大数据分布式机器学习api 第8页

zabbix的组件

;2)databasestorage:专用于存储所有配置信息，以及由zabbix.收集的数据;e3）webinterface:zabbix的GUI接口;e4)proxy:可选组件，常用于监控节点很多的分布式环境中

BK_小小关·2024-09-13 04:18

【网易低代码】第2课，页面表格查询功能

这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中

Karle_·2024-09-13 03:15

编程常用命令总结

编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令

Yellow0523·2024-09-13 02:42

机器学习到底是个啥

机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

Redis与MySQL双写一致性如何保证？

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

陈二狗想吃肉·2024-09-13 02:22

从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引

这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询，特别适用于大数据量场景。1.基本概念：数据存储与索引在理解稀疏索引之前，首先需要理解ClickHouse的列式存储

goTsHgo·2024-09-13 02:09

Docker部署单点es

Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。

Javaismymorning·2024-09-13 02:07

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

Redis基于Geo的地理位置操作

packagecom.example.redis;importorg.junit.jupiter.api.Test;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired

当归. z Z·2024-09-13 01:03

Java 实体类转byte数组

可以使用Java提供的序列化API或第三方库实现。

亦诗亦诗·2024-09-13 01:32

OpenStack Ironic 裸金属的配置及使用

环境当前OpenStack版本为Rocky操作系统为CentOS7.6api节点即控制节点conductor节点即裸金属计算节点控制节点node1、node2、node3计算节点node1、node2、

Ankele·2024-09-13 01:00

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌识别系统

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

Lossya·2024-09-12 23:47

AUTOSAR_EXP_ARAComAPI的5章笔记（4）

返回目录5.3.5Events对于远程服务提供的每个事件，ProxyClass包含一个特定于事件的包装类（事件类）的成员。在示例中，ProxyClass的成员名为BrakeEvent，类型为events::BrakeEvent。正如在5.2中看到的，ProxyClass的所有事件类都是在包含在代理命名空间中特定事件的命名空间中生成的。代理中的事件成员用于访问事件/事件数据，这些数据是由我们的代理所

青草地溪水旁·2024-09-12 22:14

使用java9的uuid生成方式，让uuid生成速度提升一个档

简介UUID的目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。

编程小世界·2024-09-12 21:54

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

Codefengfeng·2024-09-12 21:37

ECharts地图-自定义26(大数据量散点图、地图飞线效果)

代码视频讲解：ECharts地图-自定义26_哔哩哔哩_bilibiliECharts地图-自定义26

图表制作解说·2024-09-12 20:03

Python爬虫入门实战：抓取CSDN博客文章

一、前言在大数据时代，网络上充斥着海量的信息，而爬虫技术就是解锁这些信息宝库的钥匙。Python，以其简洁易读的语法和强大的库支持，成为编写爬虫的首选语言。

A Bug's Code Journey·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

如何利用人工智能增强API和微服务的云安全

概述API是一组指导方针和协议，用于促进软件应用程序之间的通信。它概述了软件组件交互的方法，简化了开发和集成系统的过程。微服务架构代表了一种将大型应用程序划分为多个服务的软件开发方法。

极道亦有道·2024-09-12 19:27

本地内存和分布式缓存（面试）

本地缓存和分布式缓存本地缓存：缓存组件和应用在同一进程中。但各应用都需要维护单独的缓存，无法共享缓存。分布式缓存：缓存组件和应用分离，不在同一进程，多个应用可直接共享缓存。

rylzdz·2024-09-12 19:25

Python轻量级ORM框架——peewee

适合企业级开发，容易与任意Web框架集成，学习成本更高DjangoORM：Django框架中内嵌的ORM模块，易学易用，只适合Django项目使用peewee：轻量级框架，适合个人开发，容易与任意Web框架集成，API

半生浮名只是虚妄·2024-09-12 19:55

分布式中间件-几个常用的消息中间件

文章目录常见消息中间件1.RabbitMQ2.ApacheKafka3.RedisPub/Sub4.ActiveMQ5.AmazonSimpleNotificationService(SNS)和SimpleQueueService(SQS)6.RocketMQ差异总结消息协议1.AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)2.STOMP(SimpleTextOrient

问道飞鱼·2024-09-12 19:24

【面试系列】Spark 高频面试题解答

⭐️大数据平台建设指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python：初识、了解与热恋》：涵盖了Pytho

野老杂谈·2024-09-12 18:52

鸿蒙 - 数组常用的API

push()-在数组末尾添加一个或多个元素，并返回新的长度。pop()-删除数组的最后一个元素，并返回那个元素。shift()-删除数组的第一个元素，并返回那个元素。unshift()-在数组的开始添加一个或多个元素，并返回新的长度。slice()-返回数组的一个浅拷贝。splice()-通过删除现有元素和/或添加新元素来更改一个数组的内容。concat()-连接两个或更多数组，并返回一个新数组。

�皓月�488·2024-09-12 18:21

Mitochondria

SRASearchterm:(mitochondria)AND"Homosapiens"[orgn:__txid9606]https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/?

浩瀚之宇·2024-09-12 18:31

Peewee的基本使用

背景：刚接触大数据工作，要核对大量的接口返回数据的准确性验证工作，由于数据字典在编写sql的时候查看很不方便，而且对现有数据接口不是很清楚且表、字段数据量多且短时间内无法烂熟于心，给予此背景，简单的整理了一下

不曾驻足·2024-09-12 18:20

Spark面试题

Spark的主要特点1.2描述Spark运行时架构和组件主要的Spark架构组件：1.3讲述Spark中的弹性分布式数据集（RDD）和数据帧（DataFrame）弹性分布式数据集（RDD）主要特征：创建和转换

golove666·2024-09-12 18:19

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝

七七Seven～·2024-09-12 17:45

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

鸿蒙（API 12 Beta6版）GPU加速引擎服务【自适应VRS】

GL_APICALLvoidGL_APIE

移动开发技术栈·2024-09-12 16:38

2022-04-17

NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序（scRNA-seq）已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究

图灵基因·2024-09-12 15:12

java api gateway_微服务中的 API 网关（API Gateway）

背景我们知道在微服务架构风格中，一个大应用被拆分成为了多个小的服务系统提供出来，这些小的系统他们可以自成体系，也就是说这些小系统可以拥有自己的数据库，框架甚至语言等，这些小系统通常以提供RestApi风格的接口来被

Showtime 100·2024-09-12 15:32

程序化自动交易，合约量化交易软件用哪个比较好

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python

财云量化·2024-09-12 15:00

在 Vue 2 中使用 Axios 发起 POST 和 GET 请求

在Vue2应用中，Axios可以帮助我们轻松地与后端API进行通信。本文将介绍如何在Vue2项目中引入Axios，并使用它来发起POST和GET请求。

Jarvis Downey·2024-09-12 15:30

由pyproject.toml引发的讨论

tool.poetrypyproject.toml以项目fastapi的pyproject为例，介绍一下pyproject.toml的组成部分：这告诉像pip这样的工

马踏飞燕&lin_li·2024-09-12 15:59

Nacos基本应用

Nacos基本应用Nacos提供了SDK和OpenAPI方式来完成服务注册与发现等操作，SDK实际上是对于http请求的封装。微服务架构的电子商务平台，其中包含订单服务、商品服务和用户服务。

Srs Title·2024-09-12 14:23

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

Python 实时语音识别

Python实时语音识别语音识别语音识别API语音识别步骤效果展示代码下载最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。

TEDxPY·2024-09-12 13:20

如何让echarts中title可以旋转以及在四周加上title

需要达到的效果图如下：需要实现这种的效果我们需要用到，graphic这个Api，具体实现：1.在graphic使用elements这个属性；2.设置title需要几个title你就设置几个；3.属性解释

今晚吃什么呢？·2024-09-12 13:49

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

大数据行业发展进步的原动力是什么？

大数据时代，数据源是大数据行业发展进步的原动力，是行业内获得竞争力的核心资本。数据源的保有量叠加开发应用能力，将奠定大数据公司的市场地位。

丨程序之道丨·2024-09-12 13:04

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

Nacos的应用

Nacos是一个开源的分布式服务发现和配置管理平台，可以帮助开发人员和运维人员更好地管理微服务和云原生应用。本文将详细介绍Nacos的应用，包括其主要功能、使用场景和具体步骤。

chen_xiayu·2024-09-12 13:15

4-5.Android Camera 之其他方式预览图像编码模板（TextureView）

一、CameraCamera用于捕获图像和视频在Android开发的早期阶段，Android提供android.hardware.CameraAPI，开发者用它来访问和控制设备的摄像头硬件然而，随着Android

我命由我12345·2024-09-12 12:41

STM32 HAL freertos零基础（六）计数型信号量

啥也不会的小白研究生·2024-09-12 12:11

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