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  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-6 R语言函数 排序

    #sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v

    42540发布于 2020-09-16
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(4-6章节)

    个人认为注释还是要写,算是对代码的中文翻译,因为我们的英语水平,命名习惯各不相同。

    38110编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏量子位

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新,支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。

    1.2K30发布于 2019-04-24
  • 来自专栏云上计算

    CDH迁移 | CDHHDP迁移之路

    兼容性 兼容性,直接决定迁移成本。 星环科技TDH 1)TDH基础存储和计算组件兼容CDH/HDP,迁移成本低; 2)TDH提供迁移工具,数据一键迁移; 3)大量迁移成功案例,不存在迁移风险。 数据分片恢复或数据分片迁移时,需要消耗大量资源,数据恢复以及迁移过程中不能对外提供服务。当集群机器数量大幅增加时,故障发生频率大幅增加,扩展性低。 企业业务迁移成本高 •支持的存储过程编译技术主要是HPL兼容的语法比较有限•支持SQL 2003标准与存储过程,降低开发难度;兼容Teradata,Oracle,DB2等方言,方便业务平滑迁移,降低迁移成本 最终星环科技一期项目用TDH成功迁移了客户HDP集群,由于TDH对HDP的兼容性高,全部数据+业务迁移不到5个月时间(包含1个月并行运行测试)。

    3.3K30编辑于 2022-04-04
  • 来自专栏运维小路

    kvm-虚拟机迁移(冷迁移&故障迁移)

    :冷迁移,热迁移和故障迁移。 冷迁移,主要指的是虚拟机在处于关机状态下的迁移。热迁移则说的是虚拟机在运行中的迁移。故障迁移则说的是虚拟机所在节点故障以后触发的迁移。 由于为了演示热迁移,所以迁移将分两小节来讲解,本小节将主要介绍冷迁移和故障迁移。 那么故障迁移肯定是无法做到的,因为虚拟机因为机器故障已经失联,我们无法操作该虚拟机对应的文件和配置文件。 冷迁移迁移是指在虚拟机关机的状态下进行的迁移。 前面说过,使用本地数据是没有办法故障迁移的,所以故障迁移的前提条件是镜像文件和配置文件都不保存在本地。

    1.6K10编辑于 2024-11-04
  • 来自专栏人人都是极客

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。

    1.9K20发布于 2019-03-15
  • 来自专栏desperate633

    4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤

    实际查询中,通常不会检索所有行,需要对数据进行筛选过滤,选出符合我们需要条件的数据。

    2.3K10发布于 2018-08-22
  • 来自专栏方丈的寺院

    数据迁移(2) - 如何快速迁移

    摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路,但是没有介绍具体的方案,这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一. 设计目标 设计一个数据迁移的方案,需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k,这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响,需要可动态调整qps 数据完整, 不丢失 不能遗漏数据,虽然事后我们有数据校验的过程,但是设计数据迁移方案时,需要尽可能的包装数据不丢失。 进度可控 迁移过程可中断,可重试。比如先迁移10分之一的数据,再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤,如下图所示 ? 因为有迁移速度的要求,我们将每个步骤进行分解,确保每个部分可以异步化,并发处理。这样可以提升速度。 遍历数据 完整遍历老的数据库。

    4.9K10发布于 2020-05-20
  • 来自专栏Go语言指北

    账号迁移-迁移确认成功

    最近几天在开通留言的功能,因为微信设定的在18年之后注册的个人号,没有留言功能,要想开通,只能通过账号迁移来实现(具体实现细节,感兴趣的可以找我私聊)。截止到昨天,账号算是迁移完毕。 等迁移结束,就迫不及待的登上后台看了看,还好诸位老朋友都在,在此再次感谢各位的厚爱。 后续会接着分享Go技术相关的文章,欢迎大家与我交流啊~ ? ? ?

    1.4K30发布于 2021-08-18
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。

    89100发布于 2019-11-13
  • 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶

    15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统

    Note 对于异常检测问题而言,样本数据集往往是倾斜的,即 标记为 1 异常的数据往往很少,而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的,所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题

    1.9K11发布于 2020-08-14
  • 来自专栏脑机接口

    迁移学习中的负迁移:综述

    今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。 虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展,然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。 关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看:《华中科技大学伍冬睿教授:非侵入式脑机接口中的迁移学习综述(2016-2020)》、《伍冬睿教授:脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习 当这些假设不满足时,负迁移就会产生,即使用源域的数据或知识反而会让学习性能变差,不如直接用目标域的数据进行训练,如下图所示: ? 可靠的迁移学习需要同时考虑3个问题: 迁移什么? 如何迁移? 何时迁移? 然而大多数迁移学习研究只考虑了前2个问题。 尽管负迁移是个很常见和严重的问题,人们也提出了很多克服负迁移的方法,但是目前并不存在关于负迁移的详尽的综述。

    3.1K30发布于 2020-11-11
  • 来自专栏信息化漫谈

    原来我不懂热迁移、冷迁移

    客户的原有认知是vmware私有云,因此会自然将vmware中的冷迁移、热迁移套用至公有云中的相应功能。接下来我们就讲一讲相应的区别。 一、冷迁移,实际是关机迁移迁移的应用场景主要是当虚拟机之下的物理机故障时,通过共享存储中的客户操作系统及数据在另一台物理机主机中将业务进行重新加载。 二、热迁移,实际是将内存数据与硬盘数据同步迁移迁移的应用场景主要是:1、硬件或系统的主动升级但又不希望中断虚机上的重要业务 2、某台物理机的负载太重,进行主动的虚拟机迁移迁移的好处是对用户业务的非常小,中断时间可到ms级,ping一般中断在2-6个包中断;用户内存数据进行了迁移,对业务应用无感知。 坏处是迁移过程不可中断,操作复杂。 因热迁移主要场景是服务商后端运维使用,因此在公有云中一般不提供热迁移功能。 图一,采用共享存储,只需要保存内存数据或同步内存数据 ?

    8.9K41发布于 2019-09-24
  • 来自专栏腾讯云迁移服务平台团队

    MSP迁移实践-对象存储迁移

    常见的迁移场景中,通常用户需要先了解源和目标两端的访问方法,自己开发脚本实施迁移。这使得迁移的难度高、周期长,并且由于迁移并非用户熟悉的常规操作,经常会遇到意料之外的问题。 为方便用户迁移,腾讯云建立了MSP迁移服务平台,目标是通过全界面化的操作为用户提供快速简便和高效的迁移能力。 本篇针对对象存储迁移场景中的不同情况进行分析,说明如何针对不同的迁移类型和条件,基于MSP平台建立最合适的迁移方案并实施迁移。 计划迁移的数据量 数据量的大小直接影响到对迁移资源的需求,并且影响迁移时间。 是否需要增量迁移 因为迁移前后需要保障文件的完整性和一致性,如果迁移过程中迁移源有持续增加的新文件,需要根据客户的具体情况针对这些增量文件制定双写或增量迁移方案 是否存在低频、冷数据 如果迁移源存在低频和冷数据

    2.8K312发布于 2019-07-03
  • 来自专栏PPV课数据科学社区

    迁移学习

    摘要: 到底是迁移学习?什么时候使用它?如何使用它? 所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络,这使得目前它在深度学习领域非常流行。 通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习,它是如何工作的,为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法,并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。 ? 目录: 1. 迁移学习的方法(训练一个模型以重用它,使用预训练模型,特征提取) 5. 受欢迎的预训练模型 它是什么? 在迁移学习中,能够使用预先训练模型的问题只能是与之不同但相类似的问题。 迁移学习的总体思路是利用已有知识,即一个模型从一项任务中学到的很多被标记的训练数据可以用在另外一个我们没有很多数据的新任务中。 迁移学习的方法 1. 训练一个模型并运用它 举个例子,你想解决任务A,但没有足够的数据来训练深度神经网络。

    1.3K21发布于 2018-07-24
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《Go语言精进之路:从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记

    醍醐灌顶到没有,别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应,说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好,一个文件里有多个结构体,想知道某个结构体有哪些方法,需要借助IDE 2、命名使用单字母,特定场景能理解,例如循环里的i,遍历map的k,v,但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意,宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名,这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释,而代码整洁之道里说注释就不应该存在,如果要用注释,说明写的代码无法准确清晰的表达意思。

    1.3K20编辑于 2022-09-21
  • 来自专栏运维小路

    kvm-虚拟机迁移(热迁移)

    上一小节我们介绍了冷迁移和故障迁移,本小节将介绍热迁移。 热迁移迁移是指在虚拟机保持运行状态的同时将其从一个宿主服务器迁移到另一个宿主服务器。 热迁移的过程大致如下: 初始化传输:将虚拟机的内存状态从源服务器传送到目标服务器。 持续同步:在迁移过程中,源服务器继续向目标服务器发送内存页的更新。 ,由于kvm虚拟机迁移命令并不会迁移本地数据,所以镜像文件必须是使用共享存储。 并且在虚拟机系统里面运行一个程序,确保该程序不受迁移影响。 原宿主机 目标主机 被迁移虚拟机 远程到虚拟机里面执行了一个shell脚本。 migrate 迁移参数 --live 在线迁移 myvm1 被迁移的主机名字 --unsafe 使用不安全模式,这个是由于涉及到虚拟机使用磁盘的几种模式 qemu+ssh

    1.5K10编辑于 2024-11-04
  • 来自专栏YG小书屋

    索引迁移

    索引迁移工具esm 下载地址:https://github.com/medcl/esm 经过测试发现使用--copy_setting和--copymappings失败。

    1.6K60发布于 2018-05-23
  • 来自专栏L宝宝聊IT

    KVM迁移

    静态迁移(冷迁移) 对于静态迁移,你可以在宿主机上保存一个完整的客户机镜像快照,然后在宿主机中关闭或者暂停该客户机,然后将该客户机的镜像文件复制到另一台宿主机中,使用在源主机中启动该客户机时的命令来启动复制过来的镜像 4、至此,KVM 的动态迁移操作就完成了。迁移后的客户机尽可能与迁移前一致,除非目的主机上缺少一些配置,比如网桥等。 迁移注意事项: 1、最好迁移的服务器cpu品牌一样 2、64位只能在64位宿主机间迁移,32位可以迁移32位和64位宿主机 3、宿主机名字不能冲突 4、目的宿主机和源宿主机软件配置尽可能的相同,如 有相同的桥接网卡 静态迁移 1、拷贝镜像文件和虚拟机配置文件 2、重新定义此虚拟机 动态迁移: 1、创建共享存储 2、两台机器挂载共享存储(手工挂载;使用资源池) 3、启动动态迁移 4、创建迁移后的虚拟机配置文件 5、 2、迁移时的存储错误: ? 3、迁移时FQDN错误: ? 4、迁移时语法错误: ?

    1.7K20发布于 2018-08-01
  • 来自专栏技术杂记

    mysql 迁移

    有了keepalived和mysql upgrade的技术作基础,可以结合两者完成无逢升级

    3.4K30编辑于 2022-03-22
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