文件系统机器学习存储引擎云计算

网络安全-网络安全及其防护措施12

56.云计算网络架构概念和特点云计算网络架构是为支持云计算服务模型（如IaaS、PaaS、SaaS）而设计的网络布局和管理方案。它旨在实现高效的资源共享、弹性扩展和灵活的服务交付。
Jr_l·2024-08-24 08:42

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769·2024-08-24 07:37

云计算day27

任务背景公司的服务器越来越多,维护⼀些简单的事情都会变得很繁琐。⽤shell脚本来管理少量服务器效率还⾏,服务器多了之后,shell脚本⽆法实现⾼效率运维。这种情况下，我们需要引⼊⾃动化运维⼯具,对多台服务器实现⾼效运维。任务要求任务要求通过管理服务器能够按照需求灵活⾼效地管理所有应⽤服务器的运维操作任务拆解1,需要⼀台服务器做管理端,来连接管理所有的应⽤服务器2,考虑如果只针对⼀部分应⽤服务器进
巭氼·2024-08-24 07:36

云计算day21

⼀、MySQL函数数据分析的基础1.排序1.max2.min2.汇总1.count2.sum3.avg3.数制1.⼆进制1.002.113.2104.3115.41006.2.⼋进制3.⼗进制常⽤聚合``函数统计表中数据的⾏数或者统计指定列不为空值的数据⾏个数selectcount(*或表头名)from表名；计算指定列的最⼤值，如果指定列是字符串类型(⽂字类型)则使⽤字符⾸拼排序selectmax
巭氼·2024-08-24 07:06

云计算day24

1.描述以及工作原理1.什么是LVS2.LVS调度算法1.静态调度算法FixedSchedulingMethod1.轮询2.加权轮询3.目标地址hashlinuxvirturalserver的简称，也就是linxu虚拟机服务器，这是一个由章文嵩博士发起的开源项目，官网是http://www.linuxvirtualserver.org,现在lvs已经是linux内核标准的一部分，使用lvs可以达到
巭氼·2024-08-24 07:06

云计算day12

1.dns的2种解析方式1.正向解析将域名解析为ip地址2.逆向解析将ip地址解析为域名设置解析方式，都是在zone文件中named.conf解决权限named.rfc1912.zone解决解析方式3.DNS方向解析把192.168.71.145这个ip地址逆向解析为www.yuanyu.zhangmin4.VMware和centos7的一些问题1./etc/resolv.conf文件在重启系统或
巭氼·2024-08-24 07:06

推荐使用：Helia - 现代化的IPFS TypeScript实现

推荐使用：Helia-现代化的IPFSTypeScript实现Helia是一个轻量级、模块化且面向未来的TypeScript实现，专为JavaScript和浏览器环境设计的IPFS（星际文件系统）库。
宋韵庚·2024-08-24 07:34

云计算虚拟化的主要类型有哪些？有哪些优势？

云计算虚拟化是一种资源管理技术，其核心在于将计算机的各种实体资源（如CPU、内存、磁盘空间、网络适配器等）进行抽象、转换，并呈现出来供用户分割、组合成一个或多个逻辑上的资源。
weixin_54503231·2024-08-24 07:03

云计算day28

一、ansible模块script模块[root@localhost~]#vimtest000.sh#!/bin/bashmkdir/tmp/threetouch/tmp/three/testecho'iamecho,atmttt'>/tmp/three/testecho'welldone'[root@localhost~]#sourcetest000.shwelldone[root@localh
巭氼·2024-08-24 07:03

OpenStack云计算平台实战

项目一任务一了解云计算目前主流的开源云计算平台如下：OpenStack。
港南四大炮亡·2024-08-24 06:28

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。
爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机
WarrenRyan·2024-08-24 04:28

职业院校云计算实训室建设方案全景剖析

在信息化社会的今天，云计算作为一项关键技术，正在迅速改变着教育和培训的方式。
武汉唯众智创·2024-08-24 04:40

云计算笔记

1.描述以及工作原理1.什么是LVS2.LVS调度算法1.静态调度算法FixedSchedulingMethod1.轮询2.加权轮询3.目标地址hashlinuxvirturalserver的简称，也就是linxu虚拟机服务器，这是一个由章文嵩博士发起的开源项目，官网是http://www.linuxvirtualserver.org,现在lvs已经是linux内核标准的一部分，使用lvs可以达到
qq_58293443·2024-08-24 04:10

【RH134知识点问答题】第9章 访问网络附加存储

NFS是一种分布式文件系统协议，主要功能包括：①允许远程计算机通过网络访问共享文件。②实现文件系统在客户端和服务器之间的透明访问。③支持文件的共享、读取和写入，使得多个计算机可以共享相同的文件
是芽芽哩！·2024-08-24 03:38

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法
Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M
LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。
代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l·2024-08-24 02:28

使用PowerShell自动化Windows系统管理任务（上）

在本文中，我们将深入探讨使用PowerShell自动化Windows系统管理任务的多个方面，包括但不限于用户管理、服务管理、文件系统操作、网络配置、
Good_tea_h·2024-08-24 01:23

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用
夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。
jun778895·2024-08-24 00:48

Linux buffer/cache

proc/sys/vm/drop_caches#清除页面缓存、目录项以及inode下面了解一下这几种都是什么,简单理解，目录项和inode，那么只要有读取遍历目录，那么就会去从磁盘读取inode和目录文件系统结构
luminous_gg·2024-08-24 00:47

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50·2024-08-23 22:34

云手机：TikTok运营的必备工具

云手机是一种基于云计算技术的虚拟手机服务。用户可以通过云手机服务，在云端模拟并使用一个虚拟的Android手机系统。这意味着用户
Ogcloud天耘科技·2024-08-23 21:01

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~
揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。
范范0825·2024-08-23 20:22

DMDSC搭建手册

裸设备：一种没有经过格式化，不被Unix/Linux通过文件系统来读取的特殊字符设备，允许直接访问磁盘而不经过操作系统
ahriall·2024-08-23 19:48

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

云计算33------学习playbook-roles，脚本创建数据库和表，mycat读写分离

上午1、roles（角色）介绍roles(⻆⾊):就是通过分别将variables,tasks及handlers等放置于单独的⽬录中,并可以便捷地调⽤它们的⼀种机制。假设我们要写⼀个playbook来安装管理lamp环境，那么这个playbook就会写很⻓。所以我们希望把这个很⼤的⽂件分成多个功能拆分,分成apache管理,php管理,mysql管理，然后在需要使⽤的时候直接调⽤就可以了，以免重复
是小梅吖~·2024-08-23 15:51

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。
生信小课堂·2024-08-23 14:08

Linux系统性能调优技巧详解

Linux系统性能调优技巧详解Linux系统凭借其稳定性、灵活性和开源社区的支持，在服务器、云计算、嵌入式系统等领域得到了广泛应用。
一个代码猎人·2024-08-23 13:08

ZooKeeper-安装-配置-启动

它被设计为易于编程，并使用以熟悉的文件系统目录树结构为样式的数据模型。它在Java中运行，并且具有Java和C的绑定。众所周知，协调服务很难做到正确。它们特别容易出现错误，例
垃圾宝宝·2024-08-23 12:02

java后端都要学那些知识

java后端应该学习那些知识一、引言Java后端的重要性：介绍Java作为后端开发语言的广泛应用，包括企业级应用、大数据处理、云计算等领域。
程序员牛马家·2024-08-23 11:55

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP
计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

vmware 虚拟机磁盘扩容

扩容关闭虚拟机设置->硬盘->扩展，输入扩展后的磁盘大小使用fdisk工具p显示分区信息d删除分区n创建分区t修改分区id挂载该分区到文件系统扩展根目录由于已经有分区挂载在该目录下我们只要扩展这个分区的大小即可使用
kur0mi·2024-08-23 10:59

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习
迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历
zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le
#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

MySQL体系架构图

MySQL由连接池、SQL接口、解析器、查询优化器、缓存、存储引擎等组成，可以分为三层，即MySQLServer层、存储引擎层和文件系统层。MySQLServer层又包括连接层和SQL层。
BPDU·2024-08-23 10:48

泛微华南牵手深圳前海第三方供应链数据方案有限公司

公司拥有一批来自国内外供应链管理行业的管理及技术专家智库团队，将传统流通领域与IT技术有机结合，集应用电子商务、社交网络、云计算、物联网、大数据、平板电脑
泛微华南业务运营中心·2024-08-23 08:06

java架构师面试题——MySQL篇

2、MySQL数据库引擎有哪些如何查看mysql提供的所有存储引擎mysql>showengines;mysql常用引擎包括：MYISAM、Innodb、Memory、MERGEMYI
杜引强·2024-08-23 06:55

Java中的数据恢复：如何通过算法实现高效的数据恢复

本文将介绍如何在Java中实现高效的数据恢复，涵盖常见的恢复算法和技术，包括文件系统恢复、数据库恢复以及数据恢复的优化策略。1.文件系统数据恢复文
省赚客app开发者·2024-08-23 05:19

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。
柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08
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