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
0.045
秒,为您找到
274379
个相关结果.
搜书籍
搜文档
动态属性
727
2019-05-06
《EyouCMS 二次开发教程》
模型对象的关联属性可以直接作为当前模型对象的动态属性进行赋值或者取值操作(延迟查询),虽然该属性并非数据表字段,例如: <? php namespace app\index\model ; use think\Model ; class User extends Model { public fu...
数据建模
582
2023-03-11
《TDengine v2.4 中文文档》
TDengine 数据建模 创建库 note 创建超级表 note 创建表 warning 自动建表 多列模型 vs 单列模型 TDengine 数据建模 TDengine 采用类关系型数据模型,需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景,需要考虑库、超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则,只介绍概念。 关于数据建模请参考视频...
数据建模
464
2023-03-11
《TDengine v2.6 中文文档》
TDengine 数据建模 创建库 note 创建超级表 note 创建表 warning 自动建表 多列模型 vs 单列模型 TDengine 数据建模 TDengine 采用类关系型数据模型,需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景,需要考虑库、超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则,只介绍概念。 关于数据建模请参考视频...
获取应用可升级信息
219
2022-08-15
《Rainbond v5.8 文档手册》
获取应用可升级信息 基本信息 请求参数 返回结果 返回数据结构 模型 ListUpgrade 属性 获取应用可升级信息 基本信息 该接口主要用于获取应用可升级信息 请求路径 GET / openapi / v1 / teams /{ team_id }/ regions /{ region_name }/ apps /{ app_...
获取指定数据中心数据
111
2023-12-06
《Rainbond v5.16 文档手册》
获取指定数据中心数据 基础信息 请求参数 返回结果 模型 v2_RegionInfoSerializer 属性 获取指定数据中心数据 基础信息 获取指定数据中心数据 请求路径 GET / openapi / v2 / manage / regions /{ region_id } 请求参数 名称 位置 类型 必选 中文名 说...
删除指定数据中心元数据
110
2024-01-22
《Rainbond v5.17 文档手册》
删除指定数据中心元数据 基础信息 请求参数 返回结果 模型 v2_RegionInfoSerializer 属性 删除指定数据中心元数据 基础信息 删除指定数据中心元数据 请求路径 DELETE / openapi / v2 / manage / regions /{ region_id } 请求参数 名称 位置 类型 必选...
获取指定数据中心数据
113
2023-07-31
《Rainbond v5.15 文档手册》
获取指定数据中心数据 基础信息 请求参数 返回结果 模型 v2_RegionInfoSerializer 属性 获取指定数据中心数据 基础信息 获取指定数据中心数据 请求路径 GET / openapi / v2 / manage / regions /{ region_id } 请求参数 名称 位置 类型 必选 中文名 说...
获取指定数据中心数据
149
2023-04-02
《Rainbond v5.12 文档手册》
获取指定数据中心数据 基础信息 请求参数 返回结果 模型 v2_RegionInfoSerializer 属性 获取指定数据中心数据 基础信息 获取指定数据中心数据 请求路径 GET / openapi / v2 / manage / regions /{ region_id } 请求参数 名称 位置 类型 必选 中文名 说...
获取指定数据中心数据
138
2023-02-03
《Rainbond v5.11 文档手册》
获取指定数据中心数据 基础信息 请求参数 返回结果 模型 v2_RegionInfoSerializer 属性 获取指定数据中心数据 基础信息 获取指定数据中心数据 请求路径 GET / openapi / v2 / manage / regions /{ region_id } 请求参数 名称 位置 类型 必选 中文名 说...
处理偏差和方差
920
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
处理偏差和方差 处理偏差和方差 下面是处理偏差和方差问题最简单的形式: 如果具有较高的可避免偏差,那么加大模型的规模(例如通过添加层/神经元数量来增加神经网络的大小)。 如果具有较高的方差,那么增加训练集的数据量。 如果你可以加大神经网络的规模且无限制地增加训练集数据,那么许多机器学习问题都可以取得很好的效果。 实际上,不断加大网络的规模使你...
1..
«
97
98
99
100
»
..100