分布式parameter机器server
在Linux Docker中部署RStudio Server，实现高效远程访问
在Linux Docker中部署RStudio Server，实现高效远程访问 📋前言 RStudio Server 使你能够在 Linux 服务器上运行你所熟悉和喜爱的 RStudio IDE，并通过 Web 浏览器进行访问，从而将 RStudio IDE 的强大功能和工作效率带到基于服务器的集 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
SQL Server特殊符号转义（使用ESCAPE定义转义符）
SQL Server特殊符号转义（使用ESCAPE定义转义符） 1.在like语句中，用Escape来转义： 特殊符号A类（用[]包括起来）： 对于特殊字符'%'，'['，'[]'， '_' 可以使用 '[]' 把它们包含起来： select * from [dbo].[Locations] whe ......
ECharts极坐标散点图：如何展示数据分布情况
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 5-1 集群的一些基本概念
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12714 1 重点关注 1.1 ACL命令行 getAcl:获取某个节点的acl权眼信息setAcl:设置某个节点的acl权限信息addauth:输入认证授权信息，注册时输入明文察码(登录 但是 ......
redis分布式锁学习
redis分布式锁 原理是通过setnx命令 setnx key value 如果key不存在 则设置value,如果存在则不做操作 jedis clientId = uuid; 1、stringRedisTemplate.opsForValue.setIfAbsent(lockKey,client ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
最好的Windows桌面系统或者是Windows Server
现在的Windows越来越流氓了，系统里内置了一大堆的广告app，还不让卸载。每次推出新系统，微软都要雇一些鼓吹手，拼命鼓吹新系统比老系统跑得还快，甚至比xp还快，笑。事实是资源消耗一代比一代厉害。硬件厂商似乎觉得用户换电脑的速度太慢了，微软似乎在帮这些厂商催促用户换电脑。 最好用的 Windows ......
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python写数据到sql server
环境: python:3.6.5 pymssql:2.1.5 db:sql server 2012 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os, json, urllib, datetime, shutil import time import pym ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
"mysql : 无法将“mysql”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。"错误以及"Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061) after Installation"错误解决办法
在mysql的安装路径的bin目录下执行命令 mysqld --install, 在windows上安装mysql服务 mysqld --initialize, 初始化数据目录. 然后在windows中使用win+r service.msc 命令打开windows服务, 找到并手动启动mysql的服 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-8 权限acl详解，acl的构成-scheme与id
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12704 1 重点关注 1.1 权限的构成 权限字符串缩写 crdwa CREATE:创建子节点 READ:获取节点/子节点 WRITE:设置节点数据 DELETE:删除子节点 ADMIN:设置 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-9 acl的构成-permissions
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12705 1 重点关注 1.1 权限的构成 权限字符串缩写 crdwa CREATE:创建子节点 READ:获取节点/子节点 WRITE:设置节点数据 DELETE:删除子节点 ADMIN:设置 ......
Windows Server 环境下 Mysql-8.0.32-winx64 升级至 Mysql-8.2.0-winx64版本
Mysql-8.0.32-winx64 升级至 Mysql-8.2.0-winx64版本 摘要： 环境：Windows Server 2019 Datacenter Mysql 8.0.32 升级至 Mysql 8.2.0 操作记录，跨域服务器访问； 准备工作：升级新版本、备份旧版本数据 zip压缩 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-6 子节点watcher事件
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12702 1 重点关注 1.1 子节点如何添加watch stat /imooc watch 不存在的节点，可以用该命令，多用于新增 get /imooc watch 修改删除节点，子节点增删等 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......