scaling 第22页

【公有云相关概念和应用场景-4】什么是公有云的弹性伸缩？

弹性伸缩AutoScaling说人话的通俗描述：购物网站在促销的时候，是无法准确预估有多少人来买东西的，比如双11，这样就不能确定最多支持多少人同时到网站来买东西了。

工匠小能手·2020-08-21 15:26

各抒己见：横向扩展Wordpress的最佳方式是什么？

原文：Discussion:ScalingWordpressHorizontally译者：孙薇原文选自Wordpress的留言问答，提问者是bsmoo。

钱曙光·2020-08-21 15:54

全志平台Tina系统选中CPU调频策略节点的方法

选中方法如下：命令行输入makekernel_menuconfig调出内核配置界面：CPUPowerManagement--->CPUFrequencyscaling--->（以下几项选上）

DOT小文哥·2020-08-21 06:36

float density

floatdensityThelogicaldensityofthedisplay.ThisisascalingfactorfortheDensityIndependentPixelunit,whereoneDIPisonepixelonanapproximately160dpiscreen

以千·2020-08-21 04:05

2019-06-07

YZY君·2020-08-21 02:47

RHEL8系统修改CPU频率限制

RHEL默认安装后会将CPU设置为performance性能模式导致CPU温度过高解决方法：1查看当前CPU模式cat/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_available_governorscpupowerfrequency-info2

hhhan·2020-08-21 02:08

Gpu如何将旋转后的buffer方向告诉给Surfaceflinger

[email protected]@Surface.cpp|--QueueBufferInputinput(timestamp,isAutoTimestamp,crop,mScalingMode

qiuen311·2020-08-21 01:45

Faster Alternatives to glReadPixels and glTexImage2D in OpenGL ES

InthedevelopmentofShou,I'vebeenusingGLSLwithNEONtomanipulateimagerotation,scalingandcolorconversion,beforesendthemtovideoencoder.SoIneedaveryefficientwaytotransferpixelsbetweenOpenGLandmemoryspace.The

jaccen·2020-08-21 00:22

Qt5.6支持高分辨率

Qt5.6及以后版本支持高分辨率很容易，在QApplication创建之前加入如下代码：QGuiApplication::setAttribute(Qt::AA_EnableHighDpiScaling

ningto点com·2020-08-20 11:09

QT DPI适配，以及窗口输出计算

intargc,char*argv[]){//开启DPI适配--需要放在QApplication前面QCoreApplication::setAttribute(Qt::AA_EnableHighDpiScaling

会头痛的可达鸭·2020-08-20 10:38

(一)MongoDB简介

Introduction）MongoDBisanopen-sourcedocumentdatabasethatprovideshighperformance,highavailability,andautomaticscalingMongoDB

__method__·2020-08-20 05:54

GD:特征放缩Feature Scaling&归一化Mean Normalization

如果我们输入的样本的特征值都大致在相同的取值范围内会加快梯度下降的速度。这是因为θ在小范围内下降快。Wecanspeedupgradientdescentbyhavingeachofourinputvaluesinroughlythesamerange.Thisisbecauseθwilldescendquicklyonsmallrangesandslowlyonlargeranges,andso

Nicoleqwerty·2020-08-20 01:51

Facebook Data Freeway : Scaling Out to Realtime

我的一些想法：从以下数据来看，Facebook的SLA明确提出了有不超过0.01%的数据丢失。分布式平台要做到像Oracle/DB2之类的100%的数据安全性保证是几乎不可能的，而且互联网产品通超都能容忍微量数据的丢失。==========================================================这是Facebook工程师EricHwang和SamRash在H

fengzanfeng·2020-08-20 00:30

机器学习－多元线性回归

B.建立公式：C.求解方法：方法1.GradientDescent：技巧：技巧1.FeatureScaling：何时用：当各个变量的值域或者数量级相差比较大时，需要将各个变量的值域变换到相似的水平，变换后

不会停的蜗牛·2020-08-19 23:38

syslogd & klogd

localhostatFriJan104:15:331960...localhostklogd:[473.363649]lastsysfsfile:/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_max_freq

jackyy313·2020-08-19 10:58

Spark MLlib(四) feature extractors

extraction:featuresfromrawdatatransformation:scaling,convertingormodifyingfeaturesselection:selectingasubsetfromfeatureslocalitysensitivehashing

ThisIsNobody·2020-08-19 05:51

最大熵 IIS算法中的一个证明和图

参考《TheImprovedIterativeScalingAlgorithm：AGentleIntroduction》其中一个公式：当x>0时，-log(x)>=1-x成立。

poson·2020-08-19 02:54

(sklearn)逻辑回归linear_model.LogisticRegression用法

classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

MVincent·2020-08-19 02:18

从零开始-Machine Learning学习笔记(35)-最大熵模型

文章目录0.前言1.最大熵模型的定义2.求解最优化问题3.改进的迭代尺度法(ImprovedIterativeScaling,IIS)4.最大熵模型的总结5.参考资料0.前言假设离散随机变量X的概率分布是

kabuto_hui·2020-08-19 02:47

11_Training Deep Neural Networks_4_dropout_Max-Norm Regularization_CIFAR10_find_learning rate

11_TrainingDeepNeuralNetworks_VarianceScaling_leakyrelu_PReLU_SELU_BatchNormalization_Reusinghttps://

LIQING LIN·2020-08-18 14:48

AWS - 通过Snapshot 还原 EC2实例的一些问题

豆子昨天做AutoScaling实验的时候手贱把我自己的WordPress博客服务器给误删了！！尼玛啊，里面有我最近三个月的学习总结啊（英文版），没法子看看能不能还原吧。

weixin_34088598·2020-08-18 12:20

Ubuntu更改CPU频率

在使用afl对Python程序进行fuzz时，遇到需要更改CPU频率的问题，error如下：Whoops,yoursystemuseson-demandCPUfrequencyscaling,adjustedbetween1171and3027MHz.Unfortunately

日常采坑君·2020-08-18 10:07

数据变换方法: 初值化、均值化、百分比/倍数变换、归一化、极差最大值化、区间值化： MinMaxScaler、StandardScaler、MaxAbsScaler

归一化函数对于python中的axis=0和axis=1的问题2.python的sklearn中scale函数1标准化，均值去除和按方差比例缩放StandardScaler2将数据特征缩放至某一范围(scalingfeaturestoarange

wamg潇潇·2020-08-18 09:32

Performance - tuning BIMC turbo mode and cpu

bumpingupBIMC(NoCs)toTurboandwithscalinggovernorsettoperformancemodeputIB/ABvaluesforbusvotingtogetmaxtheoreticalrequirementscalinggovernorsettoperformancemodeSetDDRtomaxfreqGetDDRcurrentfreqstoptherm

bemore123·2020-08-18 08:34

防止Linux出现大量FIN_WAIT1

=======================net.ipv4.tcp_fin_timeout=10net.ipv4.tcp_keepalive_time=30net.ipv4.tcp_window_scaling

weixin_34336526·2020-08-18 05:08

【Spark】抽取，转换，特征选取——Spark机器学习

Extracting,transformingandselectingfeatures-spark.ml此单元包含处理特征的算法，大致可以分为：抽取：从原数据抽取特征转换：Scaling，转化，修改特征选择

栗子ma·2020-08-18 02:43

[IOS]富文本：自定义定义缩进、行距

style=[[NSMutableParagraphStyledefaultParagraphStyle]mutableCopy];//行距style.lineSpacing=[ScreenAdaptUtilscalingSwitch

jameskaron·2020-08-17 23:25

防止linux出现大量 FIN_WAIT1,提高性能

,可以修改/etc/sysctl.conf修改net.ipv4.tcp_fin_timeout=10net.ipv4.tcp_keepalive_time=30net.ipv4.tcp_window_scaling

talent210·2020-08-17 19:47

linux 系统万兆网卡性能优化

修改网卡参数前得先修改sysctl-wnet.ipv4.tcp_window_scaling=1sysctl-p再重启服务器后再修改那些参数才能起效，这就是为啥我们先前修改参数一直没用的原因1.设置MTU

peter_cloud·2020-08-17 13:14

梯度下降优化&线性回归的正规方程解法(Normal Equation)

(1)特征缩放(FeatureScaling)：假设现有两个特征值x1x2,在训练集中，x1的范围为(-1000,1000)，而x2的范围为(-1,1)，那么可以预想到误差函数J(θ)的轮廓一定是非常细长的图形

TYUT_SZH·2020-08-17 11:20

【Kubernetes 系列五】在 AWS 中使用 Kubernetes：EKS

3.1.1Python3.1.2awscli3.1.3eksctl3.1.4kubectl3.2.角色权限3.2.1.CloudFormation完全权限3.2.2.EKS读写权限3.2.3.EC2相关权限3.2.4.CloudWatch相关权限3.2.5.autoscaling

b657447349·2020-08-17 05:45

u3d honey hex framework 代码解读记录(四)

目标贴图小了很多，边长是2的4次方分之1//RendershadowandlighttoscaleddowntextureandcopyittoTexture2DintscaleDownPower=4;//scalingitdown4powerswillresizee.g

xtxy·2020-08-17 04:32

飞桨paddlepaddle论文复现——BigGAN论文翻译解读

飞桨paddlepaddle论文复现——BigGAN论文翻译解读摘要介绍GAN回顾原始GANDCGANWGANBigGANscalingHierarchicallatentspaces分层潜在空间截断技巧

Relaxxxv·2020-08-17 04:09

一、回归——sklearn.linear_model.LogisticRegression官方文档

sklearn.linear_model.LogisticRegression函数参数LogisticRegression(penalty=’l2’,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

Nicole_Liang·2020-08-17 03:50

Sklearn库中Logistic Regression函数各个参数总结

LogisticsRegression参数名称含义函数调用形式LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=1e-4,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

Leo传久·2020-08-17 02:19

Qt High DPI Displays

丸子叮咚响·2020-08-17 01:44

sklearn.linear_model.LogisticRegression参数使用

classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

lcqin111·2020-08-17 01:49

【UE4】【C++】【官方实例】实现基础第一人称视角旋转、左右前后移动，Gamemode设置DefaultPawn

1.创建C++类（人物--->Character类）2.项目设置里设置好输入3.Character.h/**Baseturnrate,indeg/sec.Otherscalingmayaffectfinalturnrate

TypantK·2020-08-17 00:27

AdaSale 论文理解

一种用于改善视频中目标检测尺寸问题的新技术，能同时保证精度和速度paper:AdaScale:TowardsReal-timeVideoObjectDetectionUsingAdaptiveScalinglink

JustForYouW·2020-08-16 22:13

相机参数矩阵计算（内外矩阵）以及光束法平差

单应性矩阵由配对的内点计算出来u,v是原始图片左边，对应得到变换后的图片坐标x,y,其中变换矩阵可以拆成4部分，表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。

dellme99·2020-08-16 19:36

干货 | 京东云弹性伸缩功能实践

弹性伸缩AS(AutoScaling)是一项Web服务，可以根据您的业务需求和策略，自动调整云主机计算资源，可帮助确保您拥有适量的云主机实例来处理您的应用程序负载。

weixin_30384217·2020-08-16 15:45

第二章弹性伸缩

1.1弹性伸缩的基本概念:弹性伸缩（AutoScaling），用户根据自己的业务需求和业务策略，自动调整弹性计算管理服务。高峰增长时增加，业务收缩时减少。

tutubuchicao·2020-08-16 15:00

[论文解读]ICML 2019|EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

题目：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks作者：GOOGLEMingxingTanQuocV.LeMotivation

一碗白开水一·2020-08-16 09:59

多维缩放(MDS)算法的详细推导及Python实现

MDS算法即多维缩放(MultipleDimensionalScaling)算法，是一种常见的降维算法，核心思想是要求原始空间样本间的距离在低维空间得到保持。

honghu_HITSZ·2020-08-16 09:30

python中常用的九种数据预处理方法分享

块反注释本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling

weixin_30674525·2020-08-16 09:57

MATLAB上实现仿射变换

你可以定义很多类型的空间变换，包括放射变换affinetransformations（如平移translation，缩放scaling，旋转rotation，剪切shearing）、投影变换projectivetransformation

Tavia_YingWa·2020-08-16 08:24

去癌-计算模拟-分子动力学-01

原始文章《ScalingMolecularDynamicsBeyond100,000ProcessorCoresforLarge-ScaleBiophysicalSimulations》译文如下：Abstract

robotshawn·2020-08-16 08:12

总结：sklearn机器学习之特征工程

数据探索性分析ExploratoryDataAnalysisEDA数据预处理1无量纲化数据规范化11标准化0均值标准化Z-scorestandardization12区间缩放法线性函数归一化Min-Maxscaling13

哈士奇说喵·2020-08-16 05:27

MDS- Multidimensional Scaling 多维尺度法分析

本博客转载自@songrotek原创博客，原文地址：http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/42235097在模式识别中，我们会考虑到距离distance的问题，就是一个样本和另一个样本在空间中的距离。根据距离的大小来判断分类。那么，也存在这样的一类问题：我们只知道空间中的点（样本）的距离，那么怎么来重构这些点的相对位置呢？显然欧式距离是最直观

tianwaifeimao·2020-08-16 01:45

机器学习笔记二：使用LogisticRegression实现鸢尾花逻辑回归分类

sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

2021_277·2020-08-16 00:30

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