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配置模块补丁
224
2022-12-11
《KubeVela v1.5 中文文档》
配置模块补丁 补丁策略 在运维特征中打补丁 为组件打补丁 为其他运维特征打补丁 在工作流中打补丁 配置模块补丁 在我们在进行定义的编写时,有时需要对其他的组件或者运维特征进行修改、打补丁。我们可以在自定义运维特征和自定义工作流步骤中执行补丁操作。 补丁策略 在默认情况下,KubeVela 会将需要打补丁的值通过 CUE 的 merge 来...
conv3d_transpose
182
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
conv3d_transpose conv3d_transpose paddle.nn.functional. conv3d_transpose ( x, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1, data_format=’NCHW’...
挂载磁盘资源
399
2020-09-27
《Mesosphere DC/OS 2.1 官方中文文档》
挂载磁盘资源 使用 Mesos 挂载存储资源 使用回送设备示例 在 Marathon 应用程序中使用挂载卷示例 云提供程序资源 最佳实践 挂载磁盘资源 使用 Mesos 挂载存储资源 使用 DC/OS,您可以在群集中配置 Mesos Mount 磁盘资源 ,只需使用众所周知的路径在代理节点上挂载存储资源即可。 当 DC/OS 代理节...
特征选择
1521
2018-04-25
《spark机器学习算法研究和源码分析》
VectorSlicer 例子 VectorSlicer VectorSlicer 是一个转换器,输入一个特征向量输出一个特征向量,它是原特征的一个子集。这在从向量列中抽取特征非常有用。VectorSlicer 接收一个拥有特定索引的特征列,它的输出是一个新的特征列,它的值通过输入的索引来选择。有两种类型的索引: 1、整数索引表示进入向量的...
云原生的特征
1788
2019-07-23
《敖小剑 Cloud Native 学习笔记》
云原生的特征 云原生的特征列表 云原生的特征 云原生的特征列表 在前面我们将云原生的目标分解为四个核心目标: 现在将这四个云原生核心目标拆解为多个云原生特性: 特征 规模(Scale) 可用(Available) 敏捷(Agility) 成本(Cost) 隔离性(Isolation) ✔️ ✔️ ✔️ 模块化(Modularity) ...
分布式事务
38
2024-11-02
《go-zero v1.7 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...
4.1. 部分依赖图
1081
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
4.1. 部分依赖图 4.1. 部分依赖图 4.1. 部分依赖图 4.1. 部分依赖图 校验者: 待核验翻译者: @Loopy 部分依赖图(以下简称PDP)显示了目标响应[1]和一组“目标”特征之间的依赖关系,并边缘化所有其他特征(“补充”特征)的值。直观地,我们可以将部分依赖关系解释为预期目标响应作为“目标”特征的函数。 由于人类感知的...
local_response_norm
208
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
local_response_norm 参数 返回 代码示例 local_response_norm paddle.nn.functional. local_response_norm ( x, size, alpha=1e-4, beta=0.75, k=1., data_format=’NCHW’, name=None ) [源代码] ...
Yelp简介
4046
2020-02-25
《兜哥带你NLP入门(自然语言处理入门)》
Yelp简介 Yelp Reviews 数据清洗 特征提取 词袋模型 词袋模型结合TF-IDF模型 词袋序列模型 使用MLP进行情感分析 使用LSTM进行情感分析 使用CNN进行情感分析 使用fasttext进行情感分析 使用SVM进行情感分析 参考文献 Yelp简介 Yelp是美国著名商户点评网站,创立于2004年,囊括各地...
1.5 探索上下文语境
1246
2019-05-28
《Python 自然语言处理 第二版》
1.5 探索上下文语境 1.5 探索上下文语境 通过增加特征提取函数,我们可以修改这个词性标注器来利用各种词内部的其他特征,例如词长、它所包含的音节数或者它的前缀。然而,只要特征提取器仅仅看着目标词,我们就没法添加依赖词出现的 上下文语境 特征。然而上下文语境特征往往提供关于正确标记的强大线索——例如,标注词”fly”,如果知道它前面的词是“a”...
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