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4.3.3. 聚类算法
1137
2019-07-19
《智能钛机器学习平台用户手册》
1. 聚类算法 1.1. K均值([2.0] KMeans) 训练节点 预测节点 1.2. 高斯混合([2.0] GaussianMixture) 训练节点 预测节点 1.3. 二分k均值([2.0] BisectingKMeans) 算法说明 训练节点 预测节点 1. 聚类算法 1.1. K均值([2.0] KMean...
单股票 MACD 算法示例
1284
2019-07-16
《RQAlpha 3.3.x 文档》
单股票 MACD 算法示例 单股票 MACD 算法示例 以下是一个我们使用TALib编写的单股票MACD算法示例,使用了TALib的MACD方法: import talib # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。 def init ( context ): co...
BCCSP密码算法套件解析
1661
2018-04-08
《Hyperledger(超级账本)文档》
什么是BCCSP Hyperledger Fabric中BCCSP的整合方式 BCCSP设计目标 BCCSP秘钥 秘钥生命周期 签名验签能力 加解密能力 摘要能力 译者增加表述 原文 作者 审核修正 原文 Dijun Liu 什么是BCCSP BCCSP全称是区块链密码服务提供者 ,用来提供区块链相关的算...
排序之快速排序算法
1679
2018-02-21
《各种算法的Python实现方案(Python and Algorithm)》
问题 思路说明 分解: 求解: 组合: 解决(Python) 问题 快速排序,这是一个经典的算法,本文给出几种python的写法,供参考。 特别是python能用一句话实现快速排序。 思路说明 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-Conq...
分布式序列算法
320
2023-10-24
《Apache ShardingSphere v5.4.0 中文文档》
分布式序列算法 背景信息 参数解释 雪花算法 UUID 操作步骤 配置示例 分布式序列算法 背景信息 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持,比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。 数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间...
分片审计算法
601
2023-05-04
《Apache ShardingSphere v5.3.2 中文文档》
分片审计算法 背景信息 参数解释 DML_SHARDING_CONDITIONS 算法 操作步骤 配置示例 分片审计算法 背景信息 分片审计功能是针对数据库分片场景下对执行的 SQL 语句进行审计操作。分片审计既可以进行拦截操作,拦截系统配置的非法 SQL 语句,也可以是对 SQL 语句进行统计操作。 参数解释 DML_SHARDIN...
分布式序列算法
636
2023-05-04
《Apache ShardingSphere v5.3.2 中文文档》
分布式序列算法 背景信息 参数解释 雪花算法 NanoID UUID CosId CosId-Snowflake 操作步骤 配置示例 分布式序列算法 背景信息 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持,比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。 数据分片后,不同数据节点...
lzma —- 用 LZMA 算法压缩
608
2022-11-11
《Python 3.11.0 官方文档(全)》
lzma —- 用 LZMA 算法压缩 读写压缩文件 在内存中压缩和解压缩数据 杂项 指定自定义的过滤器链 例子 lzma —- 用 LZMA 算法压缩 3.3 新版功能. 源代码: Lib/lzma.py 此模块提供了可以压缩和解压缩使用 LZMA 压缩算法的数据的类和便携函数。 其中还包含支持 xz 工具所使用的 .xz ...
分布式序列算法
555
2021-07-13
《Apache ShardingSphere 5.0.0-beta 官方中文文档》
分布式序列算法 雪花算法 UUID 分布式序列算法 雪花算法 类型:SNOWFLAKE 可配置属性: 属性名称 数据类型 说明 默认值 worker-id (?) long 工作机器唯一标识 0 max-vibration-offset (?) int 最大抖动上限值,范围[0, 4096)。注:若使用此算法生成值作分片值,建议配置此属性...
2.反向传播算法
2138
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
反向传播算法 反向传播算法 前向传播 forward propagation 过程: 当前馈神经网络接收输入 并产生输出 时,信息前向流动。 输入 提供初始信息,然后信息传播到每一层的隐单元,最终产生输出 。 反向传播算法back propagation 允许来自代价函数的信息通过网络反向流动以便计算梯度。 反向传播并不是用于学...
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