节点 特征 机器224w

实验七:Spark机器学习库Mtlib编程实践

1、数据导入 导入相关的jar包: import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器 Spark Mtlib

Redis 哨兵启动 以及 手动切换节点

服务启动 ./redis-server ../redis.conf 哨兵启动 ./redis-sentinel ../sentinel.conf查看当前服务是否是主节点(先登录到redis)INFO replication 要将从节点切换为主节点,您可以执行以下步骤: 首先,确保从节点已成功连接到主 ......
哨兵 节点 手动 Redis

机器视觉 - YoloV8 命令行安装

创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
命令 视觉 机器 YoloV8 YoloV

Ubuntu 20.04版本安装k8s控制节点

一、环境配置 服务器配置:2核4G IP:192.168.10.23 主机名:master4将改主机加入此 集群 # 1.修改主机名 hostnamectl set-hostname master4 && bash # 2.添加hosts 127.0.1.1 master4 192.168.10.2 ......
节点 版本 Ubuntu 20.04 k8s

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

数据科学 机器学习 (训练营)

地址: https://offerbang.io/ ......
训练营 机器 科学 数据

js string转html节点

1、 var str = "<h1>这是一个标题</h1>"; var parser = new DOMParser(); var doc = parser.parseFromString(str, "text/html"); var html = doc.body.firstChild; 2、 c ......
节点 string html js

简易机器学习笔记(十一)opencv 简易使用-人脸识别、分类任务

前言 前段时间摸了下机器学习,然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的,现在也正在写一篇有关yolo的博客,不过感觉理论偏多,所以在学yolo之前先摸一下opencv,简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了,下载在haarcascades 这里 ......
简易 人脸 机器 任务 笔记

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

Python面向对象之三大特征-多态

多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念,指的是同一种操作作用于不同的对象上时,可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现,这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下,程序可以根据对象的类型调用相应的方法,而不需要知道具体对象的类型。这样,不同的类可 ......
特征 对象 三大 Python

动力节点RabbitMQ教程|12小时学会rabbitmq消息中间件-01

今日主题内容: 1、What is RabbitMQ? 2、MQ的应用场景? 3、RabbitMQ运行部署 4、RabbitMQ工作模型 5、RabbitMQ交换机类型 6、RabbitMQ过期消息 7、RabbitMQ死信队列 8、RabbitMQ延迟队列 1. What is RabbitMQ? ......
中间件 节点 RabbitMQ rabbitmq 消息

两两交换链表中的节点 24

学习到的有两点,leetcode好像不设置哨兵节点,需要的话要自己额外设置。 点击查看代码 ListNode*dummy=new ListNode(0); 还有的就是递归的使用,先把自己这一层任务干完,然后还要与下一个任务建立联系。 点击查看代码 class Solution { public: L ......
节点 24

Prometheus监控k8s集群节点主机内存/CPU使用率

CPU使用率: (1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)) *100 说明: container_cpu_usage_seconds_total 该容器服务针对每个CPU累计消耗的CPU时间。如果有多个 ......
使用率 节点 集群 Prometheus 内存

Prometheus监控容器内pod节点内存/CPU使用率

内存使用率: 表达式1:sum (container_memory_working_set_bytes{container !="",container!="POD"}) by (container, pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{cont ......
使用率 节点 容器 Prometheus 内存

YAML示例:创建单幅本nginx容器到指定节点及其service

# one rc deployment, schedule it to the node that has a label "ip" equals to "172.18.8.241" apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: 241-d ......
节点 示例 容器 service nginx

【机器学习】逻辑回归

目录感知器的种类sigmoid(logistics)函数代价/损失函数(cost function)——对数损失函数(log loss function)梯度下降算法(gradient descent algorithm)正则化逻辑回归(regularization logistics regres ......
逻辑 机器

【机器学习】多元线性回归

目录多元线性回归模型(multiple regression model)损失/代价函数(cost function)——均方误差(mean squared error)批量梯度下降算法(batch gradient descent algorithm)特征工程(feature engineerin ......
线性 机器

LRU cache实现,还是使用伪头部和伪尾部节点写代码更加简单

class Node: def __init__(self, key, val): self.key = key self.val = val self.prev = None self.next = None class LRUCache: def __init__(self, capacity) ......
尾部 节点 头部 代码 还是

Python面向对象之三大特征-封装

三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性,而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时,会优先从对象本身的__dict__中查找,未找到,则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元(类)中,实现数据隐藏、代码组织、 ......
特征 对象 三大 Python

代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数

N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
随想录 节点 随想 个数 深度

深度学习之机器学习理论

(一)机器学习(Machine Learning):就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法,统计学家也称之为统计学习,但本质上起源于计算机科学的人工智能。 (二)机器学习的分类:机器学习主要分为两类,即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
深度 机器 理论

8.k8s之调动pod到指定节点

官方文档:将pod分配给节点题目:调度pod到指定节点 设置配置环境kubectl config use-context k8s 按如下要求创建并调度一个pod: - 名称:nginx-kusc00401 - image: nginx - Node selector: disk=ssd 解答: # ......
节点 k8s pod k8 8s

Nginx实战系列之功能篇----后端节点健康检查

Nginx实战系列之功能篇 后端节点健康检查 公司前一段对业务线上的nginx做了整理,重点就是对nginx上负载均衡器的后端节点做健康检查。目前,nginx对后端节点健康检查的方式主要有3种,这里列出: 1、ngx_http_proxy_module 模块和ngx_http_upstream_mo ......
节点 实战 功能 Nginx

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 ......
格局 缺陷 机器

k8s集群Node节点管理:节点信息查看及节点label标签管理

k8s集群Node节点管理:节点信息查看及节点label标签管理 Kubernetes集群Node管理 一、查看集群信息 [root@k8s-master1 ~]# kubectl cluster-info Kubernetes control plane is running at https:/ ......
节点 集群 标签 label 信息

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 ......
概率 算法 模型 机器 29

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 ......
梯度 机器

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

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

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 ......
乘子 机器
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