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大約有 700 項符合查詢結果 ,庫內數(shù)據(jù)總量為 78,250 項。(搜索耗時:0.0516秒)

201.分布式緩存介紹

...的業(yè)界技術難題。其中最具挑戰(zhàn)性的幾類問題是: 海量數(shù)據(jù)存儲。微博總量已經(jīng)超過千億數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的存取是一個非常大的技術挑戰(zhàn) 巨大的并發(fā)請求。主feed接口的設計需要面對4倍于日常請求峰值的情況。 SLA要求高。核心...

http://m.hgci.cn/sina_boot_camp/lwa1hozt.html

202.TensorFlow 機器學習和深度學習概念入門

...可以看作是仿生學。機器學習應用領域十分廣泛,例如:數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分類、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游...

http://m.hgci.cn/tensorflow/tensorflow-jtdx24hg.html

203.MySQL索引及優(yōu)化

...壇的帖子數(shù)量很大了之后,到底有多少人會關注這個統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否是實時變化的?有多少人在乎這個數(shù)據(jù)在短時間內的不精確性?恐怕不會有人會盯著這個統(tǒng)計數(shù)字并追究當自己發(fā)了一個帖子然后回頭刷新頁面發(fā)現(xiàn)這個統(tǒng)計數(shù)字...

http://m.hgci.cn/bwyfi/bwyfi-ok8u24x3.html

204.Tomcat JDBC 數(shù)據(jù)

概述 JNDI 數(shù)據(jù)源配置的相關內容已經(jīng)在 JNDI 資源文檔中詳細介紹過。但從 Tomcat 用戶的反饋意見來看,有些配置的細節(jié)問題非常棘手。 針對常用的數(shù)據(jù)庫,我們已經(jīng)給 Tomcat 用戶提供了一些配置范例,以及關于數(shù)據(jù)庫使用的一些...

http://m.hgci.cn/tomcat/dr6l1k9h.html

205.AI人工智能 數(shù)據(jù)聚類算法

以下是數(shù)據(jù)聚類的幾種常用算法 - **K-Means 算法** K均值聚類算法是眾所周知的數(shù)據(jù)聚類算法之一。 我們需要假設簇的數(shù)量已經(jīng)是已知的。 這也被稱為平面聚類。 它是一種迭代聚類算法。 該算法需要遵循以下步驟 - **第1步** - ...

http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-7ujc3cc2.html

206.R語言 時間序列分析

...后順序來進行排列,時間序列分析的主要目的是根據(jù)已有數(shù)據(jù)對未來進行預測。 一個穩(wěn)定的時間序列中常常包含兩個部分,那么就是:有規(guī)律的時間序列+噪聲。所以,在以下的方法中,主要的目的就是去過濾噪聲值,讓我們的...

http://m.hgci.cn/r/r_time_series_analysis.html

207.Verilog TF子程序

...子程序主要用于 Verilog 與用戶 C 程序邊界的兩個方向上的數(shù)據(jù)傳輸。 TF 子程序總是以 ?tf_? 為前綴,定義在頭文件 veriuser.h 中。所以用 C 語言寫系統(tǒng)任務或函數(shù)時,都需要在 C 文件中添加 ?#include "veriuser.h"? 。TF 子程序用途...

http://m.hgci.cn/verilog2/verilog2-4ylp3o5v.html

208.Redis 服務器與客戶端

...置文件3. 創(chuàng)建 daemon 進程4. 初始化服務器功能模塊5. 載入數(shù)據(jù)6. 開始事件循環(huán)客戶端連接到服務器命令的請求、處理和結果返回命令請求實例: SET 的執(zhí)行過程小結 前面的章節(jié)介紹了所有 Redis 的重要功能組件:數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)類...

http://m.hgci.cn/ongtio/vy8arozt.html

209.Django4.0 數(shù)據(jù)庫訪問優(yōu)化-不要檢索你不需要的東西

...就行。使用 QuerySet.defer() 和 only()如果你明確不需要這個數(shù)據(jù)庫列(或在大部分情況里不需要),使用 ?defer()? 和 ?only()? 來避免加載它們。注意如果你使用它們,?ORM ?將必須在單獨的查詢中獲取它們,如果你不恰當?shù)氖?..

http://m.hgci.cn/django4/django4-unqw3m1p.html

210.Pandas缺失值處理

在一些數(shù)據(jù)分析業(yè)務中,數(shù)據(jù)缺失是我們經(jīng)常遇見的問題,缺失值會導致數(shù)據(jù)質量的下降,從而影響模型預測的準確性,這對于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘影響尤為嚴重。因此妥善的處理缺失值能夠使模型預測更為準確和有效。為什么...

http://m.hgci.cn/pandas/pandas-fillna.html

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...的業(yè)界技術難題。其中最具挑戰(zhàn)性的幾類問題是: 海量數(shù)據(jù)存儲。微博總量已經(jīng)超過千億數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的存取是一個非常大的技術挑戰(zhàn) 巨大的并發(fā)請求。主feed接口的設計需要面對4倍于日常請求峰值的情況。 SLA要求高。核心...

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202.TensorFlow 機器學習和深度學習概念入門

...可以看作是仿生學。機器學習應用領域十分廣泛,例如:數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分類、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游...

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203.MySQL索引及優(yōu)化

...壇的帖子數(shù)量很大了之后,到底有多少人會關注這個統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否是實時變化的?有多少人在乎這個數(shù)據(jù)在短時間內的不精確性?恐怕不會有人會盯著這個統(tǒng)計數(shù)字并追究當自己發(fā)了一個帖子然后回頭刷新頁面發(fā)現(xiàn)這個統(tǒng)計數(shù)字...

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204.Tomcat JDBC 數(shù)據(jù)

概述 JNDI 數(shù)據(jù)源配置的相關內容已經(jīng)在 JNDI 資源文檔中詳細介紹過。但從 Tomcat 用戶的反饋意見來看,有些配置的細節(jié)問題非常棘手。 針對常用的數(shù)據(jù)庫,我們已經(jīng)給 Tomcat 用戶提供了一些配置范例,以及關于數(shù)據(jù)庫使用的一些...

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205.AI人工智能 數(shù)據(jù)聚類算法

以下是數(shù)據(jù)聚類的幾種常用算法 - **K-Means 算法** K均值聚類算法是眾所周知的數(shù)據(jù)聚類算法之一。 我們需要假設簇的數(shù)量已經(jīng)是已知的。 這也被稱為平面聚類。 它是一種迭代聚類算法。 該算法需要遵循以下步驟 - **第1步** - ...

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206.R語言 時間序列分析

...后順序來進行排列,時間序列分析的主要目的是根據(jù)已有數(shù)據(jù)對未來進行預測。 一個穩(wěn)定的時間序列中常常包含兩個部分,那么就是:有規(guī)律的時間序列+噪聲。所以,在以下的方法中,主要的目的就是去過濾噪聲值,讓我們的...

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207.Verilog TF子程序

...子程序主要用于 Verilog 與用戶 C 程序邊界的兩個方向上的數(shù)據(jù)傳輸。 TF 子程序總是以 ?tf_? 為前綴,定義在頭文件 veriuser.h 中。所以用 C 語言寫系統(tǒng)任務或函數(shù)時,都需要在 C 文件中添加 ?#include "veriuser.h"? 。TF 子程序用途...

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208.Redis 服務器與客戶端

...置文件3. 創(chuàng)建 daemon 進程4. 初始化服務器功能模塊5. 載入數(shù)據(jù)6. 開始事件循環(huán)客戶端連接到服務器命令的請求、處理和結果返回命令請求實例: SET 的執(zhí)行過程小結 前面的章節(jié)介紹了所有 Redis 的重要功能組件:數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)類...

http://m.hgci.cn/ongtio/vy8arozt.html

209.Django4.0 數(shù)據(jù)庫訪問優(yōu)化-不要檢索你不需要的東西

...就行。使用 QuerySet.defer() 和 only()如果你明確不需要這個數(shù)據(jù)庫列(或在大部分情況里不需要),使用 ?defer()? 和 ?only()? 來避免加載它們。注意如果你使用它們,?ORM ?將必須在單獨的查詢中獲取它們,如果你不恰當?shù)氖?..

http://m.hgci.cn/django4/django4-unqw3m1p.html

210.Pandas缺失值處理

在一些數(shù)據(jù)分析業(yè)務中,數(shù)據(jù)缺失是我們經(jīng)常遇見的問題,缺失值會導致數(shù)據(jù)質量的下降,從而影響模型預測的準確性,這對于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘影響尤為嚴重。因此妥善的處理缺失值能夠使模型預測更為準確和有效。為什么...

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