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1.2. 线性和二次判别分析
1240
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
1.2. 线性和二次判别分析 1.2.1. 使用线性判别分析来降维 1.2.2. LDA 和 QDA 分类器的数学公式 1.2.3. LDA 的降维数学公式 1.2.4. Shrinkage(收缩) 1.2.5. 预估算法 1.2. 线性和二次判别分析 校验者: @AnybodyHome @numpy @Loopy 翻译者: @FAME ...
1.2. 线性和二次判别分析
1304
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
1.2. 线性和二次判别分析 1.2. 线性和二次判别分析 1.2.1. 使用线性判别分析来降维 1.2.2. LDA 和 QDA 分类器的数学公式 1.2.3. LDA 的降维数学公式 1.2.4. Shrinkage(收缩) 1.2.5. 预估算法 1.2. 线性和二次判别分析 1.2. 线性和二次判别分析 校验者: @Anybo...
介绍
1463
2018-03-02
《Seafile服务器用户手册》
简介 软件许可协议 关于 联系方式 更多内容 简介 Seafile 是一个开源的文件云存储平台,解决文件集中存储、同步、多平台访问的问题,注重安全和性能。 Seafile 通过“资料库”来分类管理文件,每个资料库可单独同步,用户可加密资料库,且密码不会保存在服务器端,所以即使是服务器管理员也无权访问你的文件。 Seafile 允许用户创建...
2.4 mutex
4109
2019-08-10
《GO专家编程》
1. 前言 2. Mutex数据结构 2.1 Mutex结构体 2.2 Mutex方法 3. 加解锁过程 3.1 简单加锁 3.2 加锁被阻塞 3.3 简单解锁 3.4 解锁并唤醒协程 4. 自旋过程 4.1 什么是自旋 4.1 自旋条件 4.2 自旋的优势 4.3 自旋的问题 5. Mutex模式 4.1 normal模式 4...
服务发布与引用
735
2020-02-22
《SOFARPC 文档手册(201906)》
同一服务发布多种协议 同一服务注册多个注册中心 方法级参数设置 配置覆盖 SOFARPC 的服务发布和引用的基本配置已经在「编程界面」章节中说明,这里主要介绍服务发布和引用的一些特性。 同一服务发布多种协议 在 SOFARPC 中,可以将同一个服务发布成多个协议,让调用端可以使用不同的协议调用服务提供方。 如果使用 Java API,可以按...
JetLinks演示协议
656
2022-06-29
《JetLinks v1.13 开源物联网平台文档》
JetLinks 演示协议 协议topic主题说明 Topic列表 下行Topic: 上行Topic: MQTT接入 认证 读取设备属性 修改设备属性 设备属性上报 调用设备功能 设备事件上报 更新标签消息 上报更新固件进度 拉取固件更新 上报固件版本 JetLinks 演示协议 设备协议已经确定并且无法修改协议的时候,建...
离线升级
556
2020-11-06
《SequoiaDB 巨杉数据库 v5.0 运维指南》
离线升级 下载安装包 升级 升级说明 升级步骤 离线升级 离线升级指在升级过程中服务会暂时性不可用,在整个升级过程完成之后恢复服务。本文档将说明在一台主机上的离线升级流程,按照相同步骤,用户可以依次完成所有主机上的软件升级。 下载安装包 用户可前往 SequoiaDB 巨杉数据库官网下载相应版本的安装包 。 升级 升级说明 ...
协程
1213
2019-05-26
《LaravelS v3.5.0 开发手册》
协程 协程 Swoole原始文档 警告:Laravel/Lumen中存在大量单例和静态属性,在协程下是不安全 的,不建议 打开协程,但自定义进程、定时器 中可使用协程。 启用协程,默认是关闭的。 // 修改文件 `config/laravels.php` [ //... 'swoole' => [...
与HTTP/2的比较
1400
2019-12-09
《HTTP/3 详解》
HTTP/3与HTTP/2的比较 相似之处 不同之处 HTTP/3与HTTP/2的比较 HTTP/3面向QUIC设计,QUIC是一个自己处理数据流的传输层协议。 HTTP/2面向TCP设计,因此数据流在HTTP层处理。 相似之处 这两个协议为客户端提供了几乎相同的功能集。 两者都提供数据流 两者都提供服务器推送 两者都有头部压...
常用的推荐系统算法
3387
2020-05-04
《百度架构师手把手带你零基础入门深度学习》
常用的推荐系统算法 常用的推荐系统算法 常用的推荐系统算法实现方案有三种: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该算法的核心是分析用户的兴趣和行为,利用共同行为习惯的群体有相似喜好的原则,推荐用户感兴趣的信息。兴趣有高有低,算法会根据用户对信息的反馈(如评分)进行排序,这种方式在学术上称为...
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