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认证用户映射
452
2021-10-24
《openLooKeng v1.4 SQL查询引擎使用教程》
认证用户映射 模式映射规则 文件映射规则 认证用户映射 认证用户映射定义了从认证系统中的用户到openLooKeng用户的映射规则。认证用户映射对于具有例如alice@example 或CN=Alice Smith, OU=Finance, O=Acme, C=US 等复杂用户名的Kerberos或LDAP认证特别重要。 可以使用简单的正则表达式...
WeightNormParamAttr
469
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
WeightNormParamAttr WeightNormParamAttr class paddle.static.WeightNormParamAttr ( dim\=None, name\=None, initializer\=None, learning_rate\=1.0, regularizer\=None, trainable\=T...
InvalidRegexp
76
2024-05-15
《Istio v1.22 中文文档》
InvalidRegexp 示例 InvalidRegexp 消息名称 InvalidRegexp 消息代码 IST0122 描述 Invalid Regex 等级 Warning 当 Istio 的资源字段包含非法的正则表达式时,会出现此消息。 Istio 正则表达式使用 RE2 语法规范. 示例 当集群包含以下 VirtualServ...
数据校验
1438
2018-10-24
《GoFrame框架开发文档(201810)》
校验规则 校验方法 使用示例 单数据校验 - Check 多数据校验 - CheckMap 多数据校验 - CheckStruct 示例1,使用map指定规则及提示信息 示例2,使用struct tag绑定规则及提示信息 错误提示 gvalid 模块实现了非常强大易用的数据校验功能,封装了40种 常用的校验规则,支持单数据多规则校验、多数...
2. 基本语法
1273
2020-05-06
《Linux C编程一站式学习》
2. 基本语法 2. 基本语法 我们知道C的变量和Shell脚本变量的定义和使用方法很不相同,表达能力也不相同,C的变量有各种类型,而Shell脚本变量都是字符串。同样道理,各种工具和编程语言所使用的正则表达式规范的语法并不相同,表达能力也各不相同,有的正则表达式规范引入很多扩展,能表达更复杂的模式,但各种正则表达式规范的基本概念都是相通的。本节介绍...
Laravel HTTP——路由的匹配与参数绑定
951
2018-04-12
《laravel 源码详解》
前言 路由的匹配 UriValidator uri 验证 MethodValidator 验证 SchemeValidator 验证 HostValidator 验证 路由的参数绑定 路径参数绑定 主域参数绑定 替换默认值 匹配异常处理 前言 上一篇文章我们说到路由的正则编译,正则编译的目的就是和请求的 url 来匹配,只有匹配...
临时分区
640
2020-09-04
《Apache Doris v0.13 中文文档》
临时分区 规则 支持的操作 添加临时分区 删除临时分区 替换分区 临时分区的导入和查询 和其他操作的关系 DROP TRUNCATE ALTER 最佳实践 临时分区 在 0.12 版本中,Doris 支持了临时分区功能。 临时分区是归属于某一分区表的。只有分区表可以创建临时分区。 规则 临时分区的分区列和正式分区相同,...
临时分区
1389
2020-05-17
《Apache Doris 0.12 中文文档》
临时分区 规则 支持的操作 添加临时分区 删除临时分区 替换分区 临时分区的导入和查询 和其他操作的关系 DROP TRUNCATE ALTER 最佳实践 临时分区 在 0.12 版本中,Doris 支持了临时分区功能。 临时分区是归属于某一分区表的。只有分区表可以创建临时分区。 规则 临时分区的分区列和正式分区相同,...
unicodedata —- Unicode 数据库
1009
2019-12-01
《Python 3.7 标准库》
unicodedata —- Unicode 数据库 unicodedata —- Unicode 数据库 此模块提供对 Unicode 字符数据库(UCD)的访问,该数据库定义所有 Unicode 字符的字符属性。此数据库中包含的数据是从 UCD版本11.0.0 编译的。 该模块使用与 Unicode 标准附件 #44 “Unicode 字符...
减少可避免偏差的技术
733
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
减少可避免偏差的技术 减少可避免偏差的技术 如果你的学习算法存在着很高的可避免偏差,你可能会尝试以下方法: 加大模型规模 (例如神经元/层的数量):这项技术能够使算法更好地拟合训练集,从而减少偏差。当你发现这样做会增大方差时,通过加入正则化可以抵消方差的增加。 根据误差分析结果修改输入特征 :假设误差分析结果鼓励你增加额外的特征,从而帮助算法消除...
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