1.说明 2.E-96系列电阻值代号对照表 E-96系列 标准阻值表阻值代码阻值代码阻值代码阻值代码阻值代码阻值代码1001X10001A1.00K01B10.0K01C100K01D1M01E10.202X10202A1.02K02B10.2K02C102K02D 10.503X10503A1.05K03B10.5K03C105K03D 10.704X10704A1.07K04B10.7K04C107K04D 1…

CentOS 5.3 ，可能是又一次非法断电关机什么的，两周后发现机器无法启动了， 每次启动的时候： ata1.00: exception Emask 0x0 SAct 0x0 SErr 0x0 action 0x0 ata1.00: BMDMA stat 0x24 ata1.00: cmd c8/00:00:bd:bc:04/00:00:00:00:00/e0 tag 0 dma 131072 in ata1.00: statu…

1 开始C 1.编写一个C程序&#xff0c;用于显示你的姓名和地址。 #include<iostream> #include<string>using namespace std;int main() {string name,address;name "Meng Dahai";address "Goushicun";cout << name << endl;co…

一、Openfire的Sip插件 在Openfire的插件里面&#xff0c;有一个Sip插件&#xff0c;但是该Sip插件不是一个Sip服务器&#xff0c;只是一个Sip客户端&#xff0c;下面主要介绍如何在Openfire上集成一个简单的Sip服务器插件。 二、该简单的Sip服务器有如下功能 1、遵守Sip标准…

1.问题背景 GaussDB轻量化分布式集群安装完成后&#xff0c;进行openssh和openssl升级&#xff0c;现有环境openssh-8.2p1-9.p03.ky10.x86_64和openssl-1.1.1f-2.ky10.x86_64版本&#xff0c;可以安装数据库&#xff0c;然后升级这两个版本到openssh-8.2p1-9.p15.ky10.x86_64和…

什么是MPP MPP (Massively Parallel Processing)&#xff0c;即大规模并行处理&#xff0c;在数据库非共享集群&#xff08;传统的单节点不属于集群&#xff0c;双机热备或Oracle RAC等&#xff0c;均是基于共享存储的&#xff09;中&#xff0c;每个节点都有独立的磁盘存储系…

大数据领域&#xff0c;实时分析系统&#xff08;在线查询&#xff09;是最常见的一种场景&#xff0c;前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE&#xff0c;如腾讯基于HIVE深度定制改造&#xff0c;改名…

目录 1. 前言 MPPDB集群服务组件主要分为内核端和集群管理端&#xff0c;内核端主要包括GTM组件&#xff0c;CN组件和DN组件&#xff1b;集群管理端主要包括CMServer组件和CMagent组件。 ​ 2. 内核端高可用设计 2.1 GTM高可用 在MPPDB中&#xff0c;GTM在集群中只有一个实例&a…

1.MPPDB简介 MPP&#xff0c;它是一款 Shared Nothing 架构的分布式并行数据库集群&#xff0c;具备高性能、高可用、高扩展特性&#xff0c;可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台&#xff0c;并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统。 2.MPPDB…

目录 1. 前言 2. 内核端高可用设计 2.1 GTM高可用 2.2 CN高可用 2.3 DN高可用 2.3.1 主、备、从高可用设计 2.3.2 数据复制 3. 集群管理端高可用设计 3.1 CMserver高可用 3.2 CMagent高可用 1. 前言 MPPDB集群服务组件主要分为内核端和集群管理端，内核端主要包括GTM组件…

1&#xff1a;三种数据库架构、特征、应用 数据库架构中shared-nothing等三个之间的优缺点&#xff09; 1.shared-everything 一般是针对单个主机&#xff0c;完全透明共享CPU/MEMORY/IO&#xff0c;并行处理能力是最差的&#xff0c;典型的代表是SMP技术 2.Shared-Disk&#…

clickhouse 新特性&#xff1a; 从clickhouse 22.3至最新的版本24.3.2.23&#xff0c;clickhouse在快速发展中&#xff0c;每个版本都增加了一些新的特性&#xff0c;在数据写入、查询方面都有性能加速。 本文根据clickhouse blog中的clickhouse release blog中&#xff0c;学…

版权声明&#xff1a;本文为博主原创文章&#xff0c;码字不易&#xff0c;未经博主允许&#xff0c;不得转载&#xff1a;https://mp.csdn.net/postedit/79765765。 本篇文章&#xff1a;AgeNet: Deeply Learned Regressor and Classifier for Robust Apparent Age Estimation…

不同缺失值(missing)填充(imputation)方法回归模型（Regressor）效果对比 缺失值可以使用0，均值、中位数、众数、KNN、回归、插值等多种方法进行填充； sklearn中提供了SimpleImputer、Imputer、KNNImputer等方法； 在如下的实践中主要对比下面几种填充方法及对应的相同回归…

下面以sklearn的KNeighbors模型举例&#xff1a; 1.对于分类&#xff08;Classifier&#xff09;模型&#xff0c;score函数计算的是精确度。底层是accuracy_score http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier.html#skle…

文章目录 1 前言2 RNN 的弊端3 LSTM4 代码实现5 重要部份讲解6 输出&#xff1a; 1 前言 和前几篇文章一样&#xff0c;依旧是分为讲解和代码实现。 2 RNN 的弊端 之前我们说过, RNN 是在有顺序的数据上进行学习的. 为了记住这些数据, RNN 会像人一样产生对先前发生事件的记忆…

最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告&#xff0c;包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中&#xff0c;我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中&#xff0c;我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于…

导入所需要的包&#xff1a; import numpy as np from keras.models import Sequential #按顺序建立 的神经网络 &#xff08;一层一层按顺序建立&#xff09; from keras.layers import Dense # Dense 全连接层 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化的模块 制作数据&am…

ICCV2021 德国马普所出品&#xff0c;侧重遮挡分析&#xff0c;本文介绍了一种用于遮挡敏感性分析的可视化技术。 强调对于采用采用直接回归的方法时&#xff0c;如何有效解决遮挡问题。 读后感&#xff1a; 1 HRNet-W32比Renet50强 2 数据集&#xff1a;hm36 eft mpi 足以…

Distilling Knowledge From a Deep Pose Regressor Network 文章目录 Distilling Knowledge From a Deep Pose Regressor Network主要工作主要结构损失函数原始的蒸馏使用student&imitation loss最小值将Imitation loss作为辅助损失将teacher loss作为损失的上界使用probab…