故障预测

Hadoop 中的大数据技术：调优篇（3）

HDFS—故障排除NameNode故障处理需求NameNode进程崩溃且存储的数据丢失，如何恢复NameNode？
大数据深度洞察·2024-09-03 00:33

MySQL主从同步

这种技术广泛应用于数据备份、读写分离、故障恢复等多种场景。
m0_63550220·2024-09-03 00:32

2018-02-17思考的质量决定生活的质量

可能在过年新的时候有点放松反而思路会更加开阔一些想的东西比较多但是思考质量还有所欠缺思考质量感觉就可以由思考的深度和广度来衡量思考的广度就是考虑问题的全面性会不会遗漏重要的因素智者千虑必有一失，尽量要做到万无一失还有就是思考的深度简单而言，就是时间的纵深，自己能不能预测未来能不能看到最后的结局这不禁让我想起猎人里面印象最深刻的一个片段
无限游戏指引·2024-09-02 23:15

【没发表过的创新点】基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、BiTCN-LSTM模型概述三、基于BiTCN-LSTM的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab
荔枝科研社·2024-09-02 23:55

python奇数平方和_平方和

多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点
weixin_39807352·2024-09-02 23:54

足球走地大小球预测

走地大小球，预测进球数简单明了。无论比赛双方哪一方进球，对于您而言，都是欢喜的。只要
lizi88888·2024-09-02 22:20

自然语言处理--Keras 实现LSTM生成文本

令人兴奋的是，基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理，使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符，并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。
糯米君_·2024-09-02 22:20

3个心得关于3招助力快速进入心流状态

那么在物质基础——精力消耗上，就可以去打造心流突破点：1、环境触发器：新冒险（与周边主流声音意见不太一致），新体验，不一样，不可预测，具有一定复杂度，深度参与才能获得的深层体验，对于进入心流状态有帮助。
和妮共婵娟·2024-09-02 22:21

孩子压力大，父母如何来帮助孩子疏导@三七写作营

父母要客观准确的分析孩子现实能力水平与发展潜力，从而对孩子的发展做出预测，并根据孩子的发展变化及时做出适当的调整。
娜娜儿童教育心理咨询师·2024-09-02 20:46

爱里相遇.微笑溪水《好好学习》

任何一个人和任何一头猪之间的基因差异，是恒定的、可量化的，但是，人与人之间的差异则会大到完全超乎你的想象，乃至无法预测。
微笑溪水·2024-09-02 18:11

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性
不二人生·2024-09-02 17:54

什么是日志分析

日志分析（或日志文件分析）是检查整个网络生成的日志数据的过程，日志数据从各种来源生成，包括外围设备、工作站、服务器、应用程序以及其他硬件和软件组件，集中收集并分析这些信息，可以更好地理解网络运行、排除故障
ManageEngine卓豪·2024-09-02 17:50

岩石可能是碳储存和全球气候预测的关键

这一发现将极大地改善气候变化的预测，而这些预测依赖于对碳循环的理解。这两位作者说，这一新发现的氮源也可以为陆
wumingzhi111·2024-09-02 17:50

计算机三级数据库---基础篇

选择题第四章数据库应用系统功能设计与实现选择题第五章UML与数据库应用系统填空+选择第六章高级数据查询填空题第七章数据库及数据库对象大题第八章数据库后台编程技术填空题第九章安全管理选择题第十章数据库运行维护与优化填空+选择第十一章故障管理选择题第十二章备份与恢复数
沐硕·2024-09-02 17:18

2018-07-16

日精进，今天给辆路虎揽胜运动做大保养，全部进行检查，发现后差速器油封漏油，把它清洗干净，出去试车锁定故障问题，随后和客户进行沟通。、
张林林_53db·2024-09-02 16:14

3-Vuex状态管理

它集中管理应用程序中的所有组件的状态，并提供了一种可预测的方式来修改和查询状态。Vuex的核心概念包括：State（状态）：应用程序的状态存储在一个单一的对象中，称为state。
菜-卷·2024-09-02 15:12

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。
张九日zx·2024-09-02 15:48

快速指南：修复《七日死》游戏启动故障，应对unityplayer.dll文件缺失

要解决《七日死》游戏中unityplayer.dll文件缺失导致的启动失败问题，你可以遵循以下步骤进行快速修复：1.重新安装游戏：最直接的方法是卸载《七日死》，然后从官方或可靠的平台重新下载安装包进行安装。安装过程中通常会自动包含所有必需的DLL文件。2.手动复制DLL文件：访问Unity官方网站或其它可信资源，下载与游戏版本匹配的unityplayer.dll文件。找到游戏的安装目录，通常位于C
Cathy_919·2024-09-02 14:05

简单聊聊vpc故障排查

场景：有业务同事反馈两个vpc不通，影响业务之间的访问。排查思路：初步判断是对等链接路由的问题，于是认真检查路由发现并没有做过变动。经咨询其他同事，发现有人调整过安全组的策略，于是查看了修改的安全组策略，发现问题所在，重新调整了安全组策略后，问题解决。提示：vpc不能互通，多注意观察下安全组的配置策略是否变动。
ajax_beijing_java·2024-09-02 07:21

导致抑郁的不全是压力，也是我们看待压力的一种态度~

着急赶路的后方车辆，以为白色小车出了故障，纷纷绕道行驶。只见这时，一名男子从车上下来，快步翻过机动车道和非机动车道之间的围栏后，又迅速越过桥最外侧
郁金香抗抑郁·2024-09-02 07:00

nginx 容错机制

如果其中一台服务器有故障，我们是不是可以自动轮询到下一台服务器上，这样就可以不影响正常的流程。
♛薄情痞子♛·2024-09-02 05:38

Mysql -- 组复制

有时服务器可能会意外的退出组（故障），在这种情况
「已注销」·2024-09-02 05:36

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码
山水之间2018·2024-09-02 04:30

4.第七章第四节成学玲

ZARA提高了速度减少了批量，按照实际订单组织生产，门店经理为了维持门店的销售业绩，必须预测需求，这样就把消耗降到最低，实行限时销售，争取不打折，卖干净，30年如一日缩短供货时间，总部给每个门店经理配备
成学玲·2024-09-02 04:01

【Motion Forecasting】片段节选：QCNet：双阶段轨迹解码提升运动预测任务的性能

HiVT是运动预测任务中非常经典的一项工作，QCNet基于HiVT进行了较大的改动，提出了Query-Centric的场景编码方法，使得场景当中经过编码器得
YGGP·2024-09-02 04:59

2023-09-09

就此，敝人郑重向国家各级气象部门和地震台网建议：聘请熟谙易学预测的人士担任顾问，改变一直存在的预报不准问题。当前
余則徐·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以
kkchenjj·2024-09-02 03:55

Kafka ACK机制详解笔记

acks=1：等待Leader分区确认，可靠性较高，但Leader故障可能丢数据（Kafka2.0默认值）。acks=all（或-1）：等待所有ISR分区确认，最可靠，但性能较低。
modelsetget·2024-09-02 03:23

2024年做地推app拉新还有哪些机会？盘点10大最具变现能力的app拉新推广一手单

本期文章，U客直谈就带大家大胆预测2024年做地推app拉新还有哪些机会？并就此为大家盘点10大
U客直谈APP·2024-09-02 03:50

Kafka【二】关于消费者组（Consumer Group）、分区（partition）和副本（replica）的理解

消费者组（ConsumerGroup）是Kafka中的一个重要概念，它用于管理多个消费者的负载均衡以及故障恢复。消费者组是由多个消费者实例（ConsumerInstanc
流烟默·2024-09-02 02:20

天有不测风云，人有旦夕祸福

故障灯亮了。怎么也没有想到，自己的一时疏忽大意，居然酿成大错。已经为我遮风挡雨一年多的二手小破车，竟然被我开拉缸，发动机彻底报废了。事情是这样的，早上六点多起床，从YZ家小区开车出来，直奔单位。
陌路将至·2024-09-02 01:08

时序预测相关论文阅读笔记

笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

一次bad udp checksum故障

用户反馈client访问某服务的udp端口1107访问异常，使用tcpdump在服务端抓包时发现，客户端发给服务端的udp报文可以接收到，但服务端发给客户端的udp报文会报错badudpcksum#tcpdump-iany-nneevvvudpandport110711:01:57.774673Infe:16:4f:00:00:00ethertypeIPv4(0x0800),length218:(
robin5911·2024-09-01 21:50

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。
背包客研究·2024-09-01 20:14

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究·2024-09-01 20:14

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。
Axlsss·2024-09-01 20:11

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！
风清扬雨·2024-09-01 19:06

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

联华证券-美联储降息补贴：额外补贴，美元短期走势或保持稳定

市场进一步确信美联储9月的加息举措，即便对加息幅度的预测并不一致。
ccjpcbe·2024-09-01 18:58

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer
AI算法网奇·2024-09-01 17:53

读书笔记｜像欧奈尔信徒一样交易-4

2、投资者应该把精力集中在当前，及时了解市场所呈现出来的新情况，没有任何人的预测能够和市场真实的运行方向始终完全一致，而且，这对成为一名成功的投资者来讲，也是完全不必要的。
博庚·2024-09-01 17:15

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测
weixin_75033552·2024-09-01 17:22

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

【数据科学项目实战】结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现

数据科学项目实战结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现引言数据科学已经成为许多行业的核心驱动力，从金融到医疗，从零售到制造，各个领域都在利用数据科学进行预测、优化和决策。
爱技术的小伙子·2024-09-01 11:48

旁路部署是什么？它是如何解决大型数据中心的DDOS防护问题的？

通常大型数据中心都会使用旁路部署技术来应对：抗拒绝服务产品可以不必串联在原有网络中，除了减少故障点，而且由于大多数带宽不必实时通过抗拒绝服务产品，因此一个较小的抗DDoS清洗容量就可以适用于一个大带宽的网络中
we_2b9f·2024-09-01 11:35

《黑天鹅》片段

根据过去预测未来的问题可能比我们已经讨论的问题还要严重，因为相同的过去的数据既可以证明一个理论，又可以同时证明完全相反的理论！如果你明天还活着，这可能意味着你有可能长生不老，或者你更接近死亡。
红领巾骑士·2024-09-01 10:41

Oracle数据库在企业级应用中的优势与最佳实践

可靠性：通过使用RAID、数据镜像和自动故障转移等技术，Oracle确保了数
Lill_bin·2024-09-01 09:32
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