分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
免费AI编程助手
搜索
注册
登录
分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
免费AI编程助手
搜索
注册
登录
搜索
书栈网 · BookStack
本次搜索耗时
0.038
秒,为您找到
155968
个相关结果.
搜书籍
搜文档
单行数据正确性校验
173
2024-05-30
《TiDB v7.5 中文文档》
TiCDC 单行数据正确性校验 实现原理 启用功能 关闭功能 Checksum 计算规则 TiCDC 单行数据正确性校验 从 v7.1.0 开始,TiCDC 引入了单行数据正确性校验功能。该功能基于 Checksum 算法,校验一行数据从 TiDB 写入、通过 TiCDC 同步,到写入 Kafka 集群的过程中数据内容是否发生错误。TiCDC ...
九、AFM
2065
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
九、AFM 9.1 模型 9.2 实验 9.2.1 超参数探索 9.2.2 attention network 9.2.3 模型比较 九、AFM FM 将所有二阶交叉特征都认为是同等重要的,事实上并非如此。有一些二阶交叉特征是没有价值的,可能会引入噪声并且降低模型性能。 论文 《Attentional Factorization Ma...
正片叠底(相乘)
1273
2021-07-23
《Blender 2.93 参考手册》
正片叠底(相乘) 选项 例子 正片叠底(相乘) 相乘 效果是将两种颜色值相乘。 Blender对颜色使用(0.0到1.0)之间的值,该操作不必进行标准化,(0.0到1.0)之间的两项相乘总是得到(0.0到1.0) 之间的结果。 使用“传统”的三位组表示,如RGB(124,255,56),乘法运算会得到过高的数值,如RGB(7316,46410,...
临时屏蔽告警通知
1599
2020-10-11
《Prometheus操作指南》
临时屏蔽告警通知 临时屏蔽告警通知 除了基于抑制机制可以控制告警通知的行为以外,用户或者管理员还可以直接通过Alertmanager的UI临时屏蔽特定的告警通知。通过定义标签的匹配规则(字符串或者正则表达式),如果新的告警通知满足静默规则的设置,则不停止向receiver发送通知。 进入Alertmanager UI,点击”New Silence”...
校验规则 Rules
733
2020-06-07
《Lin UI v0.8 使用教程》
校验规则 Rules 基本用法 示例代码 校验规则属性 (Rules Attributes) 内置校验类型 (Type Value) 监听校验事件 校验规则 Rules 表单组件的校验规则 基本用法 校验的功能需要配合林间有风提供的表单组件使用。 在表单项上设置 rules 属性,rules 接收一个数组或者对象; 当失...
ngx_http_upstream_hc_module
771
2020-07-14
《Nginx 中文文档》
ngx_http_upstream_hc_module 示例配置 指令 health_check match 原文档 ngx_http_upstream_hc_module 示例配置 指令 health_check match ngx_http_upstream_hc_module 模块允许对周边 location 中引用...
路由
628
2020-08-29
《高性能PHP框架 One 使用教程》
路由 路由 路由是一个非常独立模块,下面的特性可以使用在任何场景下。 如:http协议。websocket协议,tcp协议,udp协议…… 也可以无协议直接调用。 路由的路径匹配规则共4种: 完全匹配 {id} 匹配数字 {name} 匹配任意字符 正则表达式 优先级 1-4 逐渐降低。其中被{id} ,{name} ,{正则表达式} ...
java.lang.String
979
2019-10-24
《spider-flow v0.1.0 使用手册》
java.lang.String element xpath xpaths regx regxs selector selectors json jsonpath toDate toInt toDouble toLong java.lang.String element 返回值类型:Element 将字符串转为Ele...
(批)规范化BatchNormalization
547
2020-02-05
《Keras 2.0 中文文档》
(批)规范化BatchNormalization BatchNormalization层 参数 输入shape 输出shape 参考文献 (批)规范化BatchNormalization BatchNormalization层 keras . layers . normalization . BatchNormalization ( a...
二、过拟合、欠拟合
2052
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
二、过拟合、欠拟合 2.1 模型容量 2.2 缓解过拟合 2.3 缓解欠拟合 二、过拟合、欠拟合 当使用机器学习算法时,决定机器学习算法效果的两个因素:降低训练误差、缩小训练误差和测试误差的差距。 这两个因素对应着机器学习中的两个主要挑战:欠拟合和过拟合。 过拟合overfitting :选择的模型包含的参数过多,以至于该模型对于已知数...
1..
«
92
93
94
95
»
..100