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分布式事务
319
2023-11-03
《go-zero v1.6 教程》
分布式事务 概述 解决方案 更多应用场景 分布式事务 概述 在微服务架构中,当我们需要跨服务保证数据一致性时,原先的数据库事务力不从心,无法将跨库、跨服务的多个操作放在一个事务中。这样的应用场景非常多,我们可以列举出很多: 订单系统:需要保证创建订单和扣减库存要么同时成功,要么同时回滚 跨行转账场景:数据不在一个数据库,但需要保证余额扣减和...
分布式事务
534
2023-06-20
《go-zero v1.5 教程》
分布式事务 概述 解决方案 更多应用场景 分布式事务 概述 在微服务架构中,当我们需要跨服务保证数据一致性时,原先的数据库事务力不从心,无法将跨库、跨服务的多个操作放在一个事务中。这样的应用场景非常多,我们可以列举出很多: 订单系统:需要保证创建订单和扣减库存要么同时成功,要么同时回滚 跨行转账场景:数据不在一个数据库,但需要保证余额扣减和...
5.2. 分类算法
982
2019-07-19
《智能钛机器学习平台用户手册》
Logistic Regression 训练节点 预测节点 Naive Bayes 训练节点 预测节点 SVM 训练节点 预测节点 Sparse Logistic Regression 训练节点 预测节点 RandomForest 训练节点 预测节点 DecisionTree 训练节点 预测节点 Logistic R...
二、使用
1527
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
二、使用 2.1 数据文件格式 2.2 模板文件 2.2.1 宏语句 2.2.2 Unigram 特征模板 2.2.3 Bigram 特征模板 2.2.4 模板标识符 2.3 训练 2.4 测试 二、使用 2.1 数据文件格式 如果要使用CRF++ ,则训练文件、测试文件必须满足特定的格式: 文件由很多token 组成,每个...
叠加的多个特征映射
2103
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
叠加的多个特征映射 到目前为止,为了简单起见,我们已经将每个卷积层表示为一个薄的二维层,但是实际上它是由几个相同大小的特征映射组成的,所以使用3D图表示其会更加准确(见图 13-6)。 在一个特征映射中,所有神经元共享相同的参数(权重和偏置,权值共享),但是不同的特征映射可能具有不同的参数。 神经元的感受野与前面描述的相同,但是它延伸到所有先前的层...
自定义运维特征
330
2022-01-16
《KubeVela v1.2 中文文档》
自定义运维特征 开始之前 如何使用 使用 CUE 来自定义运维特征 Version: v1.2 自定义运维特征 本节介绍如何自定义运维特征,为用户的组件增添任何需要的运维特征能力。 开始之前 请先阅读和理解 运维特征定义 如何使用 我们首先为你展示一个简单的示例,比如直接引用已有的 Kubernetes API 资源 Ingress。...
技术架构
585
2022-01-16
《JuiceFS 社区版 v1.0-beta 文档》
JuiceFS 技术架构 核心架构 如何存储文件 JuiceFS 技术架构 本文介绍 JuiceFS 的核心架构,以及 JuiceFS 存储文件的原理。 核心架构 JuiceFS 文件系统由三个部分组成: JuiceFS 客户端 :协调对象存储和元数据存储引擎,以及 POSIX、Hadoop、Kubernetes CSI Driver、S3...
三、FM模型
2676
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
三、FM模型 3.1 模型 3.2 ALS 优化算法 3.2.1 最优化解 3.2.2 计算优化 3.2.3 算法 三、FM模型 推荐系统面临的问题是评分预测问题。给定用户集合 、物品集合 ,模型是一个评分函数: 表示用户 对物品 的评分。 其中已知部分用户在部分物品上的评分: 。目标是求解剩余用户在剩余物品上的评分: ...
服务端配置
2859
2021-03-23
《TDengine v2.0 数据库文档》
服务端配置 服务端配置 TDengine系统后台服务由taosd提供,可以在配置文件taos.cfg里修改配置参数,以满足不同场景的需求。配置文件的缺省位置在/etc/taos目录,可以通过taosd命令行执行参数-c指定配置文件目录。比如taosd -c /home/user来指定配置文件位于/home/user这个目录。 另外可以使用 “-C”...
9.1 图像聚类简介
1966
2018-02-21
《OpenCL 2.0 异构计算 [第三版] (Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0)》
9.1 图像聚类简介 9.1 图像聚类简介 图像分类源于机器视觉,其根据图像可见内容对图像进行分类。例如,某个图像算法可能会用来告诉你该图片中是否有人。虽然检测人可能是很简单的事情,但能将图像进行准确分类的算法,仍然是目前的所要面临的挑战。 BoW模型通常会用于文本分类或自然语言处理。BoW模型中每个词出现的频度都会作为一个训练参数传入对应的机器学...
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