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限制存储消耗
356
2021-08-22
《Kubernetes v1.22 官方文档》
限制存储消耗 准备开始 场景:限制存储消耗 使用 LimitRange 限制存储请求 使用 StorageQuota 限制 PVC 数目和累计存储容量 小结 限制存储消耗 此示例演示了一种限制名字空间中存储使用量的简便方法。 演示中用到了以下资源:ResourceQuota , LimitRange 和 PersistentVolumeC...
分布式记账与区块链
1758
2020-06-23
《区块链技术指南 v1.3.0》
分布式记账与区块链 从分布式记账问题说起 区块链的三次热潮 分布式记账的重要性 分布式账本的现状与未来 分布式记账与区块链 随着最前沿的信息科技成果不断融入金融行业,以区块链(Blockchain)为基础的分布式账本科技(Distributed Ledger Technology,DLT)崭露头角,并在部分场景(如跨境支付)中得到探索和落地。...
Sqrt x
1306
2018-05-09
《資料結構與演算法/leetcode/lintcode題解》
Sqrt x Question 題解 - 二分搜索 Python 源碼分析 C++ 源碼分析 複雜度分析 Sqrt x Question leetcode: Sqrt(x) | LeetCode OJ lintcode: (141) Sqrt(x) 題解 - 二分搜索 由於只需要求整數部分,故對於任意正整數 x , 設其...
简介
171
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
简介 时间的方向 简介 使用关键帧在Blender中对某些属性进行动画处理后,您可以编辑其相应的曲线。当某些东西被 “动画化” 时,它会随着时间的推移而变化。这条曲线显示为称为 F 曲线的东西。基本上,F曲线的作用是两个动画属性之间的插值。在 Blender 中,对对象进行动画处理意味着更改其属性之一,例如对象的位置或其比例。 如前所述,Blend...
1.你管这破玩意叫CPU?
17731
2022-01-17
《计算机底层的秘密》
1.你管这破玩意叫CPU? 伟大的发明 AND、 OR、 NOT 道生一、一生二、二生三、三生万物 计算能力是怎么来的 神奇的记忆能力 寄存器与内存的诞生 硬件还是软件 硬件的基本功 指令集与指令执行 指挥家:让我们演奏一曲 大功告成 总结 每次回家开灯时你有没有想过,用你按的开关实际上能打造出 复杂的 CPU来,只不过需要的数量...
数据集功能设计
967
2023-03-03
《DataEase v1.18 文档》
数据集功能设计 1 数据集预览 2 数据集导出 3 字段管理 3.1 字段重命名 3.2 字段选中 3.3 更换字段类型 3.4 日期字段解析 3.5 更换指标维度 3.6 新建计算字段 3.7 同步新的字段 3.8 复制字段 4 数据关联 4.1 左连接 4.2 右连接 4.3 内连接 5 更新信息 5.1 添加任务 5.2...
数据集功能设计
583
2022-12-13
《DataEase v1.17 文档》
数据集功能设计 1 数据集预览 2 数据集导出 3 字段管理 3.1 字段重命名 3.2 字段选中 3.3 更换字段类型 3.4 日期字段解析 3.5 更换指标维度 3.6 新建计算字段 3.7 同步新的字段 3.8 复制字段 4 数据关联 4.1 左连接 4.2 右连接 4.3 内连接 5 更新信息 5.1 添加任务 5.2...
hstore
596
2020-08-20
《Greenplum数据库 v6.0 中文文档》
hstore 安装hstore hstore外部表示 hstore运算符和函数 Indexes 示例 统计 hstore hstore模块实现了一种数据类型,用于在单个Greenplum数据库数据字段中存储(键,值)对的集合。 这在各种情况下很有用,例如具有许多很少检查的属性的行或半结构化数据。 在当前的实现中,键和值字符串的长度都不能...
第一章 使用神经网络识别手写数字
2704
2018-07-17
《神经网络与深度学习》
第一章 使用神经网络识别手写数字 第一章 使用神经网络识别手写数字 人类视觉系统是世界上众多奇迹之一。看看下面的手写数字序列: 大多数人毫不费力就能够认出这些数字为 504192. 这么容易反而让人觉着迷惑了。在人类的每个脑半球中,有着一个初级视觉皮层,常称为 V1,包含 1 亿 4 千万个神经元及数百亿条神经元间的连接。但是人类视觉不是就只有 V...
修正的余弦相似度
2023
2018-03-27
《面向程序员的数据挖掘指南》
修正的余弦相似度 计算修正余弦相似度的Python代码 修正的余弦相似度 我们使用余弦相似度来计算两个物品的距离。我们在第二章中提过“分数膨胀”现象,因此我们会从用户的评价中减去他所有评价的均值,这就是修正的余弦相似度。 左:我喜欢Phoenix乐队,因此给他们打了5分。我不喜欢Passion,所以给了3分。 右:Phoenix很棒,我给...
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