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数据统计与分析
1076
2019-07-17
《EasyWechat v3.x 开发文档》
数据统计与分析 获取实例 API 数据统计与分析 通过数据接口,开发者可以获取与公众平台官网统计模块类似但更灵活的数据,还可根据需要进行高级处理。 接口侧的公众号数据的数据库中仅存储了 2014年12月1日之后 的数据,将查询不到在此之前的日期,即使有查到,也是不可信的脏数据; 请开发者在调用接口获取数据后,将数据保存在自身数据库中,即加快...
大小写区分
250
2021-11-04
《Nebula Graph Database v2.5.1 图数据库手册》
大小写区分 标识符区分大小写 关键字不区分大小写 函数不区分大小写 大小写区分 标识符区分大小写 以下语句会出现错误,因为my_space 和MY_SPACE 是两个不同的图空间。 nebula > CREATE SPACE my_space ( vid_type = FIXED_STRING ( 30 )); nebula > ...
ulimit 控制shell程序的资源
535
2021-08-16
《Linux命令大全搜索工具 v1.8.0》
ulimit 补充说明 语法 选项 实例 ulimit 控制shell程序的资源 补充说明 ulimit命令 用来限制系统用户对shell资源的访问。如果不懂什么意思,下面一段内容可以帮助你理解: 假设有这样一种情况,当一台 Linux 主机上同时登陆了 10 个人,在系统资源无限制的情况下,这 10 个用户同时打开了 500 个文档,...
启动
1168
2022-06-29
《JetLinks v1.13 开源物联网平台文档》
启动大屏 本地启动 docker启动 jetlinks配置修改 启动大屏 jetlinks的可视化数据大屏的前端是独立的,启动完jetlinks的平台前端和后端服务,如果你需要使用大屏可视化,还需要启动大屏前端。 注意 可视化数据大屏设计器基于Avue (opens new window) 二次开发,暂未免费开源 (企业版中提供) 本地启...
启动
1047
2021-08-04
《JetLinks v1.10 开源物联网平台文档》
启动大屏 本地启动 docker启动 jetlinks配置修改 启动大屏 jetlinks的可视化数据大屏的前端是独立的,启动完jetlinks的平台前端和后端服务,如果你需要使用大屏可视化,还需要启动大屏前端。 WARNING 可视化数据大屏设计器暂未免费开源 (企业版中提供) 本地启动 下载大屏前端代码: $ git clone h...
集合空间快照
511
2020-10-29
《SequoiaDB 巨杉数据库 v5.0 使用手册》
集合空间快照 标识 描述 非协调节点字段信息 非协调节点示例 协调节点字段信息 协调节点示例 集合空间快照 标识 SDB_SNAP_COLLECTIONSPACES 描述 集合空间快照 列出所有集合空间。 非协调节点字段信息 字段名 类型 描述 NodeName 字符串 集合空间所属节点名(主机名:服务名) GroupNa...
MEMORY_NODE_DETAIL
466
2021-04-03
《华为 openGauss (GaussDB) v2.0 使用手册》
MEMORY_NODE_DETAIL MEMORY_NODE_DETAIL 显示某个数据库节点内存使用情况。 表 1 MEMORY_NODE_DETAIL字段 名称 类型 描述 nodename text 节点名称。 memorytype text 内存的名称。 max_p...
可调大小文本区
477
2020-10-10
《CUBA 框架开发者手册 Version 7.1》
3.5.2.1.37. 可调大小文本区 3.5.2.1.37. 可调大小文本区 在线示例 API 文档 ResizableTextArea 是一个多行文本编辑器空间,具有能调整该组件大小的能力。 该组件的 XML 名称: resizableTextArea ResizableTextArea 基本复制了文本区 组件的功能,但是有下面...
延迟进入最大可用模式
301
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
延迟进入最大可用模式 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 延迟进入最大可用模式 可获得性 本特性自openGauss 3.0.0版本开始引入。 特性简介 支持主机延迟进入最大可用模式。 客户价值 当主机与同步备机之间的网络不稳定或其他原因导致主机感知到备机退出,且主机打开最大可用模式配置时,在一...
三、 mini-batch
1941
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
三、 mini-batch 3.1 mini-batch 大小 3.2 随机抽样 3.3 重复样本 三、 mini-batch 机器学习算法和一般最优化算法不同的一点:机器学习算法的目标函数通常可以分解为每个训练样本上的损失函数的求和。如: 。 最大化这个总和,等价于最大化训练集在经验分布上的期望: 当使用基于梯度的优化算法求解时,...
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