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Envoy 的统计信息
599
2020-05-23
《Istio 1.6 官方文档中文版》
Envoy 的统计信息 Envoy 的统计信息 Envoy 代理收集保留了关于网络流量的详细统计信息。 Envoy 的统计信息只覆盖了特定 Envoy 实例的流量。参考可观测性 了解关于服务级别的 Istio 遥测方面的内容。这些由 Envoy 代理产生的统计数据记录能够提供更多关于 pod 实例的具体信息。 查看某个 pod 的统计信息: ...
生物神经元
2049
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
生物神经元 在我们讨论人工神经元之前,让我们快速看一个生物神经元(如图 10-1 所示)。它是一种异常细胞,主要见于动物大脑皮层(例如,你的大脑),由包含细胞核和大多数细胞复杂成分的细胞体组成,许多分支扩展称为树突,加上一个非常长的延伸称为轴突。轴突的长度可能比细胞体长几倍,或长达几万倍。在它的末端附近,轴突分裂成许多称为 telodendria 的分支...
Bartender
1709
2018-05-01
《Mac 最佳应用--神器》
Bartender Bartender 收起MAC菜单栏长长的图标项 Mac OS X 顶部的菜单栏是一个很“别致”的设计,这里常常都是拥挤不堪的,左侧显示的是当前应用的菜单,右侧显示的是一系列应用的图标,这些图标中有很多重要的信息和设置选项。 使用一段时间后,我们这些用户经常遭遇这样的尴尬情况: 菜单栏左右两侧的内容太多,一些被自动隐藏...
Envoy 的统计信息
1094
2019-11-26
《Istio v1.4 官方文档中文版》
Envoy 的统计信息 Envoy 的统计信息 Envoy 代理收集保留了关于网络流量的详细统计信息。 Envoy 的统计信息只覆盖了特定 Envoy 实例的流量。参考 可观测性 了解关于服务级别的 Istio 遥测方面的内容。这些由 Envoy 代理产生的统计数据记录能够提供更多关于 pod 实例的具体信息。 查看某个 pod 的统计信息: ...
Transport(传输)
1579
2018-02-22
《Netty 实战(精髓)》
Transport Transport 本章将涵盖很多 transport(传输),他们的用例以及 API: NIO OIO Local(本地) Embedded(内嵌) 网络应用程序提供了人与系统通信的信道,但是,当然 他们也将大量的数据从一个地方移到到另一个地方。如何做到这一点取决于具体的网络传输,但转移始终是相同的:字节通过线路。传输的概...
MPI
729
2021-10-31
《Volcano v1.4 使用教程》
MPI on Volcano HPC简介 openMPI简介 opensMPI如何执行 mpi工作原理 MPI on Volcano MPI on Volcano 最近更新于 Jul 31, 2021 HPC简介 高性能计算(High Performance Computing,缩写HPC)指利用聚集起来的计算能力来处理标准工作站无...
主成分分析训练(batch)
467
2020-06-29
《阿里巴巴 Alink v1.1.2 使用手册》
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本 结果 功能介绍 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关,作为新的综合指标。详细介绍请见维基百科链接wiki 。 参数说明 名称 中文名称 ...
第6章 序列:字符串、列表和元组
738
2020-04-09
《Python 核心编程 第二版》
第6章 序列:字符串、列表和元组 第6章 序列:字符串、列表和元组 本章主题 ♦ 序列简介 ♦ 字符串 ♦ 列表 ♦ 元组 接下来我们要研究这样一些Python的类型,它们的成员有序排列的,并且可以通过下标偏移量访问到它的一个或者几个成员,这类Python类型统称为序列,包括字符串(普通字符串和unicode字符串)、列表和元组类型。 因...
1.1 TIMIT 的结构
1147
2019-05-28
《Python 自然语言处理 第二版》
1.1 TIMIT 的结构 1.1 TIMIT 的结构 与布朗语料库显示文章风格和来源的平衡选集一样,TIMIT 包括方言、说话者和材料的平衡选集。对 8 个方言区中的每一种方言,具有一定年龄范围和教育背景的 50 个男性和女性的说话者每人读 10 个精心挑选的句子。设计中有两句话是所有说话者都读的,带来方言的变化: >>> phonetic ...
3.5 交叉验证
774
2019-05-28
《Python 自然语言处理 第二版》
3.5 交叉验证 3.5 交叉验证 为了评估我们的模型,我们必须为测试集保留一部分已标注的数据。正如我们已经提到,如果测试集是太小了,我们的评价可能不准确。然而,测试集设置较大通常意味着训练集设置较小,如果已标注数据的数量有限,这样设置对性能会产生重大影响。 这个问题的解决方案之一是在不同的测试集上执行多个评估,然后组合这些评估的得分,这种技术被称...
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