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Oracle Voting Disk 管理
管理Voting Disk 管理Voting Disk 依赖于 OCR，我们需要首先确保OCR正常，如果不正常请先恢复他 我们可以使用ocrcheck来查看OCR状态 1.1 Voting Disk 的储存 如果我们将Voting Disks存放在ASM中 我们需要将所有Voting Disk存放在同一个磁盘组中 同一个集群不支持既使用ASM又使用非ASM磁盘 voting disk 最小数量根据 disk : 最少五个voting disk(故障组) 1.2 备份 Voting Disks 从Oracle 11.2开始我们无需单独备份Voting Disk的数据，因为其集成与OCR中，跟随着OCR的备份而备份 Disks 我们可以使用crsctl对voting disk进行增加删除和替换操作 注意 voting disk 是否在ASM中 这些命令是有区别的 查询Voting Disk crsctl query 可以看到voting disk 的FUID 将 Voting disks 迁移至ASM中 $ crsctl replace votedisk +asm_disk_group 如果集群因为无voting
1.5K10发布于 2020-08-18 - 来自专栏歪歪梯Club
从majority voting解读Raft
Raft Raft是一个分布式一致性协调算法，采用状态机复制方法和majority voting选举算法。 majority voting majority voting即投票结果多数同意规则，也就是当某个决定出现分歧时，由大多数人（超过一半）做的决定作为最终决定。 所以， 在脑裂出现后，网络分区内机器不足一半以上的脑裂半区，永远不能执行事务和选出leader，通过majority voting可以确定一个leader选区。 因此一个使用majority voting分布式系统，至少需要有3台机器，才有意义（一次故障容忍能力）。 ? 投票实现 majority voting的投票，可以通过泛洪法，每台机器向能通信到的所有机器（同个网络分区下）投自己一票，当收到事务更完整（选举版本号最高之后，事务数量最多的一台机器）的投票时，改为投票给该机器
61010发布于 2020-07-06 - 来自专栏全栈程序员必看
UVA 10142 Australian Voting（模拟）
题意：澳大利亚投票系统要求选民们将全部候选人按愿意选择的程度排序，一张选票就是一个排序。一開始，每张选票的首选项将被统计。若有候选人得票超过50%，他讲直接胜出；否则，全部并列最低的候选人出局，而那些将出局候选人排在第一位的选票将被又一次统计为排名最高的未出局候选人。这一筛选过程将持续进行，直到某个候选人得到超过50%的选票，或全部候选人得票同样。
31310编辑于 2022-07-14 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
sklearn中的集成学习之Voting Classifier
在sklearn中提供了一个Voting Classifier的方法进行投票。这是属于集成学习的一种。Voting Classifier分为Hard和Soft两种方式。 1. Hard Voting实现： from sklearn.ensemble import VotingClassifier voting_clf = VotingClassifier(estimators ='hard') voting_clf.fit(X_train, y_train) voting_clf.score(X_test, y_test) 2. Soft Voting的实现： voting_clf = VotingClassifier(estimators=[ ('log_clf', LogisticRegression()), ='soft') voting_clf.fit(X_train, y_train) voting_clf.score(X_test, y_test)
2.2K20发布于 2020-11-03 - 来自专栏从ORACLE起航，领略精彩的IT技术。
Oracle 10g RAC OCR、Voting disk更换
环境：OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 RAC 需求：更换存储，OCR、Voting disk同时需要更换到新存储。 1.替换OCR 2.替换voting disk 1.替换OCR 替换OCR（Oracle Cluster Registry）首先需要关闭RAC所有节点的crs，然后导出当前的ocr配置文件，手工修改ocr.loc disk 替换voting disk比较简单，只需要把新的voting disk加进来，然后把旧的删除即可。 [root@rac1-server rules.d]# 附录：本次实验环境： 1.旧存储模拟：4块盘：其中第1块盘分成了2个区，绑定为raw设备raw1和raw2，分别给ocr和voting disk 2.新存储模拟：10块盘：其中前三块（raw11，raw12，raw13）给voting disk使用，第4块和第5块（raw14和raw15）给ocr使用： ?
1.1K10发布于 2019-05-21 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 13-2 Soft Voting Classifier
Voting Classifier 举一个例子，假设现在整个 Voting Classifier 集合了 5 个二分类模型，分别命名为模型 1、2、3、4、5。 Soft Voting 的使用条件 了解了 Soft Voting 的思想，使用 Soft Voting 集成的每一个算法模型都必须要能够估计概率值。 我们首先回顾上一小节实现的 Hard Voting Classifier，最后实现 Soft Voting Classifier。 voting_clf2.fit(X_train, y_train) voting_clf2.score(X_test, y_test) # 0.928 通过结果可以发现，Soft Voting Classifier 一旦算法支持估计概率，就可以使用 Soft Voting 将这些算法集成起来，在 sklearn 中调用 Soft Voting 非常容易，而且很多时候 Soft Voting 的效果要比 Hard Voting
1.8K80发布于 2021-04-07 - 来自专栏华仔的技术笔记
一个真实区块链项目的演练：以太坊Voting Dapp
image 投票合约：Voting 包含以下内容： 构造函数，用来初始化候选人名单。 编译器要求 pragma solidity ^0.4.18; 合约声明 contract Voting{} contract，关键字用来声明一个合约。 文件的内容，然后使用编译器（solc）的compile()方法 对合约代码进行编译： > code = fs.readFileSync('Voting.sol').toString()> solc = 直接在控制台输入： > compiledCode compiledCode.contracts[':Voting'].bytecode: 投票合约编译后的字节码，也是要部署到区块链上的代码。 整个项目地址： https://github.com/maheshmurthy/ethereum_voting_dapp.git
1.8K70发布于 2018-05-17 - 来自专栏DeepHub IMBA
机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
集成技术可以用来解决回归和分类问题 下面我们将介绍各种集成学习的方法： Voting Voting是一种集成学习，它将来自多个机器学习模型的预测结合起来产生结果。 GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC ensemble_voting GaussianNB()), ('knn',KNeighborsClassifier()), ('svc',SVC())], voting ='hard') ensemble_voting.fit(X_train,y_train) Bagging Bagging是采用几个弱机器学习模型，并将它们的预测聚合在一起，以产生最佳的预测。 如果你正在寻找一种简单且易于实现的集成方法，那么应该使用Voting。如果你的数据有很高的方差，那么你应该尝试Bagging。
1.8K01编辑于 2022-11-11 - 来自专栏全栈程序员必看
windows 环境怎样恢复 （oracle 11g grid） ocr voting 损坏的集群
windows 环境怎样恢复 （oracle 11g grid） ocr voting 损坏的集群 oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上，而ASM的启动依赖于ocr和votedisk
45910编辑于 2022-07-12 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
【DB笔试面试723】在Oracle中，什么是VF（Voting File，表决磁盘文件）？
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是VF（Voting File，表决磁盘文件）？ ♣ 答案部分 表决磁盘（Voting Disk）也叫仲裁盘（Quorum Disk），表决磁盘的作用是保存VF（Voting File，表决磁盘文件）。 ONLINE 47308575b8f34fe9bf0fc5f669d46987 (ORCL:OVDISK) [OVDISK] Located 1 voting disk(s). ,VOTING_FILE FROM V$ASM_DISK; GROUP_NUMBER PATH V ------------ ----------- 表决磁盘（Voting Disk）的作用是保存VF。VF的作用是实现集群的磁盘心跳，主要用于记录节点成员状态信息。在集群出现脑裂时，VF可以提供解决方案。
1.6K10发布于 2020-01-20 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
example-voting-app：一个学习容器化应用开发和运维的绝佳范例。
03 项目特点与学习价值 多语言与多技术栈 Example Voting App 使用了 Python、Node.js、.NET、Redis 和 Postgres 等多种技术和语言。 简单易懂 尽管 Example Voting App 是一个分布式应用，但它的设计非常简单，易于理解和上手。这使得它成为初学者学习容器化应用开发和运维的绝佳起点。 04 项目地址 https://github.com/dockersamples/example-voting-app
19010编辑于 2025-04-15 - 来自专栏啄木鸟软件测试
快速入门Python机器学习（26）
10.4 投票分类(Voting Classifier) 10.4.1 理论 模型 ：A - 99%、B - 1%，表示模型 认为该样本是 A 类型的概率为 99%，为 B 类型的概率为 1%。 硬投票 Hard Voting 模型 A得分 B得分 获胜者 1 99% 1% A 2 49% 51% B 3 40% 60% B 4 90% 10% A 5 30% 70% B A:两票、B三票 ，B获胜 软投票 Soft Voting 模型 A得分 B得分 1 99% 1% 2 49% 51% 3 40% 60% 4 90% 10% 5 30% 70% A：(99%+49%+40% 'svm_clf', SVC(probability=True)),('dt_clf', DecisionTreeClassifier(random_state=666))], voting=voting ) voting_clf.fit(X_train, y_train) mytitle = title+" "+voting+"Voting训练"
40310编辑于 2022-09-23 - 来自专栏k8s技术圈
Linkerd 与 ingress-nginx 结合使用以及对服务的访问限制
: voting-grpc namespace: emojivoto labels: app: voting-svc spec: podSelector: matchLabels 我们可以使用 linkerd viz authz 命令查看进入 Voting 服务的请求的授权状态： $ linkerd viz authz -n emojivoto deploy/voting SERVER metadata: name: voting-grpc namespace: emojivoto spec: server: name: voting-grpc # 关联 Server created $ kubectl get serverauthorization -n emojivoto NAME SERVER voting-grpc voting-grpc 有了这个对象后，我们现在可以看到所有对 Voting 服务的请求都是由 voting-grpc 这个 ServerAuthorization 授权的。
1.8K20编辑于 2022-09-29 - 来自专栏王先森
Linkerd服务网格中的Ingress流量管理与服务限制
: voting-grpc namespace: emojivoto labels: app: voting-svc spec: podSelector: matchLabels PROTOCOL voting-grpc grpc gRPC 我们可以看到该 Server 使用了一个 podSelector 属性来选择它所描述的 Voting 服务的 Pod，它还指定了它适用的命名端口 metadata: name: voting-grpc namespace: emojivoto spec: server: name: voting-grpc # 关联 Server created $ kubectl get serverauthorization -n emojivoto NAME SERVER voting-grpc voting-grpc 有了这个对象后，我们现在可以看到所有对 Voting 服务的请求都是由 voting-grpc 这个 ServerAuthorization 授权的。
1.4K10编辑于 2024-04-08 - 来自专栏DeepHub IMBA
集成学习中的软投票和硬投票机制详解和代码实现
(predicted_probas) hv_predictions = hard_voting(predictions) for i, (name, classifier) in enumerate( : {accuracy_score(actual, sv_predictions)}") print(f"Accuracy of Hard Voting: {accuracy_score(actual, : 0.8868 Accuracy of SciKit-Learn Hard Voting: 0.881 cikit-learn 实现产生的结果与我们手写的算法完全相同——软投票准确率为 88.68%， : 0.8914 Accuracy of Hard Voting: 0.8851 Wall time: 4min 34s 方法2：使用 SciKit-Learn 和 cross_val_predict =estimators, voting="hard") %time actual, vc_sv_predicted, vc_sv_predicted_proba = cross_val_predict
2.1K30编辑于 2022-03-12 机器学习基础之集成学习
2.4 Voting（投票）Voting 是一种简单的集成学习方法，通常用于分类问题。它的核心思想是将多个模型的预测结果通过“投票”来进行组合，最终的预测结果由多数模型的投票决定。 ）投票法（Voting）是将多个模型的预测结果进行加权投票，以确定最终的预测结果。 ='hard') # 训练投票模型voting_model.fit(X_train, y_train) # 预测结果voting_pred = voting_model.predict(X_test) ='hard')voting_model.fit(X_train, y_train)voting_pred = voting_model.predict(X_test)voting_accuracy = accuracy_score(y_test, voting_pred)print(f"Voting Classifier Accuracy: {voting_accuracy:.4f}") # 3.
74210编辑于 2024-12-04- 来自专栏数据和云
12c特性解读：RAC MGMTDB资料库新特性说明及初相识
默认情况，MGMTDB 数据库的数据文件存放在共享的设备，如OCR/Voting 的磁盘组中，但后期可以移动位置。 /_MGMTDB/DATAFILE/sysaux.258.854939615 +OCR_VOTING/_MGMTDB/DATAFILE/sysgridhomedata.261.854939891 +OCR_VOTING /_MGMTDB/DATAFILE/sysmgmtdata.260.854939737 +OCR_VOTING/_MGMTDB/DATAFILE/system.259.854939661 +OCR_VOTING /_MGMTDB/DATAFILE/undotbs1.257.854939605 +OCR_VOTING/_MGMTDB/ONLINELOG/group_1.263.854940051 +OCR_VOTING 的路径，也可以直接用如下命令查询： [grid@rac2 /]$ oclumon manage -get reppath CHM Repository Path =+OCR_VOTING/_MGMTDB
2.3K50发布于 2018-03-06 - 来自专栏Dance with GenAI
AI网络爬虫：ChatGPT调用Playwright爬取动态网页内容
page={pagenumber},pagenumber从1开始，每次加1，以22结束； 定位网页中所有class="voting-collection-list_item w-dyn-item"的div 元素，在div元素中定位class="voting-item-name_text"的a元素，提取其文本内容，写入Excel表格第1列；在div元素中定位class="voting-item-description_text text-style-2lines"的div元素，提取其文本内容，写入Excel表格第2列；定位class="voting-categories_link"的第1个a元素，提取其文本内容，写入Excel 表格第3列；定位class="voting-categories_link"的第2个a元素，提取其文本内容，写入Excel表格第4列；定位class="voting-categories_link"的第 w-dyn-item"的div元素 items = page.query_selector_all('div.voting-collection-list_item.w-dyn-item') for
77710编辑于 2024-09-29 - 来自专栏hotarugaliの技术分享
SpringOuting
N people are voting for a destination out of K candidate places. voting progress is below: First the class vote for the first candidate place. The voting ends. Otherwise they vote for the second candidate place. The voting ends. Otherwise they vote for the third candidate place in the same way and go on. Before the voting, the Chief Entertainment Officer did a survey, found out every one’s preference which
33420编辑于 2022-03-01 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
纯血鸿蒙APP实战开发——投票动效实现案例
"), bottomLeft: $r("app.integer.voting_component_fillet_radius"), topRight: $r("app.integer.voting_component_right_angle_radius ")) .height($r("app.integer.voting_component_polygon_height")) // 点击前，空隙宽度稍微大一些，且其中有PK二字 Stack() this.isClick) { Text() { Span($r("app.string.voting_component_mid_text_left")) . fontColor(Constants.LEFT_COLOR) Span($r("app.string.voting_component_mid_text_right")) .fontColor(Constants.RIGHT_COLOR) } .fontSize($r("app.integer.voting_component_mid_text_font_size
41620编辑于 2025-01-14
腾讯云开发者
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