- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-5)
备配置库若不是通过平台集群部署或单机部署添加的，主备配置库复制关系需手动搭建。平台配置数据管理页面将根据实际搭建的双主、主备复制关系显示对应类型。 配置库复制状态异常邮件提醒内容如下： 配置库复制关系异常邮件提醒内容如下： （三）集群部署相关 管理平台配置库为单库模式时，集群部署参数配置页面显示“是否要为已有的平台配置库添加备库”开关；若当前配置库已经是双主备库或主备模式 ，则部署页面不显示此开关。 部署版本与已有平台配置库保持一致，不允许修改 正在部署的平台配置库不能与已有平台配置库、本次部署的计算节点配置库或存储节点实例冲突 若进行了管理平台配置库的部署，部署过程中也会校验平台配置库的复制关系以及是否搭建成功 （四）单机部署相关 单机部署，选择部署计算节点或存储节点服务器时，在配置库实例选项中会显示“为已有的平台配置库添加备库”勾选框。
90210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 - 来自专栏仙踪·智能助手
Agent六款开源记忆工具大横评——全都能本地跑，全都不花钱
：需要Qdrant或Chroma等向量数据库（额外Docker服务）每次写入记忆时必须调用LLM提取事实（支持本地Ollama/oMLX）与agentmemory定位不同，不适合替代后者二、知识检索类： importcogneecognee.config.set_llm_config({"provider":"ollama","model":"qwen3:14b","endpoint":"http://localhost:11434"#本地oMLX 每篇文档都要跑LLM提取实体，约比QMD慢5–10倍查询延迟较高（图遍历200ms–2s）对简单的文档检索需求属于"杀鸡用牛刀"实体提取是Cognee的核心步骤，必须调用LLM，但支持本地Ollama/oMLX ✅优点时序追踪是独特能力，其他工具都没有2026年LangGraph官方集成，生态好企业级设计，支持大规模部署❌缺点需要Postgres+pgvector，部署比较重对纯CodingAgent场景价值有限 agentmemory~80–600MB（Embedding）无极简QMD~2.3GB（3个GGUF模型）无极简TencentDBAM极小（SQLite）无极简Cognee~500MBSDK+LLM已有Ollama/oMLX
32910编辑于 2026-06-18 - 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。
4.6K30发布于 2020-08-17 - 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
45 46
- 47 上证指数364110 48
49- 50 上证指数364110 51
52- 53 上证指数364110 54
55- 56 上证指数364110 57
58- 59 上证指数364110
4.9K20发布于 2018-09-11 - 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： ?
88210发布于 2020-09-15 - 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
如下所示，我们的中心站点（即Lambda部署的站点）选择的是Virginia（弗吉尼亚，美国东部地区），通过Node.js SDK跨地区到Tokyo（东京，日本首都）来启动EC2服务器。 = event.version; ... // 检查instanceId并在线更新实例状态 }; 同时，这种回执接口的API（包括其他API）都可以考虑使用Amazon API Gateway服务进行部署 API Gateway可以帮助我们将现有函数快速发布为RESTful的API接口，并同时利用CloudFront的边缘节点进行部署，以保证访问端能获得更低的延迟。 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。
2.5K10发布于 2021-06-15 - 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。
71020编辑于 2022-12-02 好物周刊#147：字魂
2. oMLX[2] 在 Apple Silicon 上支持文本 LLM、视觉语言模型（VLM）、OCR 模型、嵌入模型和重排序模型。 3.
12910编辑于 2026-04-13- 来自专栏小网管的运维之路
蜜罐靶机部署快速部署
蜜罐/靶机部署快速部署 2019年2月25日 ⋅ 浏览量: 37 环境 - docker vulhub靶机环境部署 https://github.com 测试后，使用以下命令删除环境 docker-compose down -v VulApps靶机环境部署 https://github.com/Medicean/VulApps docker pull medicean
1.5K20发布于 2019-05-29 - 来自专栏cuijianzhe
kolla部署openstack（stein）部署
镜像加速器设置 在此我建议部署 stein 版本镜像加速器选择 daocloud，阿里、网易等加速器可能会出现 pull docker 出现问题。 kolla [network] kolla [compute] kolla [storage] kolla [monitoring] kolla [deployment] kolla 开始部署 etc/kolla/all-in-one pull [root@kolla ~]# docker images | wc -l 32 大概会下载 32 个镜像文件 最后进入实际的 OpenStack 部署 ： kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one deploy 部署完成后验证部署 kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one post-deploy -------------+-----------------------------------------------+ 此时即可在 Web 上看到已创建的云主机 ---- 标题：kolla部署
1.3K31编辑于 2023-07-24 - 来自专栏全栈程序员必看
Docker部署_docker部署网站
通常，帮朋友部署 WordPress 的这个场景下，你可以找朋友开一台新的服务器，初始化一套 LAMP，直接把 WordPress 给 wget 进去，就可以在你的浏览器里完成配置了。 但是，前两天我需要在自己的服务器上部署一个 WordPress 服务。我这样的蒟蒻当然是无缘使用世界上最好的编程语言—— PHP 的啦。没有 PHP，还部署个屁的 WordPress。 想到就动手做，接下来我们就看看怎么用 Docker 部署 WordPress。 （当然，我只是开一个简单的小服务，基本没人用，所以也就几乎没有安全风险，但您在部署的时候还是要花点时间认真考虑安全问题的） 接下来就是在您的浏览器访问 http://xxx:2020/wp-admin/
1.5K30编辑于 2022-11-17 - 来自专栏流浪猫的golang
linux 部署golang 项目(直接部署和基于nginx部署)
直接部署： linux 上安装golang 项目的方式按照官网的 https://golang.org/doc/install#install 的方式，安装go运行环境到/usr/local/go/bin 部署自己项目 上传自己的项目到src目录下与github.com,golang.org等其他目录平级 如下图所示： image.png goonlinemusic就是我的项目 然后进入我项目执行go 基于nginx部署： 在使用nginx 部署时，首先要明白nginx 反向代理的原理。下面简要提一下就是。 访问一个链接，例如127.0.0.1:8000 nginx部署在服务器对8000 进行监听。 突然觉着这是不是很蛋疼，go能直接部署在服务器提供web服务吗？为什么还要搞个nginx 。因为内网代理和负载均衡。 具体去百度或者上知乎搜一下，他们讲的比我好。
4.9K20发布于 2018-08-02 - 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
1.1K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏cuijianzhe
kolla部署openstack（stein）部署---allinone
镜像加速器设置 在此我建议部署 stein 版本镜像加速器选择 daocloud，阿里、网易等加速器可能会出现 pull docker 出现问题。 kolla [network] kolla [compute] kolla [storage] kolla [monitoring] kolla [deployment] kolla 开始部署 etc/kolla/all-in-one pull [root@kolla ~]# docker images | wc -l 32 大概会下载 32 个镜像文件 最后进入实际的 OpenStack 部署 ： kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one deploy 部署完成后验证部署 kolla-ansible -i /etc/kolla/all-in-one post-deploy -------------+-----------------------------------------------+ 此时即可在 web 上看到已创建的云主机 ---- 标题：kolla部署
2.9K11编辑于 2022-06-14 - 来自专栏A周立SpringCloud
微服务部署：蓝绿部署、滚动部署、灰度发布等部署方案对比与总结
上线对应着部署，或者重新部署；部署对应着修改；修改则意味着风险。 目前有很多用于部署的技术，有的简单，有的复杂；有的得停机，有的不需要停机即可完成部署。 本文笔者简单讨论一下目前比较流行的几种部署方案，或者说策略。如有不足之处请指出，如有谬误，请指正^_^。 Blue/Green Deployment（蓝绿部署） 蓝绿部署无需停机，并且风险较小。 这种部署方式相对于蓝绿部署，更加节约资源——它不需要运行两个集群、两倍的实例数。我们可以部分部署，例如每次只取出集群的20%进行升级。 这种方式也有很多缺点，例如： (1) 没有一个确定OK的环境。 很多人把灰度发布与蓝绿部署混为一谈，笔者认为，与灰度发布最类似的应该是金丝雀部署。 “金丝雀部署”是增量发布的一种类型，它的执行方式是在原有软件生产版本可用的情况下，同时部署一个新的版本。 同时运行同一个软件产品的多个版本需要软件针对配置和完美自动化部署进行特别设计。 我们来看一下金丝雀部署的步骤： (1) 准备好部署各个阶段的工件，包括：构建工件，测试脚本，配置文件和部署清单文件。
2.5K90发布于 2018-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
django nginx部署_django apache部署
那么需要重新安装，参照：centos安装python3.8 django相关库的安装 #在原项目处导出django项目安装的库存入文件 pip freeze > install.txt 把文件放到需要部署的服务器上 ，并安装文件内的包 #在待部署的服务器上执行 pip install -r install.txt nginx安装&配置(处理静态请求和代理动态请求到uwsgi) nginx安装参照：linux安装nginx thunder-lock=true #设置自中断时间，如果后端处理一些请求时间比较长，这个一定要设置大一点 harakiri=3600 # socket-timeout=3600 #这个是和nginx搭配部署时的设置 http-timeout=3600 #这个是单独部署时的设置 #设置缓冲 post-buffering=65535 buffer-size = 6553600 #后台守护方式运行，日志路径 daemonize
1.5K20编辑于 2022-10-01 - 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
1.2K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏运维记录
jumpserver集群部署(二)---之NFS部署
说明 NFS高可用目的 部署NFS集群热备高可用环境，用作jumpserver集群的远程存储，实现jumpserver数据持久化。 安装部署NFS服务 （Master和两台Slave机器同样操作） 安装nfs yum -y install nfs-utils 创建nfs共享目录 mkdir /data/ 设置共性属性 编辑export 0 783M 0% /run/user/0 10.0.80.31:/data 192G 2.2G 190G 2% /haha #<===== nfs已经挂载成功 安装部署 chk_nfs { script "/etc/keepalived/nfs_check.sh" #监控脚本 interval 2 weight -30 #keepalived部署了两台 安装部署Rsync+Inofity （Master和两台Slave机器同样操作） 安装rsync和inotify yum -y install rsync inotify-tools Master节点机器配置
57310编辑于 2024-05-22 - 来自专栏全栈程序员必看
Linux部署redis_weblogic部署Linux
前言 网上搜索了一筐如何在Linux下安装部署Redis的文章，各种文章混搭在一起勉强安装成功了。自己也记录下，方便后续安装时候有个借鉴之处。
3.4K20编辑于 2022-11-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号