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hhdb数据库介绍(10-5)
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。
69510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。
4.6K51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。
4.3K30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
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- 47 上证指数364110 48
49- 50 上证指数364110 51
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55- 56 上证指数364110 57
58- 59 上证指数364110
4.6K20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： ?
84610发布于 2020-09-15 - 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
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。 -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。 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。 -------------+------------+---------------------+ 8 rows in set (0.00 sec) 为了确认工厂维度上成功应用了
65820编辑于 2022-12-02 - 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 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。
1K80发布于 2018-03-13 - 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 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。
1.2K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏气象学家
利用深度学习估计再分析数据集中的大气重力波参数
深度学习已经被证明是大气科学以及天气和气候预测应用中的一个强大工具。 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。
83010发布于 2020-10-09 - 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
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
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
K-Means算法原理和简单测试
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
73720发布于 2019-06-18 - 来自专栏LeetCode解题
1619. 删除某些元素后的数组均值
与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。
5K20发布于 2021-02-26 - 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
2.2K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏python3
Python三维绘图--Matplotl
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(
3K40发布于 2020-01-08 - 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
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。
2.4K10发布于 2021-06-15 - 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
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 sQTL 与 POAG 和/或 IOP 之间的因果关系，作者使用欧洲 POAG 和 IOP GWAS 数据，对基于 eCAVIAR 和/或 enloc 的所有显著共定位 e/sQTL 和 GWAS 基因座对应用了双样本 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 与 POAG 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 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
1.7K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏量子位
2018中国十大科技进展公布！两院院士投票，港珠澳大桥和天河三号上榜
以往G值测量的相对精度虽然接近10-5，相互之间的吻合程度仅达到10-4水平。因为精度问题，很多与之相关的基础科学难题至今无法解决。 此次罗俊团队采用两种不同方法，用扭秤周期法和扭秤角加速度反馈法测G，精度均达到国际最好水平，吻合程度接近10-5水平。 北京大学江颖和中科院王恩哥院士领衔的一支联合研究团队利用自主研发的高精度显微镜，首次获得水合离子的原子级图像,并发现其输运的“幻数效应”，未来在离子电池、海水淡化以及生命科学相关领域等有重要应用前景
65220发布于 2019-04-24 - 来自专栏Reck Zhang
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
30240发布于 2021-08-11 - 来自专栏全国产化交换机
电子元器件的质量等级（上）
2.1元件的失效率等级 失效率是量化表征产品可靠性水平的一种特征数，在以其为可靠性表征方式的标准和规范中规定有关从10-5/h和10-8/h的四个等级。 惟须注意的是只有10-5/h才做定级鉴定，高于它的等级则利用已鉴定定级的10-5/h等级后的延长试验和维持试验数据予以确定。 而不以失效率表示可靠性的元件规范中规定的产品鉴定和质量一致性检验，即是属于产品保证要求内容最少的产品保证等级，标准和规范根据应用场合的不同，在鉴定和质量一致性检验中规定的项目多少和严酷度高低也是不同的。
5.5K20编辑于 2022-12-23 - 来自专栏计算机视觉与深度学习基础
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
73360发布于 2018-03-27
腾讯云开发者
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