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3.2. 常见使用指引
992
2019-05-25
《TH-Nebula 技术文档》
3.2. 常见使用指引 查看风险事件或风险名单 分析某个IP地址 分析某个用户 分析某个页面 3.2. 常见使用指引 查看风险事件或风险名单 TH-Nebula 通常在安装时已经预置了一些常见问题的策略,这些策略在网络流量被正常的引入后便会开始分析并产生一些报警,这些报警您可以通过几个渠道了解到 TH-Nebula 目前为您发现了哪些风险...
三、GraRep
2143
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
三、GraRep 3.1 模型 3.2 GraRep vs SGNS 3.3 实验 3.3.1 语言网络数据集 3.3.2 社交网络数据集 3.3.3 引文网络数据集 3.3.4 参数探索及其它 三、GraRep 目前的 Graph Embedding 算法都存在局限性。 DeepWalk 算法虽然在经验上有效,但是它在学习过...
SQL函数
1947
2021-03-23
《TDengine v1.6 数据库文档》
SQL函数 聚合函数 选择函数 计算函数 SQL函数 聚合函数 TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数如下: COUNT SELECT COUNT ([*| field_name ]) FROM tb_name [ WHERE clause ] 功能说明:统计表/超级表中记录行数或某列的非空值个数...
简介
627
2018-03-19
《区块链技术指南 v1.0.1》
简介 简介 区块链的平台性能跟很多因素都有关系,特别在实际应用中,根据应用场景的不同和系统设计和使用的不同,可能同一套平台最终在业务体现上会有较大差异。 在这里,仅侧重评测一般意义上的平台性能。 所有给出指标和结果仅供参考,由于评测环境和方案不同,不保证结果的一致性。 生产环境中应用区块链技术请务必进行充分验证评测。
异步支持
1303
2022-08-11
《Django v4.1 中文文档》
异步支持 异步视图 Queries & the ORM 性能 异步安全 异步适配函数 async_to_sync() sync_to_async() 异步支持 Django 支持编写异步(“async”)视图,如果在 ASGI 下运行,还支持完全异步的请求堆栈。异步视图仍然可以在 WSGI 下运行,但会有性能损失,并且不能有高效的长...
训练过程中评测模型
580
2020-05-04
《PaddlePaddle(飞桨) v1.6 深度学习平台使用文档》
训练过程中评测模型 生成测试 fluid.Program 通过克隆训练 fluid.Program 生成测试 fluid.Program 分别配置训练 fluid.Program 和测试 fluid.Program 执行测试 fluid.Program 使用 Executor 执行测试 fluid.Program 使用 ParallelExecuto...
训练过程中评测模型
1300
2019-07-24
《PaddlePaddle v1.5(fluid) 深度学习平台》
训练过程中评测模型 生成测试 fluid.Program 通过克隆训练 fluid.Program 生成测试 fluid.Program 分别配置训练 fluid.Program 和测试 fluid.Program 执行测试 fluid.Program 使用 Executor 执行测试 fluid.Program 使用 ParallelExecuto...
训练过程中评测模型
1075
2019-03-02
《PaddlePaddle 1.3(fluid) 使用文档》
训练过程中评测模型 生成测试 fluid.Program 通过克隆训练 fluid.Program 生成测试 fluid.Program 分别配置训练 fluid.Program 和测试 fluid.Program 执行测试 fluid.Program 使用 Executor 执行测试 fluid.Program 使用 ParallelExecuto...
4.5 代码收藏
2250
2018-07-17
《像 IDE 一样使用 vim》
4.5 代码收藏 源码分析过程中,常常需要在不同代码间来回跳转,我需要“收藏”分散在不同处的代码行,以便需要查看时能快速跳转过去,这时,vim 的书签(mark)功能派上大用途了。 vim 书签的使用很简单,在你需要收藏的代码行键入 mm,这样就收藏好了,你试试,没反应?不会吧,难道你 linux 内核编译参数有问题,或者,vim 的编译参数没给全,让...
十、Normalization
2537
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
十、Normalization 10.1 batch normalization 10.1.1 白化 10.1.2 深层网络的参数更新 10.1.3 BN 算法 10.1.4 BN 内部原理 10.1.5 BN 性质 10.2 其它 normalization 10.2.1 layer normalization 10.2.2 instance...
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