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查询Tags标签: Machine,共有 105条记录
  • WorldMachine最新中级中文视频教程

    World Machine使用教程目录: 设备参数讲解大小1.0GB,mp4格式

    2022/2/17 6:42:39 人评论 次浏览
  • JVM(Java Virtual Machine)

    一、前言 什么是JVM?定义:Java程序得运行环境(二进制字节码运行环境) 优点: 一次编写,到处运行; 自动内存管理,垃圾回收功能; 数组下标越界检查; 多态。比较:JVM屏蔽Java代码与底层操作系统之间得差异 二、常见的JVM 三、JVM内存结构类从…

    2022/2/10 12:13:07 人评论 次浏览
  • 《machine learning in action》机器学习 算法学习笔记 支持向量机

    支持向量机(Support Vector Machine) 数理证明 前置知识:拉格朗日数乘法、对偶问题、核技巧 拉格朗日数乘法 针对的是约束优化问题: 例题: 已知x>0,y>0,x+2y+2xy=8,则x+2y的最小值__。解: 引入参数λ\lambdaλ 构造新函数L:x+2y+λ(x+2y+2xy−8)x+2y+\lambda…

    2022/2/6 9:12:43 人评论 次浏览
  • Python 获取防火墙策略并保存为TXT文档

    from winreg import EnumValue, CloseKey, OpenKey,HKEY_LOCAL_MACHINEdef firewallRules():key = OpenKey(HKEY_LOCAL_MACHINE,\r"SYSTEM\CurrentControlSet\Services\SharedAccess\Parameters\FirewallPolicy\FirewallRules")i = 0with open(firewallRules.tx…

    2022/1/19 14:21:35 人评论 次浏览
  • Python 获取防火墙策略并保存为TXT文档

    from winreg import EnumValue, CloseKey, OpenKey,HKEY_LOCAL_MACHINEdef firewallRules():key = OpenKey(HKEY_LOCAL_MACHINE,\r"SYSTEM\CurrentControlSet\Services\SharedAccess\Parameters\FirewallPolicy\FirewallRules")i = 0with open(firewallRules.tx…

    2022/1/19 14:21:35 人评论 次浏览
  • 《machine learning in action》机器学习 算法学习笔记 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

    基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 优点:在数据较少的情况下任然有效(但是准确率也属于一言难尽),可以处理多类别问题。 缺点:对于输入数据的方式较为敏感。 适用数据类型:标称型数据。前置知识:条件概率,贝叶斯决策理论,相互独立 相互独立:相互独立是设A,B是两…

    2022/1/9 20:06:01 人评论 次浏览
  • 《machine learning in action》机器学习 算法学习笔记 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

    基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 优点:在数据较少的情况下任然有效(但是准确率也属于一言难尽),可以处理多类别问题。 缺点:对于输入数据的方式较为敏感。 适用数据类型:标称型数据。前置知识:条件概率,贝叶斯决策理论,相互独立 相互独立:相互独立是设A,B是两…

    2022/1/9 20:06:01 人评论 次浏览
  • 【功能开发】查看程序循环时间

    需求分析 每台设备上,增加当前设备运行的程序,以及历史运行的程序列表。 点击历史运行的程序列表,显示被点击程序运行的循环时间。 BU_Machine_CurrProgram 目前公司在厂区内布置了50台设备,服务器上有个定时任务,每隔10秒钟扫描50台设备上正在运行的程序,然后更新…

    2022/1/8 11:34:21 人评论 次浏览
  • 【功能开发】查看程序循环时间

    需求分析 每台设备上,增加当前设备运行的程序,以及历史运行的程序列表。 点击历史运行的程序列表,显示被点击程序运行的循环时间。 BU_Machine_CurrProgram 目前公司在厂区内布置了50台设备,服务器上有个定时任务,每隔10秒钟扫描50台设备上正在运行的程序,然后更新…

    2022/1/8 11:34:21 人评论 次浏览
  • Oracle 解决数据库连接暴增问题办法

    创建v$session的镜像表Temp_Session,记录所有时刻连接情况 1、查询“某个程序/机器”连接数 -- 查询“某个程序/机器”连接数 Select s.sql_id,s.machine, s.createdate, count(*)From Temp_Session swhere s.createdate > to_date(2022/1/4 10:42:00, yyyy/mm/dd hh2…

    2022/1/4 19:07:27 人评论 次浏览
  • Oracle 解决数据库连接暴增问题办法

    创建v$session的镜像表Temp_Session,记录所有时刻连接情况 1、查询“某个程序/机器”连接数 -- 查询“某个程序/机器”连接数 Select s.sql_id,s.machine, s.createdate, count(*)From Temp_Session swhere s.createdate > to_date(2022/1/4 10:42:00, yyyy/mm/dd hh2…

    2022/1/4 19:07:27 人评论 次浏览
  • Attentional Factorization Machine(AFM)复现笔记

    声明:本模型复现笔记记录自己学习过程,如果有错误请各位老师批评指正。 之前学习了很多关于特征交叉的模型比如Wide&Deep、Deep&Cross、DeepFM、NFM。 对于特征工程的特征交叉操作,这些模型已经做的非常好了,模型进一步提升的空间已经很小了,所以很多研究者继…

    2021/12/30 23:12:20 人评论 次浏览
  • Attentional Factorization Machine(AFM)复现笔记

    声明:本模型复现笔记记录自己学习过程,如果有错误请各位老师批评指正。 之前学习了很多关于特征交叉的模型比如Wide&Deep、Deep&Cross、DeepFM、NFM。 对于特征工程的特征交叉操作,这些模型已经做的非常好了,模型进一步提升的空间已经很小了,所以很多研究者继…

    2021/12/30 23:12:20 人评论 次浏览
  • Math for Programmers, 3D graphics, machine learning, and simulations with Python

    Math for Programmers, 3D graphics, machine learning, and simulations with Python, Version 10, Copyright 2020 Manning Publications My (fictional) friend Jane is a full-stack web developer working at a medium size tech company in San Francisco. In colle…

    2021/12/30 22:07:23 人评论 次浏览
  • Math for Programmers, 3D graphics, machine learning, and simulations with Python

    Math for Programmers, 3D graphics, machine learning, and simulations with Python, Version 10, Copyright 2020 Manning Publications My (fictional) friend Jane is a full-stack web developer working at a medium size tech company in San Francisco. In colle…

    2021/12/30 22:07:23 人评论 次浏览
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