heart scale 数据说明

2024-08-24

svm训练显示信息说明

现简单对屏幕回显信息进行说明: #iter 为迭代次数, nu 与前面的操作参数 -n nu 相同, obj 为 SVM 文件转换为的二次规划求解得到的最小值, rho 为判决函数的常数项 b , nSV 为支持向量个数, nBSV 为边界上的支持向量个数, Total nSV 为支持向量总个数. 训练后的模型保存为文件 *.model ,用记事本打开其内容如下: svm_type c_svc % 训练所采用的 svm 类型,此处为 C- SVC kernel_type rbf % 训

LSM-Tree （BigTable 的理论模型）（转）

Google的BigTable架构在分布式结构化存储方面大名鼎鼎,其中的MergeDump模型在读写之间找到了一个较好的平衡点,很好的解决了web scale数据的读写问题. MergeDump的理论基础是LSM-Tree (Log-Structured Merge-Tree), 原文见:LSM Tree 下面先说一下LSM-Tree的基本思想,再记录下读文章的几点感受. LSM思想非常朴素,就是将对数据的更改hold在内存中,达到指定的threadhold后将该批更改批量写入到磁盘,在批量写入

R语言归一化处理

归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内.首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快. R语言中的归一化函数:scale 数据归一化包括数据的中心化和数据的标准化. 1. 数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值.例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2. 数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数

kubernetes云平台管理实战：HPA水平自动伸缩（十一）

一.自动伸缩 1.启动 [root@k8s-master ~]# kubectl autoscale deployment nginx-deployment --max=8 --min=2 --cpu-percent=80 deployment "nginx-deployment" autoscaled 2.查看创建 [root@k8s-master ~]# kubectl get all NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE de

在mpvue中使用map如何避坑

最近在做一个需求,当用户放大地图到某个级别时,自动显示marker的callout标签,当小于这个缩放级别时,则隐藏callout.然而在我实现的过程中,却发现一个严重的问题:当我操作marker数据时,会导致地图的缩放级别发生变化(用户没有缩放的操作).这TM是什么鬼??接下来就开始爬坑. 官方的避坑指南在mpvue的文档中,官方是给出一些避坑指南的: 列表中没有的原生事件也可以使用例如 bindregionchange 事件直接在 dom 上将bind改为@,同时这个事件也非常特殊,它的

caffe参数详解

转载自:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/54929389 solver.prototxt net:训练预测的网络描述文件,train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false,默认为true,就是刚启动就进行测试,false的话不进行第一次的测试. test_iter:在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)>=测试集的大小,测

项目管理工具！DevExpress Winforms Gantt控件 v19.2强势来袭

DevExpress Winforms Controls 内置140多个UI控件和库,完美构建流畅.美观且易于使用的应用程序.无论是Office风格的界面,还是分析处理大批量的业务数据,DevExpress WinForms都能轻松胜任!DevExpress Winforms v19.2日前正式发布啦!v19.2中发布了全新强大的Gantt控件.SvgImageBox控件.支持.Net Core 3等,欢迎立即下载v19.2体验哦! DevExpress Winforms v19.2正式版下载

在OpenShift平台上验证NVIDIA DGX系统的分布式多节点自动驾驶AI训练

在OpenShift平台上验证NVIDIA DGX系统的分布式多节点自动驾驶AI训练自动驾驶汽车的深度神经网络(DNN)开发是一项艰巨的工作.本文验证了DGX多节点,多GPU,分布式训练在DXC机器人驱动环境中运行. 还使用了一个机器人学习平台来驱动深度学习(11.3)的工作负载.目前,OpenShift 3.11已部署在许多大型GPU加速的自动驾驶(AD)开发和测试环境中.这里显示的方法同样适用于新的OpenShift版本,并且可以转移到其他基于OpenShift的集群中. DXC Robo

R-聚类

一.定义:将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类二.距离:欧几里得度量(euclidean metric)也称欧氏距离绝对值距离(manhattan) Lance距离(canberra) 定性变量距离(binary) 闵可夫斯基距离(minkowski) 三.使用函数dist()求点之间的距离,可以设置不同的方法,这里设置的是欧式距离,其操作对象是数据框,结果是得到一个距离矩阵四.聚类 1.使用的方法: 最短距离法

CSS动画划入划出酷炫

HTML插入 <!DOCTYPE html> <html class="no-js iarouse"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title></title> <meta name="d

sklearn数据预处理－scale

对数据按列属性进行scale处理后,每列的数据均值变成0,标准差变为1.可通过下面的例子加深理解: from sklearn import preprocessing import numpy as np 测试数据: X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) 使用sklearn进行scale处理时,有两种方式可供选择. 方式1:直接使用preprocessing.scale()方法: X_scaled = preproc

数据预处理（normalize、scale）

matlab 工具函数(三)-- normalize(归一化数据) 注:待处理的数据 X∈Rd×N,N 表示样本的个数,d 则是单个样本的维度: 1. 去均值(remove DC) X = bsxfun(@minus, X, mean(X)); 2. 截断标准差这里比如截断保留 +/- 3 个标准差,并 scale 至 -1/1 xstd = 3*std(X(:)); X = max(min(xstd, X), -xstd)/xstd; 3. 从一个尺度空间,缩放(线性映射)到另一个尺度空间

数据预处理 center&scale&box-cox

http://stackoverflow.com/questions/33944129/python-library-for-data-scaling-centering-and-box-cox-transformation http://shahramabyari.com/2015/12/20/data-preparation-for-predictive-modeling-centering-scaling/ https://stats.stackexchange.com/questions

恢复SQL Server被误删除的数据（再扩展）

恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展) 大家对本人之前的文章<恢复SQL Server被误删除的数据> 反应非常热烈,但是文章里的存储过程不能实现对备份出来的日志备份里所删数据的恢复这个是一个缺陷,本人决定对这个存储过程扩展一下,支持对log backup文件里的delete语句进行恢复实验步骤 1.首先先准备好测试表和测试语句 USE [sss] GO --建表 CREATE TABLE testdelete ( id , ) NOT NULL PRIMARY KEY , NA

恢复SQL Server被误删除的数据

恢复SQL Server被误删除的数据 <恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展)> 地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4620764.html 曾经想实现Log Explorer for SQL Server的功能,利用ldf里面的日志来还原误删除的数据这里有一篇文章做到了,不过似乎不是所有的数据类型都支持以下为译文:http://raresql.com/2011/10/22/how-to-recover-deleted-data-from-s

一篇文章看懂TPCx-BB（大数据基准测试工具）源码

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools

PayPal高级工程总监：读完这100篇论文就能成大数据高手（附论文下载）

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文就能成大数据高手作者白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

解析大型.NET ERP系统数据访问对象关系映射框架LLBL Gen Pro

LLBL Gen Pro是一个为.NET开发人员设计的的对象关系映射(ORM)框架,与NHibernate,Entity Framework等框架一样,通过实体与数据表的映射,实现关系数据库持久化. 1 LLBL Gen Pro 入门 LLBL Gen Pro Basic 打开LLBL Gen Pro程序,在右边的数据库浏览器(Catelog Explorer)中根结点右键选择从关系数据库创建关系模型( Add Relational Model Data from a Database),然

Java三大框架之——Hibernate中的三种数据持久状态和缓存机制

Hibernate中的三种状态瞬时状态:刚创建的对象还没有被Session持久化.缓存中不存在这个对象的数据并且数据库中没有这个对象对应的数据为瞬时状态这个时候是没有OID. 持久状态:对象经过Session持久化操作,缓存中存在这个对象的数据为持久状态并且数据库中存在这个对象对应的数据为持久状态这个时候有OID. 游离状态:当Session关闭,缓存中不存在这个对象数据而数据库中有这个对象的数据并且有OID为游离状态. 注:OID为了在系统中能够找到所需对象,我们需要为每一个对象分配一个

EChart数据的异步加载和更新

ECharts是国内开发一款图标插件,在网页中我们经常要用到图标显示,直接引用十分方便. 直接到ECharts主页调用插件 <!DOCTYPE html> <html style="height: 100%"> <head> <meta charset="utf-8"> </head> <body style="height: 100%; margin: 0"> <di

数据库中数据DELETE了怎样恢复

USE [BBDAS_FP_DATA] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[Recover_Deleted_Data_Proc] Script Date: 07/12/2014 15:09:44 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER PROCEDURE [dbo].[Recover_Deleted_Data_Proc] @Database_Name NVARCH

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