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本地构建和运行本网站
306
2022-06-21
《Istio v1.14 中文文档》
本地构建和运行本网站 开始之前 预览变更 测试变更 本地构建和运行本网站 在为本站做贡献之后,要确保变更是符合预期的。可以通过做本地预览来确保没问题,我们提供了相应的工具让您方便地构建和查看。我们使用了自动化测试来检测所有贡献的质量。在把修改的内容放在一个合并请求(PR)中提交之前,您也应该在本地运行测试。 开始之前 为了保证本地运行测试的工...
Sentinel限流降级
17
2024-11-19
《Apache Dubbo 3.3 教程》
Sentinel限流降级 Provider 限流 基于 QpS 限流 基于并发任务数限流(当前在运行任务数) Consumer 限流 熔断策略 基于并发请求数限流(未收到响应的请求数) Sentinel限流降级 基于 Sentinel 的流量 Dubbo-go 中提供了内置的限流组件,用户可根据自己的业务场景调整限流值、限流后的行为等,具...
编辑工具
120
2024-06-26
《Blender 4.1 参考手册》
编辑工具 编辑工具 选择 选择或移动。 框选 通过拖拉方框选择几何元素。 刷选 通过在其上绘画来选择几何体。 套索选择 通过拖拉曲线选择几何元素。 游标 更改3D游标的位置。 移动 移动工具。 旋转 旋转工具。 比例|缩放 缩放工具。 缩放罩体 通过控制罩体来改变物体的比例。 变换 调整物...
平滑
1396
2019-07-14
《Blender 2.79 参考手册》
平滑 平滑顶点 拉普拉斯平滑 平滑 平滑顶点 参考 模式: 编辑模式 面板: 工具栏 ‣ 工具 ‣ 网格工具 ‣ 形变: 平滑顶点 菜单: 网格 ‣ 顶点 ‣ 平滑顶点 该工具通过对拉平面之间的夹角,来平滑选中顶点。使用该工具后, 工具栏 将显示下面的选项: 平滑 平滑系数。 重复 平滑的迭代次数。 轴 限制为仅作用于特定轴向。 ...
RC1
174
2023-06-02
《TiDB v7.1 中文文档》
TiDB RC1 Release Notes TiKV PD TiDB 工具 TiDB RC1 Release Notes 2016 年 12 月 23 日,分布式关系型数据库 TiDB 正式发布 RC1。 TiKV 提升写入速度 降低磁盘空间占用 支持百 TB 级别数据 提升稳定性,集群规模支持 200 个节点 提供 Raw KV AP...
RC1
103
2024-05-30
《TiDB v7.5 中文文档》
TiDB RC1 Release Notes TiKV PD TiDB 工具 TiDB RC1 Release Notes 2016 年 12 月 23 日,分布式关系型数据库 TiDB 正式发布 RC1。 TiKV 提升写入速度 降低磁盘空间占用 支持百 TB 级别数据 提升稳定性,集群规模支持 200 个节点 提供 Raw KV AP...
RC1
358
2021-08-29
《TiDB v5.2 用户手册》
TiDB RC1 Release Notes TiKV PD TiDB 工具 TiDB RC1 Release Notes 2016 年 12 月 23 日,分布式关系型数据库 TiDB 正式发布 RC1。 TiKV 提升写入速度 降低磁盘空间占用 支持百 TB 级别数据 提升稳定性,集群规模支持 200 个节点 提供 Raw KV A...
Channel 重新配置(configtxlator)
1317
2018-04-08
《Hyperledger(超级账本)文档》
概览(Overview) 运行 configtxlator 工具(Running the configtxlator) 原型翻译(Proto translation) 配置更新计算(Config update computation) 引导实例(Bootstraping example) 重配置示例(Reconfiguration example)...
2 计划报表
554
2022-07-06
《Zabbix v6.0 使用手册》
2 计划报表 概览 使用过滤器 批量更新 2 计划报表 概览 在 报表→ 计划报表 有足够数量的用户可以配置计划生成的PDF版本的仪表盘,将通过电子邮件发送给指定的收件人。 打开的屏幕显示有关计划报告的信息,可以将其过滤掉以便于导航 - 请参与下面的 使用过滤器 部分。 显示的数据: 列 描述 名字 报表的名字 所有者 创建报表...
隐藏层数量
1455
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
隐藏层数量 对于许多问题,您只需从单个隐藏层开始,您将获得合理的结果。 实际上已经表明,只有一个隐藏层的 MLP 可以建模甚至最复杂的功能,只要它具有足够的神经元。 长期以来,这些事实说服了研究人员,没有必要调查任何更深层次的神经网络。 但是他们忽略了这样一个事实:深层网络具有比浅层网络更高的参数效率:他们可以使用比浅网格更少的神经元来建模复杂的函数,使...
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