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hhdb数据库介绍(10-4)
该功能用来查看和管理所有计算节点集群中存储节点所在实例的主从关系。实例信息可以通过主机名、端口号、和存储节点版本号进行筛选。
1.2K10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
这里举了两个例子来说明对于不同的应用场景我们可能会偏好不同的指标，有一些情况下（股票预测等），精准率比召回率更重要，而有一些情况下（病人诊断），召回率比精准率更重要。 b F1 Score 上面介绍了在一些应用场景中可能更关注精准率，也有可能更关注召回率。不过有些情况很可能并不像上面列举的两个例子那样极端，一定要特别关注精准率或者一定要特别关注召回率。 应用逻辑回归算法在上面极度偏斜的二分类问题中计算的F1 Score值为0.86，这个结果显然要比算法的准确率0.97要小很多。
2.2K20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
如果活动工作表不是标准工作表，那么上述语句执行时会导致运行时错误，因为图表工作表、宏工作表或对话框工作表没有这些视图选项。
5.8K20发布于 2020-08-04 顶刊分享----空间免疫评分系统预测肝癌复发
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。 CD56+ ordinary NK（P = 3.5 × 10-2）、CD3-CD16+CD56+细胞毒性NK（P = 3.0 × 10-3）和CD3-CD57+ mature NK（P = 8.0 × 10 为了探索TIMES评分系统在指导HCC患者个性化治疗策略中的临床实用性，临床医生应用TIMES对25例HCC患者的试点队列中的患者进行分层，这些患者在手术后接受了辅助抗PD 1治疗。 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）。
34520编辑于 2025-03-17- 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
1.6K10发布于 2020-09-15 - 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10-4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。 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 在实际应用中，我们只需利用svd()函数，如下： ? 10.2.4 Advice for Applying PCA PCA通常用来加快监督学习算法。 但是获取到Ureduce之后可以应用在交叉检验集和测试集。 避免使用PCA来防止过拟合，PCA只是对特征量X进行降维，并没有考虑Y的值；正则化是防止过拟合的有效方法。
1.1K80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
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 注意对factory_dim表的所有列都应用SCD1。该脚本每天执行，装载前一天的产品数据。 说明：脚本里没有使用cdc_time表，是出于简化测试的目的。 -------------+------------+---------------------+ 8 rows in set (0.00 sec) 为了确认工厂维度上成功应用了
77620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10-4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。 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 在实际应用中，我们只需利用svd()函数，如下： ? 10.2.4 Advice for Applying PCA PCA通常用来加快监督学习算法。 但是获取到Ureduce之后可以应用在交叉检验集和测试集。 避免使用PCA来防止过拟合，PCA只是对特征量X进行降维，并没有考虑Y的值；正则化是防止过拟合的有效方法。
1.3K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏化羽学Java
Java实用类(五) -Math类和指定范围的随机数
Math.random() * b )——>[a，a + b) //(int)(a + Math.random() * b )——[a，a + b) //4~9-->(int)(4 + Math.random() * (10 0; i < 20; i++) { int RandomNum = 0; //生成0~9的随机整数 RandomNum = (int)( 4+Math.random() * (10
97720编辑于 2022-10-28 - 来自专栏Java技术圈子
编译与优化
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 如果这些插件在处理注解期间对语法 树进行过修改，编译器将回到解析及填充符号表的过程重新处理，直到所有插入式注解处理器都没有 再对语法树进行修改为止，每一次循环过程称为一个轮次（Round），这也就对应着图10
77120编辑于 2023-02-28 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
迁移到MySQL的架构演进（一）
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 策略3：写入水平扩展 账单数据从业务模型上属于流水型数据，不存在事务，所以我们的改进就是把账单业务的存储过程转变为insert语句，在转换之后，我们把账单数据库改造为基于中间件的分布式架构，这个过程对于应用同学来说是透明的 这样一来，对于应用来说，数据写入方式更简单，更清晰了，改造后的架构如下图 ? 这个改造对于应用同学的收益是很大的，因为这个架构改造让他们直接感受到不用修改任何逻辑和代码，数据库层就能够快速实现存储容量和性能的水平扩展。
1K20发布于 2019-06-18 - 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？
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。 开发人员可以在公开测试版中构建虚拟代理和聊天机器人等应用程序原型。 除此之外，在公测版中，Jurassic-1模型和Studio还能用于释义和总结，比如从产品描述中生成简短的产品名称。
80730发布于 2021-08-25 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：Skill架构解析：理解大模型Skill的本质、核心组成和本地模型实践.116
当我们把这个基础示例彻底理解，再去学习天气查询、电商客服、Agent 协同等高级 Skill，就会发现所有复杂应用，都只是在这套基础逻辑上扩展与叠加。 = { "name": "simple_calculator", # Skill名称 "description": "解决简单的数字计算问题，支持加减乘除，输入为数学表达式（如3+5、10 -4*2） === 大模型解析用户需求 === 提取到的计算表达式：10-4*2 === 调用计算Skill === === 大模型整理结果 === 最终回答： 你要计算的表达式是10-4*2，结果是 接着结合本地 Qwen1.5 模型代码，做了文本关键词提取 Skill，这也是应用的重点。 一步步从基础了解到应用实践，从概念到简单示例，再到本地模型实战，把 Skill 的开发流程、核心逻辑都讲透了。
1.2K30编辑于 2026-05-24 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Flutter】手机应用类型 ( Android | iOS | Native 应用 | Web 应用 | Hybrid 应用 | ReactNative 应用 | Flutter 应用 )
文章目录 一、Native 应用 二、Web 应用 三、Hybrid 应用 四、ReactNative 应用 五、Flutter 应用 一、Native 应用 ---- 原生应用开发 : Android / iOS , 各自开发本平台的应用 ; Android 使用 Android Studio 开发环境 , Java / Kotlin / C / C++ 语言 , 开发 Android 平台的应用 ; iOS 使用 Xcode 开发环境 , Objective-C , Swift 语言 , 开发 iOS 平台应用 ; 每个平台开发出的应用只能在特定平台上运行 ; 原生应用的外观渲染 , 运行性能是最好的 ---- 混合应用 , Hybrid App , 一部分是原生应用 , 一部分是 Web 应用 ; 综合 Web 应用 和 原生应用的优点 , Web 应用容易开发 , 跨平台 , 原生应用性能高 , 可以调用 蓝牙 , 摄像头等 原生设备 ; 可以综合 原生应用 与 Web 应用的优点 ; 四、ReactNative 应用 ---- React Native 可以调用系统的原生控件 , 这种性能就比调用
2.4K30编辑于 2023-03-29 电源完整性
解决方案：h = 4mils = 1.016 * 10-4 mεο = 自由空间的介电常数 = 8.85 * 10-12 F/mA = 1平方英寸 = 6.4516 * 10-4 m2εr = 4.5把这些数值应用到上面的电容公式中 Altera在多种电路板上成功应用了平面电容。减小杂散电感电源分配系统(PDS)的目的是为每一器件的电源和地焊盘提供并维持所要求的目标恒定电压。
1.1K10编辑于 2024-07-31- 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
等人所描述的两种不同的顺式工具变量定义： a 顺式蛋白定量性状位点（cispQTL），涉及在相应基因位点上下游延伸 500 kb 范围内存在遗传变异的细胞因子，这些细胞因子与循环细胞因子浓度的相关性 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 5共定位分析 共定位分析评估两个性状之间共享的局部遗传结构，应用一系列算术运算，然后进行统计检验，以评估观察到的重叠或空间接近是否可能是偶然因素造成的。
2.8K11编辑于 2023-09-09 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化和共定位】文献分享：青光眼的致病基因和细胞类型
作者发现 49 个 GTEx 组织中的大多数组织和视网膜中的 eQTL 和 sQTL 中，多个 POAG 和 IOP 相关性（包括全基因组显著性和亚阈值）明显富集（Bonferroni 校正 P <5 × 10 将 eCAVIAR 和 enloc 这两种共定位方法应用于一项大型cross-ancestry GWAS meta分析中的127个 POAG 基因位点、一项欧洲（EUR）子集meta分析中的68 个 POAG 由于 MR 分析需要 e/sQTL 和 GWAS 研究之间具有相似的人口背景（作者案例中为欧洲人），因此无法应用于规模更大、幂次更高的 POAG 跨种系 GWAS，而下游分析应用于基于共定位分析的更具包容性的拟议因果基因列表 交叉遗传位点共定位的基因在弹性纤维形成（P 值<1 × 10-5，FDR < 0.001）和细胞外基质组织（P =3 × 10-5，FDR = 0.012）方面显著富集，在转化生长因子 beta (TGF) 受体信号通路（P =3×10 将 ECLIPSER 应用于分别与 POAG cross-ancestry、POAG EUR 和 IOP GWAS 基因位点共定位的228、118 和 279个 e/sGenes ，并应用于从非患病人眼解剖的
1.9K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏CSDN技术头条
实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。 比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。 图10-4 同步模式深度学习模型训练流程图 为了避免更新不同步的问题，可以使用同步模式。在同步模式下，所有的设备同时读取参数的取值，并且当反向传播算法完成之后同步更新参数的取值。 图10-4展示了同步模式的训练过程。从图10-4中可以看到，在每一轮迭代时，不同设备首先统一读取当前参数的取值，并随机获取一小部分数据。然后在不同设备上运行反向传播过程得到在各自训练数据上参数的梯度。
1.7K80发布于 2018-02-12 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
高并发核心编程SpringCloud+Nginx秒杀实战，秒杀系统的系统架构
总体来说，在接入层可以进行两个级别的限流策略：应用级别的限流和接口级别的限流。 什么是应用级别的限流策略呢？ 对于整个应用系统来说，一定会有一个QPS的极限值，如果超了极限值，整个应用就会不响应或响应得非常慢。因此，需要在整个应用的维度做好应用级别的限流配置。 应用级别的限流应该配置在最顶层的反向代理，具体如图10-4所示。 图10-4 应用级别的限流 应用级别的流量限制可以通过Nginx的limit_req_zone和limit_req两个指令完成。 假定要配置Nginx虚拟主机的限流规则为单IP限制为每秒1次请求，整个应用限制为每秒10次请求，那么具体的配置如下： limit_req_zone $binary_remote_addr zone=perip
1.2K20编辑于 2022-10-28 - 来自专栏华章科技
终于有人把用户画像的流程、方法讲明白了
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。 标签体系 目前主流的标签体系都是层次化的，如图10-4所示。首先标签分为几个大类，每个大类再进行逐层细分。在构建标签时，只需要构建最下层的标签，就能够映射出上面两级标签。 至此，就完成了对新闻内容从粗到细的“分类-主题-关键词”三层标签体系的内容建模，新闻的三层标签如表10-4所示。 ▼表10-4 三层标签体系 ? 用户画像可以应用在智能营销、计算广告、个性化推荐等领域，具体的使用方法与应用领域紧密结合，在此不再详细介绍。 专注Spark机器学习在智能客服中的应用，在NLP与对话机器人应用方面有丰富经验。 本文摘编自《Spark机器学习进阶实战》，经出版方授权发布。 延伸阅读《Spark机器学习进阶实战》
7.1K44发布于 2021-07-12
腾讯云开发者
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