首先创建服务器: 1.最好使用express,这个库有更多的api,方法:npm install express --save; 2. npm install @types/express --save...; 安装nodemon 可以让服务器自动重启, 方法:npm install nodemon; 在启动服务器的时候用:nodemon build/...js; 这样服务器就算启动完成了. /** *...") }); 接着在本地从创建好的服务器上获取数据: import { Component, OnInit } from '@angular/core'; import {Observable} from....对应 的需要引入Observable from "rxjs" http服务已经在app.module中引入过了,这里需要声明在构造函数里头,并引入Http from "@angular/Http";...接着就是坑了,写完后,发现还是获取不到服务器上的数据: 接下来还有配置: 在根目录新建一个文件:proxy.conf.json 内容为: { "/api":{ "target":"http
最近，Oracle数据库优化器的产品经理 Nigel Bayliss 发布了一篇文档，介绍：Setting up the Oracle Optimizer for PoCs - 在PoC测试中优化器参数的设置和调节...首先，在Oracle 12cR1中，Oracle 引入了一个重要的新特性：自适应查询优化器 - Adaptive Query Optimization，该特性的主要功能有两个： 对SQL的执行计划进行运行时...下图展示了这个新特性的两个路径：自适应执行计划、自适应统计信息。在12.1版本中，是否启用自适应优化器参数由初始化参数 optimizer_adaptive_features 决定。 ?...基于在执行过程中获得的真实统计信息，优化器动态调整执行计划的能力可以极大地提高查询性能。...在 Oracle 12cR1 中，除了推荐安装必要的补丁修正外，剩下的主要推荐就是设置初始化参数，去除 optimizer_adaptive_features 设置，按照 12.2 和 18c 的缺省设置来选择
这意味着该变量的每个因素级别单独组成测试集。因此，此方法不允许设置“fold”参数，因为折叠的数量是由因子级别的数量决定的。 这种预定义的方法在mlr2中称为“阻塞”。...img 基准测试 比较不同学习器在多个任务和/或不同重采样方案上的表现是一个常见的任务。在机器学习领域，这种操作通常被称为“基准测试”。mlr3包提供了方便的benchmark()函数。...设计创建 在mlr3中，我们要求你提供基准实验的“设计”。这样的设计本质上是你想要执行的设置表。它由任务、学习者和重采样三方面的唯一组合组成。...例如，我们可能有兴趣知道哪个学习器在同时完成所有任务时表现最好。简单地将性能与平均值相加通常在统计上并不合理。相反，我们按任务分组计算每个学习器的等级统计量。...对于这样的二分类目标变量，你可以在任务创建期间在分类任务对象中指定正类。如果在构造过程中没有显式设置，则阳性类默认为目标变量的第一个水平。
Streama是一个在Java上运行的免费自托管流媒体服务器，您可以在Linux发行版上安装。 它的功能类似于Kodi和Plex，它只是个人选择的问题，你想使用哪一个。...一些更有趣的功能包括: 轻松的媒体管理-使用拖放 多用户 文件浏览器 美丽的视频播放器 开源 远程实时同步观看 相关电影及节目 本地或远程安装都很容易 Streama可以安装在不同的发行版上，但正如开发人员所说...它还需要至少2GB的内存。 Streama推荐的操作系统是Ubuntu，我们将介绍Ubuntu 18.04下的安装。 如何在Ubuntu中安装Streama媒体流媒体服务器 1....linuxidc@linuxidc:~/www.linuxidc.com$ sudo apt install openjdk-8-jre 2.创建一个要存储Streama文件的文件夹，在我的例子中应该是...image.png 流媒体文件管理器 您可以将文件直接上传到之前设置的“Upload Directory”。 总结 Streama是一个不错的流媒体自托管媒体服务器，可以为您提供一些有用的功能。
写api接口时一般会在控制器中简单验证参数的正确性。 使用yii只带验证器（因为比较熟悉）实现有两种方式（效果都不佳）。 针对每个请求单独写个Model , 定义验证规则并进行验证。...缺点：写好多参数验证的Model 类。 使用独立验证器 中提到的$validator- validateValue() 方法直接验证变量值。缺点：写实例化很多验证器对象。...有么有“一劳永逸”的做法，像在Model 中通过rules 方法定义验证规则并实现快速验证的呢？有！...从验证规则中获取可赋值的属性。 参数验证模型 进行验证和存储验证错误消息。 使用魔术方法获取参数验证模型 中的验证错误消息。 <?
工控技术分享平台 1、引言： 在工业自动化领域中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制算法，它通过调节输出信号，使被控对象的实际值尽可能接近设定值。...此外，还将介绍 PID 参数调整的几种常用方法，以及该代码在不同应用场景下的修改部分。...E_last := Error;保存当前的误差值到变量 E_last，供下一次计算使用。 4、PID 参数调整的方法 PID 控制器的性能与参数的选择密切相关。...读取实际值（ReadProcessValue()）：根据实际应用中的传感器类型和信号采集方式，修改读取实际值的代码，确保能够准确获取被控对象的实际值。...通过合理调整参数和修改代码，可以满足不同场景下的控制需求，提高系统的稳定性和效率。尽管 PID 控制器在工业自动化中得到广泛应用，但仍有许多改进和拓展的空间，值得进一步研究和探索。
深度学习算法中的变分自编码器中的重参数化技巧引言在深度学习中，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种有效的无监督学习算法，主要用于学习输入数据的潜在表示。...VAE通过最大化数据似然函数来学习隐含特征，使用重参数化技巧来优化似然函数，从而解决传统自编码器中存在的问题。本文将详细介绍重参数化技巧在VAE中的应用，并展示其实践效果。...我们将详细介绍如何使用重参数化技巧在VAE中进行深度学习算法的应用。...实验结果表明，使用重参数化技巧的VAE在重建误差和KL散度方面都优于传统自编码器。这表明重参数化技巧在VAE中起到了重要作用，能够帮助我们更好地学习输入数据的潜在表示。...通过理论分析和实验验证，我们证明了重参数化技巧在VAE中的应用能够有效提高模型的性能。未来研究方向可以包括探讨重参数化技巧在其他深度学习算法中的应用以及其他无监督学习方法的有效性。
背景动机 AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。...在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。...来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。...主要内容 通过粗粒度实现基于机器学习的湿度物理参数化。 利用在线序列极限学习机进行预测。 利用机器学习技术在能量级外地球系统模型中表示气溶胶与云的相互作用。...在最新的GCM中用神经网络对辐射传输参数进行模拟。
小陈回来了，之前和大家介绍了很多与孟德尔随机化和全基因组关联研究有关的方法，接下来的时间里，我会带大家系统地学习如何使用R语言的”mlr3”进行机器学习的相关研究，希望能给大家带来帮助。...task = tsk("iris") # 使用内置的鸢尾花数据集进行测试，创建任务集 learner = lrn("classif.rpart") # 创建学习器并使用calssif.rpart算法 lrn...这就是训练出来的分类模型，可以看出来，在训练集中的120个样本中最后有3个样本被错误分类了。...在30个预测对象中，有25个被准确预测出来了，因此准确率就是25/30 = 0.8333。...从这里我们可以看到，机器学习主要可以分为四大步：（1）数据预处理；（2）选择合适的模型；（3）划分数据集并训练；（4）在验证集中验证结果并评估模型的效力。
Select 选择器在选中值发生变化时触发change事件，传递的参数是目前的选中值，例如： @change="changeValue" changeValue 方法 changeValue(value...){ /*业务处理*/ } 但是在实际使用中触发change事件时可能不只需要传递被选中项的值，还要传递index过去，来改变同一循环中的其他标签的状态。
在Proxmox VE 5中的CT虚拟机（OpenVZ）创建CentOS的YUM 源服务器 Proxmox主机地址（Px服务器）：172.25.18.68 CentOS YUM 服务器地址（yum服务器...二、创建CentOS7 点CreateCT一路配置即可 ip: 172.25.18.121 三、把网上下载的CentOS-7-x86_64-Everything-1708.iso复制到Px服务器的iso...Everything-1708.iso /flexmnt 四、把整个光盘复制到Centos7系统的/home/yum/centos7当中， 在yum服务器中创建目录 mkdir -p /home/yum...五、在yum服务器中创建本地yum repo 库，并安装工具 mkdir -p /etc/yum.repos.d/bak cd /etc/yum.repos.d/bak cp ../*.repo ....我习惯把这个文件复制到 yum服务器上的 /home目录中变成 这个名字sshd-cos7.rpm，方便其它新安装的机器能通过scp安装 同时，把 flexcentos7.repo也放到这里来
我们知道，在Java 容器中，为了提高容器遍历的方便性，我们利用迭代器把遍历逻辑从不同类型的集合类中抽取出来，从而避免向外部暴露集合容器的内部结构。...这就是迭代器模式的 一、迭代器模式介绍 迭代器模式也就是提供一个对象来顺序访问聚合对象中的一系列数据，而不暴露聚合对象的内部表示。...它是一种行为型模式，下面就来看看迭代器模式的结构： 1.1 迭代器模式的结构 迭代器模式的结构很简单，就是将聚合对象中的遍历行为分离，并抽象成迭代器类来实现： Aggregate：抽象聚合接口，定义对聚合对象的一些操作和创建迭代器对象的接口...： A B C 在日常业务的开发中，迭代器模式使用的场景并不多，下面就来看看关于迭代器的实战 三、迭代器模式实战 在本案例中模拟迭代遍历输出公司中树形结构的组织结构关系中雇员列表： 利用迭代器模式实现的结构如下...： 上面结构是以Java容器中迭代器模式基础构建的，左边是迭代器的定义，右边是实现的迭代器功能。
及其子代码先执行，然后是qcloud_init.ps1及其子代码执行，basic在 qcloud_init.ps1分支，其中就有禁用打印服务的代码 powershell -Command "& {Stop-Service...id=AVD-2021-1675 我在阿里云买机器看了，阿里云采用的方式1，打补丁 目前腾讯云保持现状不变的情况下，我自己搞了个方案测试奏效，就是在新购或重装系统时，指定如下UserData（测试时是以...Windows中文镜像验证的） 方案思路：在userdata里加start-sleep 120的设计，比如这个userdata代码，即便公共镜像买出来的机器，购买后过5分钟去看，打印服务是Auto 、Running...f schtasks /change /tn "\RunWhenStart" /enable start-sleep 120 schtasks /run /tn "\RunWhenStart" 这是创建脚本文件...这是创建计划任务后sleep 2分钟（等basic执行完）然后执行计划任务 之所以把check的脚本放在C:\Program Files\Cloudbase Solutions\Cloudbase-Init
本文将详细探讨自编码器在无监督学习和降维中的应用。图片自编码器的工作原理自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。...模型训练：使用无监督学习的方式，通过梯度下降等优化算法来调整编码器和解码器的参数，使得重构误差最小化。数据重建和编码提取：经过训练的自编码器可以用于重建输入数据，并且可以从中提取有意义的特征表示。...自编码器在无监督学习中的应用自编码器在无监督学习中发挥了重要作用，主要包括以下应用：特征学习自编码器可以学习数据的紧凑、表示性强的特征，帮助提取数据的高级抽象表示。...自编码器在降维中的应用自编码器在降维中也发挥了重要作用，主要包括以下应用：数据可视化自编码器可以将高维数据映射到低维空间，从而实现数据的可视化。...通过将自编码器的编码层作为特征提取器，可以得到对原始数据进行压缩表示并保留了主要信息的特征集。结论自编码器是一种在无监督学习和降维中应用广泛的算法。
见到四十三次日落，需要一天 见到那年的夏天，需要一年 看到彗星划过夜空，需要一甲子 ，却需要到时间尽头 mlr3::Learner类的对象为r中许多流行的机器学习算法提供了统一的接口。...mlr3extralearners仓库中 创建learner 略，暂定更新与后续 预置的learner library("mlr3learners") mlr_learners ## 的数据特征，一些学习器不能处理因子 packages：需要的包 properties：附加属性和功能，比如有些学习器可以处理缺失数据 predict_types：目标类型...Properties: importance, missings, multiclass, selected_features, ## twoclass, weights param_set储存了学习器的一些参数范围...提供了另外一种简单的学习器建立方法 lrn("classif.rpart", id = "rp", cp = 0.001) 结束语 学习器的构建其实在这里并没有说明，需要明白的是，一个算法的构建涉及的东西较多
深度学习在资源利用率优化中的应用：让服务器更聪明在现代运维中，随着业务量的不断增长，资源的利用率成为了衡量系统健康与效率的重要标准。...传统的优化方法大多依赖于经验、规则和简单的自动化脚本，而深度学习（Deep Learning）作为一种强大的人工智能技术，凭借其自适应学习和模式识别能力，已经开始在资源利用率优化中展现出巨大的潜力。...深度学习在资源优化中的实际应用2.1 动态负载预测与资源调度传统的资源调度通常依据固定的阈值来判断何时增加或减少资源，然而在高并发、复杂的环境下，工作负载和资源使用情况千变万化。...例如，使用深度强化学习模型优化Kubernetes集群中的资源分配：import gymimport numpy as npfrom stable_baselines3 import DQN# 创建一个虚拟环境...模型通过不断的试错和学习，最终能够推荐出最优的资源配置策略。3. 总结深度学习在资源利用率优化中的应用，凭借其自动学习、自适应调整和高效预测的特点，正在帮助运维人员提高系统的效率，减少资源浪费。
mlr3_R6对象 概述 在对mlr3学习的过程中，有一个问题一直萦绕在我的心头，她就是对象，虽然之前的文章，我们从python的角度介绍了对象。...例如foo = Foo$new(bar = 1)为类Foo建立了新的对象foo，并将参数bar设置为1 类是可变的：通过美元符号进行访问foo$bar，也可以使用foo$bar = 2对参数进行更改 除了字段之外...在mlr3中，只能访问公共字段。私有字段只能在扩展的mlr3中使用，也就是非内置数据 R6变量是对对象的引用，而不是存储在环境中的实际对象。...例如，foo2 = foo不会在foo2中创建foo的副本，而是创建对同一实际对象的另一个引用。设置fooşbar = 3也将改变foo2Sbar 3,反之亦然。...，目前没有较大的兴趣去更新，只是在mlr3学习的过程中去瞅了一眼，后面在决定更新与否。
题目 在Oracle中，使用了如下的语句创建用户LHRLDD，则对于该用户而言，以下说法错误的是（） CREATE USER LHRLDD IDENTIFIED BY LHRLDD; A、该用户的口令为...本题考察创建用户的命令。...在创建用户的时候若省略了默认表空间及临时表空间的话，则可以通过查询系统表SYS.PROPS$表来获取默认值，如下所示： SELECT * FROM PROPS$ D WHERE D.NAME IN ('...DEFAULT_TEMP_TABLESPACE', 'DEFAULT_PERMANENT_TABLESPACE'); 更改密码需要使用ALTER USER来更改，选项描述错误，所以，本题的答案为D。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
在“mlr3”包中，Task主要就是指学习任务，它可以直接从data.frame()，data.table()和Matrix()这三种数据对象中创建。...，该方法在mlr3proba包中）； （4）TaskDens（非监督学习算法，估计密度，由mlr3proba包提供）； （5）TaskClust（非监督学习算法，由mlr3cluster包提供）； （6...在这里我们主要关注TaskClassif，TaskRegr和TaskClust这三大类学习任务，考虑到生存分析在医学研究中的应用十分广泛，后续我也将简单介绍一下TaskSurv。...接下来进入R语言学习部分： library(mlr3) # 选取mtcars数据集的前3列作为练习数据 data = mtcars[, 1:3] 接下来，我们使用TaskRegr$new()来创建新的回归任务...，这里主要有三个参数id，backend和target：id用来设定这个学习任务的id，相当于“身份证”；backend是指用于创建学习任务的数据集，这里就是data这个数据；target是指回归分析的因变量
在我2018年左右刚开始学习生信数据挖掘的时候，临床预测模型就被广泛应用于各种生信SCI中，但它在临床中的使用，远比这个早得多！ 不知道什么原因最近又火起来了！...如果你是一个精通机器学习的人，那你肯定不会有这样的问题，所以说到底，这都是机器学习中的问题，一个临床的医务工作者不懂这些很正常。我会在文末给出一些方法选择建议供大家参考。...另外还和模型本身的性质有关，比如模型的超参数、模型本身的上限等，这些会在以后陆续介绍。...为什么要单独划分出一部分数据 通常我们建立模型时，会把数据集A划分为A1和A2两份，A1用来训练模型，A2用来测试模型，在训练模型的过程中，完全不用使用到A2这部分数据。...： mlr3：开篇 mlr3：基础使用 mlr3：模型评价 mlr3：模型比较 mlr3：超参数调优 mlr3：嵌套重抽样 mlr3：特征选择 mlr3:pipelines mlr3：技术细节 mlr3
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