENT_TIMESTAMP from dual; --结果：10-6月 -21 02.34.20.845299 下午 +08:00 LOCALTIMESTAMP：返回当前会话时区的日期时间 Select LOCALTIMESTAMP from dual; --结果：10-6月 -21 02.36.17.989733 下午 MONTHS_BETWEEN(date1,date2)：计算date1 select SYS_EXTRACT_UTC(systimestamp) from dual; --结果：10-6月 -21 06.41.59.738669 上午 SYSDATE：取得当前的日期和时间, SELECT systimestamp from dual; --结果：10-6月 -21 02.44.06.551610 上午 -04:00 TO_TIMESTAMP(char[fmt[,’nls_param /1 21:11:11 --date型转成timestamp select cast(sysdate as timestamp) date_to_timestamp FROM dual; --结果：10
3.4K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-6：使用VBA操控Excel界面之执行命令以及激活功能区选项卡的两种方法
Application.CommandBars.ExecuteMso(idMso)
5.6K20发布于 2020-09-25 - 来自专栏AllTests软件测试
项目管理Maven系列（三）- 清理项目、编译项目、测试项目、打包项目、安装项目
项目管理Maven系列（三） 清理项目、编译项目、测试项目 打包项目、安装项目 目录 1、清理项目 2、编译项目 3、测试项目 3.1、运行全部测试 3.2、运行单个测试 4、打包项目 5、安装项目 1、清理项目 在Maven项目（例如My_Maven_Demo）中，很多缓存都会输出在“target”文件夹里。 2、编译成功，项目的“target\classes\com\test\demo”文件夹里存放编译后的class文件。 3、测试项目 Maven项目（My_Maven_Demo）。 3、如图所示：项目结构。 4、打包项目 Maven项目（My_Maven_Demo），pom.xml文件里packaging字段为jar，所以打包类型为jar。
2.6K10编辑于 2022-07-25 - 来自专栏黎鹤舞的编程技术栏
常用的数据单位符号
= 1,024 (210)B 1 Kbps = 1,000 bps m = 10-3 1 MB = 1,000 KB 1 MB = 1,024 KB 1 Mbps = 1,000 Kbps µ = 10
44700编辑于 2024-05-27 - 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)
一般的，将特征量从n维降到k维： image.png 注意: PCA和线性回归是不同的，如图10-6所示，线性回归是以平方误差和(SSE)最小为目标，参见1.2.4节；而PCA是使投影(二维即垂直)距离最小 图10-6 PCA不是线性回归 分别基于上述两种目标的具体推导过程参见周志华老师的《机器学习》P230。 不应该在项目一开始就使用PCA: 花大量时间来选择k值，很可能当前项目并不需要使用PCA来降维。同时，PCA将特征量从n维降到k维，一定会丢失一些信息。
1.1K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏韦东山嵌入式
Tina_Linux_WiFi_RF测试_使用指南
5.2 认证项目及指标 局域网11b 部分： 技术参数 公布信息 调制方式 DBPSK/DQPSK/CCK 数据速率 1 Mbps/2 Mbps/5.5 Mbps/11 Mbps 信道间隔 5MHz 天线增益 频率范围 ≤ -80 dBm/Hz (fL≥ 2.4 GHz; fH ≤ 2.4835GHz) 占用带宽 — 载频容限 ≤ 20 x 10-6 杂散发射 ≤ -36 dBm/100 kHz (30-1000 GHz); ≤ -40 dBm/1 MHz (5.725-5.85 GHz); ≤ -30 dBm/1 MHz (其他1-12.75GHz) 5.3 注意事项 SRRC 认证中最容易出现问题的测试项目是杂散发射 | | 载频容限 | ≤ 20 x 10-6 | | 杂散发射 | ≤ -36 dBm/100 kHz (30-1000 MHz); ≤ -33 dBm/100 kHz (2.4-2.4835 GHz GHz); ≤ -40 dBm/1 MHz (5.725-5.85 GHz); ≤ -30 dBm/1 MHz (其他1-12.75GHz) | 5.3 注意事项 SRRC 认证中最容易出现问题的测试项目是杂散发射
2.5K30编辑于 2023-02-25 【周练】 几何水题 （水）
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26010编辑于 2025-08-26- 来自专栏用户4866861的专栏
电子停车计时收费检定仪注意事项总结，停车计时检定仪，停车计时收费校准仪
2、内部晶振指标对比首选恒温晶振OCXO,并且准确度越高越好，市场上一般的厂家的频率准确度：1×10-6，建议选择稍微好点的晶振，比如恒温晶振频率准确度：≤3E-8，秒稳定度：≤3E-11/s，客户挑选的时候务必留意 3、计时测量指标对比市场上一般的厂家的停车计时检定装置的计时分辨率：0.01s，计时误差：±(0.01+T×10-6)s，这点虽说是可以建标，但是毕竟分辨率位数多了更精确些，比如：计时分辨率：0.001s
62730编辑于 2023-05-31 - 来自专栏cwl_Java
商城项目-项目搭建
尽量都采用域名来访问项目。 直接创建maven项目，自然会继承父类的依赖： 选择新建module： ? 选择maven安装，但是不要选择骨架： ? 然后填写项目坐标，我们的项目名称为ly-registry: ? ： 目前，整个项目的结构如图： ? 不需要任何依赖，我们可以把项目打包方式设置为pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"? 此时的项目结构： ? 3.7.4.创建ly-item-service 与ly-item-interface类似，我们选择在ly-item上右键，新建module，然后填写项目信息： ?
1.5K30发布于 2020-02-11 【周练】 求导
Errors less than 10-6 will be ignored.
22610编辑于 2025-08-26【UVa】10566 - Crossed Ladders（二分 & 数学）
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28710编辑于 2025-08-27- 来自专栏智能大数据分析
聚类分析方法（二）
根据算法10-5，因为 S 有8个数据对象，因此，刚开始每个对象为一个簇，详见下表10-6。 因此簇 \{X_1,X_2\} 和 \{X_3,X_4\} 合并为 \{X_1,X_2,X_3,X_4\} ，见表10-6计算步骤3所在的行。 因此簇 \{X_7\} 和 \{X_8\} 合并为 \{X_7,X_8\} ，见表10-6计算步骤5所在的行。 因此簇 \{X_5,X_6\} 和 \{X_7,X_8\} 合并为 \{X_5,X_6,X_7,X_8\} ，见表10-6计算步骤6所在的行。 但是，如果在例10-6中指定 k=4 ，则算法需要进入第二轮和第三轮循环。
36810编辑于 2025-01-23 【LightOJ】1137 - Expanding Rods（二分 & 几何）
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25610编辑于 2025-08-27- 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(8) -- 降维
注意: PCA和线性回归是不同的，如图10-6所示，线性回归是以平方误差和(SSE)最小为目标，参见1.2.4节；而PCA是使投影(二维即垂直)距离最小；PCA与标记或者预测值完全无关，而线性回归是为了预测 图10-6 PCA不是线性回归 分别基于上述两种目标的具体推导过程参见周志华老师的《机器学习》P230。 不应该在项目一开始就使用PCA: 花大量时间来选择k值，很可能当前项目并不需要使用PCA来降维。同时，PCA将特征量从n维降到k维，一定会丢失一些信息。
1.2K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏PM吃瓜(公众号)
项目案例 ： Kiran Gems 项目
客户背景情况：Kiran Gems Pvt Ltd（基i兰宝石公司）是印度知名的宝石加工和出口企业，拥有员工超过10000人 项目产生背景：Surat的宝石加工大楼需要加强安保，新增摄像头。 进展过程： 通过不断的拜访甲方，获得了项目机会。得到需求后，通过SI了解现有系统结构。给出我司的产品方案和集成方案。联系研发定制软件，然后给出demo测试。 规模： 1850 相机,18DSS for both Himson and Vaishali site 难点： 系统集成和DSS定制 项目决策： 通过前期拜访，获得了终端客户Mr Dinesh和Mr 否则得自己制作现有系统架构，让用户确认 结合项目需求，给出新的结构图。特别有集成的部分。需要产品部和研发沟通。 主要竞争对手Watchnet，Hik 对比Hik，我们在系统架构上比竞争对手更合理。 对比Watchnet, 我们的价格有优势，系统的性能更好 关键商务拓展里程碑 项目关键人突破：通过首次对Mr Dinesh ( Vaishali Unit MD )的拜访，介绍了我司的产品和方案。
98610编辑于 2023-03-02
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