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声明一下:本文仅用作技术研究 小小的娱乐一下 学校有一个机房用的极域电子教室 就是这种 版本不太清楚 估计有点老 记得刚开学时试过好像是注册表可以直接看到退出密码 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\TopDomain\e-learning Class Standard\1.00 (ps:这个方法不是我要的…

keil uv5出现L6406E错误

Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching uart3.o(.bss). 错误如图: 经过排查好额网上查询,按照查到的方式修改了以下: 网上说的是编译器的版本问题,我是改了之后不见好,排查发现…

W800|WIFI|CDK|W80X SDK v1.00.10|官方demo|学习(2):t-connect

目录 官方文档及SDK 1、W800 SDK v1.00.10更新内容: 2、 DEMO概要 3、t_connect demo测试 CDK中打开project: Project文件在: 编译完成:​编辑 用Upgrade_Tools(V1.4.8)刷入模组: 显示已…

E-96系列电阻值代号对照表

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启动后报错——ata1.00: error

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…

C++练习题(1):开始C++、处理数据、符合类型、循环和关系表达式

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…

Openfire集成Sip服务器

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…

Gaussdb: CN修复失败对openssl版本依赖问题处理

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…

MPP概述

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…

MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?

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…

mpp与mysql集群_MPPDB集群高可用设计

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…

MPPDB分布式结构化数据库

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…

MPPDB集群高可用设计

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…

mppdbLibra

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 MPPDB数据库--新特性使用示例

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…

年龄及性别预测(2)AgeNet: Deeply Learned Regressor and Classifier for Robust Apparent Age Estimation

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

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…

注意:Classifier和Regressor的score函数,是不同的!

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…

Keras【Deep Learning With Python】LSTM 循环神经网络解决Regressor回归问题

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…

Python进行多输出(多因变量)回归:集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR回归训练和预测可视化

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…