遠(yuǎn)程分支如果本地沒(méi)有，就需要fetch一下。
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：新疆
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9-老的git項(xiàng)目上傳到新的碼云gitee倉(cāng)庫(kù)
--all的意思是上傳所有的分支 當(dāng)我執(zhí)行g(shù)it push -u origin --all 報(bào)錯(cuò)： Failed to connect to 127.0.0.1 port 7...
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分布式計(jì)算在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用的總結(jié)
分布式計(jì)算在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛且深入，能夠顯著提升數(shù)據(jù)處理效率、加速科研進(jìn)程、優(yōu)化診療服務(wù)，并在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮關(guān)鍵作用。以下是具體的應(yīng)用場(chǎng)景及實(shí)例分析： 一、醫(yī)學(xué)影...
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連接hive 失??；hive的hiveserver2模式啟動(dòng)不起來(lái)；Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive...
轉(zhuǎn)載這篇帖子解決了我的問(wèn)題。我的問(wèn)題背景是我遷移了虛擬機(jī)到另一個(gè) ip 地址 非常感謝：轉(zhuǎn)載地址：https://www.cnblogs.com/-xiaoyu-/p/113...
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8、 windows下mysql修改 data 路徑報(bào)錯(cuò)
我首先了解了下大概的操作流程，就是 1.停止 mysql 服務(wù) 2.移動(dòng) data 目錄 3.在 mysql 的配置文件 my.ini 修改 datadir路徑 4.啟動(dòng)，結(jié)...
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superset 在centos7下開(kāi)機(jī)自啟動(dòng)
網(wǎng)上資料不全，且難有一次就對(duì)的，我這里做個(gè)補(bǔ)充吧環(huán)境：python3.9.18 虛擬環(huán)境用的是conda，當(dāng)然venv也是可以的 創(chuàng)建服務(wù) 內(nèi)容如下： 我們只需要關(guān)注Serv...
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乘法的幾種速算
【首位相同末位互補(bǔ)的兩個(gè)數(shù)相乘】十位乘上比它大1的數(shù)，后面寫(xiě)上個(gè)位的乘積。64×66=4224,6×(6+1)=42,4×6=2434×36=1224,3×(3+1)=12,...
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mysql 腳本轉(zhuǎn) H2 可執(zhí)行版本（java 實(shí)現(xiàn)）
轉(zhuǎn)載于 https://blog.csdn.net/qionglong_jiao/article/details/117298689[https://blog.csdn.ne...
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@一口奧利奧 sendType 只是變量，Expression是 activiti 其中的一個(gè)類。
一、工作流 Activiti7-22.執(zhí)行監(jiān)聽(tīng)器
1.通過(guò)執(zhí)行任務(wù)來(lái)計(jì)算任務(wù)耗時(shí)，通過(guò)記錄開(kāi)始結(jié)束時(shí)間 2.通過(guò)傳參來(lái)做一些業(yè)務(wù)處理 如圖我們?cè)诹鞒虉D中傳遞參數(shù)，例如有些任務(wù)我們想通過(guò)郵件，有些任務(wù)想通過(guò)短信來(lái)體型，就可以通...
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23.機(jī)器學(xué)習(xí)-Tensorflow實(shí)現(xiàn)（1）模型訓(xùn)練1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理示例 在最左邊是我們要實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟，中間則是用到的公式，最右邊是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)代碼。 損失函數(shù)的定義 在編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼中，我們需要指定損失函數(shù)...
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4.Linux 離線安裝GCC1. 查看系統(tǒng)版本信息 2.下載相關(guān)包 在這個(gè)網(wǎng)站根據(jù)系統(tǒng)版本來(lái)找相應(yīng)的下載 https://pkgs.org/download/gcc-c++[https://pkgs.o...
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22.機(jī)器學(xué)習(xí)- 矩陣的乘法1. 列向量相乘 一般的矩陣乘法就是兩個(gè)矩陣挨個(gè)相乘求和。 而有些需要矩陣轉(zhuǎn)置，也就是第三列的圖，從列轉(zhuǎn)行。 2. 向量矩陣相乘 使用a向量的轉(zhuǎn)置然后與矩陣W相乘，就是a先與...
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21.機(jī)器學(xué)習(xí)- 搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上面是使用Tensorflow來(lái)訓(xùn)練模型，首先創(chuàng)建兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后合并為一個(gè)大的模型，最后就可以輸入數(shù)據(jù)然后進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 如果有新的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)就可以調(diào)用最后的方法。 ...
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20.機(jī)器學(xué)習(xí)- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)層1. 簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第一層 上面這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示的是一個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層。 我們輸入四個(gè)變量到輸入層，然后這個(gè)輸入層有三個(gè)神經(jīng)單元，每個(gè)神經(jīng)單元室一個(gè)邏輯函數(shù)。 然后就會(huì)...
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19.機(jī)器學(xué)習(xí)- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)（1）幾個(gè)示例1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子 上面是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子，我們從最左邊開(kāi)始輸入四個(gè)變量：價(jià)格，運(yùn)輸成本，市場(chǎng)接受度和材料到三個(gè)神經(jīng)單元中，輸出了可負(fù)擔(dān)性，知名度和感知質(zhì)量三個(gè)數(shù)值，然后這三...
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18.機(jī)器學(xué)習(xí)- 邏輯學(xué)習(xí)（3）正則化正則化其實(shí)就是將一些特征給減小很多，相當(dāng)于消掉，這樣函數(shù)將變得更加簡(jiǎn)單，那么他過(guò)擬合的可能就更小了。 1.正則化公式 我們使用了這個(gè)新的代價(jià)函數(shù)，來(lái)權(quán)衡兩個(gè)目標(biāo) 最小化第一項(xiàng)...
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17.機(jī)器學(xué)習(xí)- 邏輯學(xué)習(xí)（3）邏輯回歸的梯度下降以及過(guò)擬合問(wèn)題1.用于邏輯回歸的梯度學(xué)習(xí)算法 2.過(guò)擬合問(wèn)題 我們用以下三張圖來(lái)說(shuō)明這個(gè)概念。 第一張圖看起來(lái)像是一個(gè)線性回歸問(wèn)題，我們訓(xùn)練之后的線條與數(shù)據(jù)擬合性很差，這就叫做欠擬合； 第...
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16.機(jī)器學(xué)習(xí)- 邏輯學(xué)習(xí)（2）邏輯回歸中的代價(jià)函數(shù)我們之前學(xué)習(xí)的代價(jià)函數(shù)是一個(gè)凹函數(shù)，而將代價(jià)函數(shù)套用到邏輯回歸中我們發(fā)現(xiàn)圖形是上圖中右側(cè)那樣不規(guī)則的曲線，如果使用梯度下降，那么就很可能只到一個(gè)局部的最低點(diǎn)，就不再往下找。 ...