统计学意义(p值) 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联(变量之间的独立性成立),我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.(这并不是说如果变量间存在关联,我们

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <string> using namespace std; using namespace cv; int main(){ string path = "F:/"; Mat img = imread(path+"000586.j

本文记录mono安装的必须步骤,由于只是一个记录因此操作系统及mono版本都以当前环境为准. 1:环境依赖 操作系统为CentOS7.0,先安装mono依赖的各种组件: yum -y install gcc gcc-c++ bison pkgconfig glib2-devel gettext make libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel libexif-devel giflib-devel libX11-devel freetype-devel f

前言: <<line>> 表明在vertica 8.0文档中的title   正文: 1-支持平台 1.1-操作系统 <<Vertica Server and Vertica Management Console>> When there are multiple minor versions supported for a major operating system release, Hewlett Packard Enterprise recommen

catalog . 安装及使用方式 . 检查DEDECMS是否为最新版本 . 检查默认安装(install)目录是否存在 . 检查默认后台目录(dede)是否存在 . 检查DedeCMS会员中心是否关闭 . 检查是否存在高风险的若密码账户 . 后台友情链接xss漏洞 . /plus/search.php SQL注入漏洞 . /plus/feedback.php SQL注入漏洞 . /plus/feedback_ajax.php SQL注入或XSS漏洞漏洞 . /include/dedesql.c

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yum -y install gcc gcc-c++ yum -y install bison pkgconfig glib2-devel gettext make libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel libexif-devel giflib-devel libX11-devel freetype-devel fontconfig-devel cairo-devel 1.下载libgdiplus-3.12.tar.gzhttp://download.

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写在前边: OpenCV3.0+要想使用MHI,就要现安装扩展模块opencv_contrib.安装方法见:ubuntu 14.04 64位 安装Opencv3.1.0 (包含opencv_contrib模块) OpenCV2.4.11中samples/python2/motempl.py 就是使用mhi的一个例子,但是在OpenCV3.1.0下使用的话需要稍加修改: 1.把OpenCV2.4.11/samples/python2/motempl.py 复制到OpenCV3.1.0/sample

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

进入20世纪第二个十年,计算机已经成为生活中一个必不可小的工具了,但我们真的了解计算机吗?计算机有哪些部分构成?不同的计算机又可以做什么样的事情呢?我们的PC和用来做加减乘除的计算器都属于计算机范畴吗?下面我们就来来接认识一下[注:本人从事Java开发小白一枚,有志于增强自身功力,所以自20171130开始从事菜鸟崛起笔记总结和记录,所录材料来自于网络和书籍,会有备注,如果有所忽视,尚请见谅,另小白写日记繁琐,片面,欢迎各位指正和提问,成长需要挫折和责难!] 1.1 计算机:大脑风暴 计算机其实

由于hadoop-2.6.0.tar.gz安装包是在32位机器上编译的,64位的机器加载本地库.so文件时会出错,比如: java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSumsByteArray(II[BI[BIILjava/lang/String;JZ)V 所以需要重新编译 1.编译环境yum install cmake lzo-devel zlib-devel gc

部署apiserver 创建生成CSR的JSON配置文件 [root@k8s-master1 ssl]# vim kubernetes-csr.json { "CN": "kubernetes", "hosts": [ "127.0.0.1", "192.168.0.123", "192.168.0.124", "192.168.0.130", "10.0.

Master apiserver启用TLS认证后,Node节点kubelet组件想要加入集群,必须使用CA签发的有效证书才能与apiserver通信,当Node节点很多时,签署证书是一件很繁琐的事情,因此有了TLS Bootstrapping机制,kubelet会以一个低权限用户自动向apiserver申请证书,kubelet的证书由apiserver动态签署.认证大致工作流程如图所示: 准备二进制文件 scp kubelet kube-proxy 192.168.0.125:/opt/kube

Kubernetes集群中主要存在两种类型的节点:master.minion节点. Minion节点为运行 Docker容器的节点,负责和节点上运行的 Docker 进行交互,并且提供了代理功能.Master节点负责对外提供一系列管理集群的API接口,并且通过和 Minion 节点交互来实现对集群的操作管理. kubernetes必备组件 kube-apiserver:集群的统一入口,各组件协调者,以RESTful API提供接口服务,所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理

Flannel容器集群网络部署 Overlay Network:覆盖网络,在基础网络上叠加的一种虚拟网络技术模式,该网络中的主机通过虚拟链路连接起来.VXLAN:将源数据包封装到UDP中,并使用基础网络的IP/MAC作为外层报文头进行封装,然后在以太网上传输,到达目的地后由隧道端点解封装并将数据发送给目标地址.Flannel:是Overlay网络的一种,也是将源数据包封装在另一种网络包里面进行路由转发和通信,目前已经支持UDP.VXLAN.AWS VPC和GCE路由等数据转发方式. flanne

2. 123 my %vertical_alignment;    124 $vertical_alignment{"subscripting"} = 0;    125 unless($vertical_alignment{"subscripting"}){    126     print "0\n";    127 }    128 unless($vertical_alignment{"anonymous"}){   

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>

1 基本运算:加(+).减(-).点乘(*).除(/).地板除法(//).取余(%) 基本运算中所有实例都以下面的张量a.b为例进行: >>> a = tf.random.uniform([2, 3], minval=1, maxval=6,dtype=tf.int32) >>> b = tf.random.uniform([2, 3], minval=1, maxval=6,dtype=tf.int32) >>> a <tf.Tensor: i

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