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RStuido Server 选择不同 R 版本(conda 不同 R 版本)

今天,另一个同事告诉我,说服务器clusterProfilerenrichplot自从重新装了服务器,就没有安装成功做,做分析都是放到个人电脑上去做。不能忍,今天就解决。...头脑风暴 我有一个设想: 用root权限,新建一个环境R4.1,然后在里面安装R4.1 在R4.1安装那几个包 将RstudioR版本设置为新建环境R4.1 我顾虑: 不确定我用root新建环境...,能不能让大家使用 不确定Rstudio-server能不能指定新建环境R4.1版本 3....其它人用Rstudio-server安装R包 因为现在Rstudio-server用是conda环境R4.1,它会在conda环境中有一个library,普通用户没有写入权限,安装R包时会在自己路径下自动新建一个...2,外部是可以用conda环境程序,指定路径就行。

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惊艳 | RStuido server选择不同R版本(conda不同R版本)

今天,另一个同事告诉我,说服务器clusterProfilerenrichplot自从重新装了服务器,就没有安装成功做,做分析都是放到个人电脑上去做。不能忍,今天就解决。...头脑风暴 我有一个设想: 用root权限,新建一个环境R4.1,然后在里面安装R4.1 在R4.1安装那几个包 将RstudioR版本设置为新建环境R4.1 我顾虑: 不确定我用root新建环境...,能不能让大家使用 不确定Rstudio-server能不能指定新建环境R4.1版本 3....其它人用Rstudio-server安装R包 因为现在Rstudio-server用是conda环境R4.1,它会在conda环境中有一个library,普通用户没有写入权限,安装R包时会在自己路径下自动新建一个...2,外部是可以用conda环境程序,指定路径就行。

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SELECTDELETE执行计划不同选择

执行计划看,全扫描用Hash Join,被驱动只扫描一次,HINT使用索引则用嵌套循环连接Nested Loop,两个记录都很多,哪个做被驱动都会导致扫描次数过多,回也过多,而且索引...CF高,索引扫描成本,会更高些,SELECT返回所有列,需要考虑回,因此干脆不回选择扫描,Cost能看出,HINT索引值更高。...10053能看到SELECT执行计划成本计算,根本没考虑索引,鉴于SELECT *较高CF,能不回就不回了, PLAN_TABLE_OUTPUT ----------------------...ID") DELETE时候,毕竟要删除数据,因此回势在必行,只能在回各种路径找一个合适,所以会考虑索引路径, ?...SELECTDELETE即使条件相同,相应执行计划,可能还是有差别,归根结底在于Cost计算判断,如上例所示,可能会考虑是否需要回、CF值高低等因素,所以Oracle在这方面还是很智能,优化器算法

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Boruta SHAP :不同特征选择技术之间比较以及如何选择

当我们执行一项监督任务时,我们面临问题是在我们机器学习管道中加入适当特征选择。只需在网上搜索,我们就可以访问讨论特征选择过程各种来源内容。 总而言之,有不同方法来进行特征选择。...决策树标准特征重要性方法倾向于高估高频或高基数变量重要性。对于 Boruta RFE,这可能会导致错误特征选择。 本次实验 我们 Kaggle 收集了一个数据集。...我们开始拟合调整我们梯度提升(LGBM)。我们用不同分裂种子重复这个过程不同时间来覆盖数据选择随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶是,随机特征对我们模型非常重要。...我们将参数调整与特征选择过程相结合。以前一样,我们对不同分裂种子重复整个过程,以减轻数据选择随机性。对于每个试验,我们考虑标准基于树特征重要性 SHAP 重要性来存储选定特征。...SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程差异。 总结 在这篇文章,我们介绍了 RFE Boruta(来自 shap-hypetune)作为两种有价值特征选择包装方法。

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Boruta SHAP :不同特征选择技术之间比较以及如何选择

当我们执行一项监督任务时,我们面临问题是在我们机器学习管道中加入适当特征选择。只需在网上搜索,我们就可以访问讨论特征选择过程各种来源内容。 总而言之,有不同方法来进行特征选择。...决策树标准特征重要性方法倾向于高估高频或高基数变量重要性。对于 Boruta RFE,这可能会导致错误特征选择。 本次实验 我们 Kaggle 收集了一个数据集。...我们开始拟合调整我们梯度提升(LGBM)。我们用不同分裂种子重复这个过程不同时间来覆盖数据选择随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶是,随机特征对我们模型非常重要。...我们将参数调整与特征选择过程相结合。以前一样,我们对不同分裂种子重复整个过程,以减轻数据选择随机性。对于每个试验,我们考虑标准基于树特征重要性 SHAP 重要性来存储选定特征。...SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程差异。 总结 在这篇文章,我们介绍了 RFE Boruta(来自 shap-hypetune)作为两种有价值特征选择包装方法。

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48%Kubernetes用户在工具选择挣扎

在 Spectro Cloud 一份 新报告 接受调查近一半 Kubernetes 用户表示,他们在选择验证要在生产环境中使用基础设施组件时遇到了问题。...主要原因:Kubernetes 成熟度。 根据调查参与者回答,对于组织来说,选择实在太多了。在新报告,48% 的人表示,他们发现很难 广泛云原生生态系统 决定使用哪些堆栈组件。...57% 受访者表示,他们 Kubernetes 基础设施包含 11 个以上不同软件元素,高于 2022 年告诉 Spectro Cloud 相同内容 42%。...除了调查参与者报告难以选择所需工具之外,配置漂移(45% 的人将其列为挑战,高于 2023 年 Spectro Cloud 报告 33%)以及难以防止安全漏洞(43%,高于 26%)是其他主要痛点...采用平台工程用户遇到问题较少 平台工程 已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高工具选择过多问题解决方案。

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用户设计_角色权限管理数据设计

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 基于角色访问控制:(java Web 编程口诀) 用户角色用户角色中间。 角色权限,角色权限中间。...---- ---- 一个用户可有多个角色,一个角色又可有多个权限。这就是用户-角色-权限授权模型。 为何不直接让用户对应权限? 角色=一定数量权限集合 将特定用户权限封装到一个角色。...这样,一次授权,多个用户得到相同权限,此时用户所拥有的权限是用户个人权限+用户所在组权限 用户组,用户与角色三者关系: 应用系统权限表现形式: 菜单访问,功能模块操作,文件上传,删改,按钮图片是否可见等...相关sql可参考: 用户、角色、权限关系(mysql)_harbor1981博客-CSDN博客_数据库用户和角色关系 https://blog.csdn.net/harbor1981/article.../details/78149203 关于各种字段可参考: 用户·角色·权限·设计 – oo_o – 博客园 (cnblogs.com) https://www.cnblogs.com/oo_o/

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WordPress 设置登录用户未登录用户显示不同菜单

如果让登录用户与未登录浏览者,显示不同菜单,可以通过下面的代码实现: 将下面代码添加到当前主题函数模板functions.php: if( is_user_logged_in() ) { $args...logged-out'; } return $args; } add_filter( 'wp_nav_menu_args', 'wpc_wp_nav_menu_args' ); 之后分别新建logged-inlogged-out...两个菜单,用于登录状态下普通浏览者显示菜单。...如果主题有多个菜单,可以通过下面的代码在指定菜单位置显示不同菜单: function wpc_wp_nav_menu_args( $args = '' ) { if( is_user_logged_in...logged-out'; } } return $args; } add_filter( 'wp_nav_menu_args', 'wpc_wp_nav_menu_args' ); 也可以利用上面的方法,让不同用户角色显示不同菜单内容

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想利用Python实现将一个图片放进不同不同tab

一、前言 前几天在Python星耀交流群【扮猫】问了一道Python处理问题,如下图所示。...这里【月神】给出一个可行代码,大家后面遇到了,可以对应修改下,事半功倍,代码如下所示: for pic_num, pic_name in enumerate(os.listdir(pic_file)...完美的解决了粉丝问题! 网上找代码,有时候确实是有问题,但是找bug过程还是挺磨人! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要实现了利用Python实现将一个图片放进不同不同tab问题,文中针对该问题给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Chloe】提问,感谢【月神】给出思路代码解析,感谢【dcpeng】、【冯诚】等人参与学习交流。

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不同任务,我应该选择哪种机器学习算法?

当开始研究数据科学时,我经常面临一个问题,那就是为我特定问题选择最合适算法。在本文中,我将尝试解释一些基本概念,并在不同任务中使用不同类型机器学习算法。...首先,你应该区分机器学习任务四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指有标签训练数据推断一个函数任务。...在MSE例子中有一个最小二乘法得到数学方程: ? 在实践,用梯度下降法来优化它更容易,它在计算上更有效率。...每一个分割都被选择,以最大化某些泛函。在分类树,我们使用交叉熵Gini指数。在回归树,我们最小化了下降区域目标值预测变量和我们分配给它值之间平方误差总和。 ?...如果你在处理图像,卷积神经网络会显示出很棒结果。非线性是由卷积池化层来表示,能够捕捉图像性能特点。 ? 为了处理文本序列,你最好选择重复神经网络。

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VBA实战技巧20:选取不同工作不同单元格区域时禁止用户执行复制剪切粘贴操作

excelperfect 在《VBA实战技巧19:根据用户在工作选择来隐藏/显示功能区剪贴板组》,我们讲解了根据用户在工作选择来决定隐藏或者显示功能区选项卡特定组技术。...现在,我们需要用户不同工作选择不同区域时,禁止用户执行复制、剪切、粘贴操作。...例如,当用户选择工作Sheet1列A单元格时,不能执行复制、剪切、粘贴操作,同样在选择工作Sheet2B2:B15区域时工作Sheet3列B、列C单元格时,也不能执行复制、剪切、粘贴操作...图1:当用户选择不同工作中指定单元格时,不能执行复制、剪切、粘贴操作 首先,我们新建一个工作簿并保存。...interSectRange = Nothing End Function Sub ToggleCutCopyPaste(blnAllow As Boolean) '启用/禁用剪切,复制,粘贴选择性粘贴

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100万数据,不同连接池不同语句测试验证!

本章节小傅哥会带着大家初始化一个空数据库,并向数据库写入100万数据。之后在分别不使用连接池使用不同连接池(c3p0、dbcp、druid、hikari)写入数据,测试各个连接池性能。...这也能让大家知道,日常我们应该选择哪个连接池。 二、环境配置 因为本章节很偏实操,所以需要大家做下提前安装好 Docker 环境,以便于执行本章节工程脚本代码。...另外一份是用于压测使用 ApacheBench 连接 MySQL 工具,推荐使用开源免费 Sequel Ace 三、工程说明 在 xfg-dev-tech-connection-pool 工程中提供了不同连接池配置一些非常常用...四、库表语句 SQL:xfg-dev-tech-connection-pool/docs/sql/road_map_8.0.sql 这是本节所需要测试一个订单测试前所建索引字段。...不要在一些区分度不高字段建索引。当然本案例,userId 最多也就1000来个用户所产生1百万数据,这样情况更适合分库分。 区分度很高字段,查询效率会非常好。

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Excel公式技巧94:在不同工作查找数据

很多时候,我们都需要从工作簿各工作中提取数据信息。如果你在给工作命名时遵循一定规则,那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用,以从不同工作中提取数据。...假如有一张包含各种客户销售数据,并且每个月都会收到一张新工作。这里,给工作选择命名规则时要保持一致。...也就是说,将工作按一定规则统一命名。 在汇总表上,我们希望每个月份工作查找给客户XYZ销售额。...假设你在单元格区域B3:D3输入有日期,包括2020年1月、2020年2月、2020年3月,在单元格A4输入有客户名称。每个月销售结构是在列A是客户名称,在列B是销售额。...当你有多个统一结构数据源工作,并需要从中提取数据时,本文介绍技巧尤其有用。 注:本文整理自vlookupweek.wordpress.com,供有兴趣朋友参考。 undefined

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VBA实战技巧19:根据用户在工作选择来隐藏显示功能区剪贴板组

excelperfect 有时候,我们可能想根据用户在工作选择来决定隐藏或者显示功能区选项卡特定组,避免用户随意使用某些功能而破坏我们工作结构。 下面,我们通过一个示例来演示。...我们想让用户选择工作表列B任意单元格时,隐藏“开始”选项卡“剪贴板”组,而当用户选择其他单元格时,该组又重新显示,如下图1所示。 ?...图1:当用户选择单元格在列B时,“剪贴板”组隐藏,处于其他单元格时,“剪贴板”组显示 首先,我们新建一个工作簿并保存。...) InRange =Not interSectRange Is Nothing Set interSectRange = Nothing End Function 双击工程资源管理器...效果应该如上图1所示。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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六、Hive内部、外部、分区分桶

在Hive数据仓库,重要点就是Hive四个。Hive 分为内部、外部、分区分桶。 内部 默认创建都是所谓内部,有时也被称为管理。...在查询时通过 WHERE 子句中表达式选择查询所需要指定分区,这样查询效率会提高很多。 具体分区创建命令如下,比外部多一个PARTITIONED。...PARTITIONED英文意思就是分区,需要指定其中一个字段,这个就是根据该字段不同,划分不同文件夹。...分桶则是指定分桶某一列,让该列数据按照哈希取模方式随机、均匀地分发到各个桶文件。 具体分桶创建命令如下,比分区不同在于CLUSTERED。CLUSTERED英文意思就是群集。...同时分区也可以进一步被划分为 Buckets,分桶原理 MapReduce 编程 HashPartitioner 原理类似;分区分桶都是细化数据管理,但是分区是手动添加区分,由于 Hive

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TVODNVOD向用户提供服务方式有何不同

纯视频点播TVOD要求严格即时响应,请求节目到发送节目可能短于1秒钟,还包括诸如对视频进行快进、快退慢放等操作即时响应,即提供较为完全交互功能虚拟VCR功能。...要实现这些功能,系统一般要根据用户点播指令,向每个用户提供单独信息流,这不仅对视频服务器视频磁盘驱动器要求较高,而且对网络用户终端都有较高技术要求,在现阶段开展大范围商业化运行具有一定困难。...准视频点播(NVOD)只要求选择节目到发送节目之间时间能够被用户所接受即可。这种情况下,时间间隔为几秒到几分钟,在有些情况下甚至可以是几十分钟。...在这段间隔,系统可以向用户终端发送准备好资料,包括广告、视音频插曲等,使用户等待感觉减少。NVOD是把一个节目分段地组织成多个线程,每个线程偏移一段时间进行播放。...例如,一部90分钟(约1GB)视频节目分为10个线程,每个线程偏移9分钟轮流播放。用户从中任意选择一个正在播放线程观看,就可以基本上满足用户片断选择需求。

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【说站】phpRedisMemcached不同

phpRedisMemcached不同 不同点 1、Redis是存储器数据库。Memcache还可以缓存照片。 RedisMemcache将数据存储在存储器,是存储器数据库。...但是,Memcache还可以缓存照片视频等其他东西。Redis不仅支持简单k/v类型数据,还提供list、set、hash等数据结构存储。 过期战略,memcache在set时指定。...存储安全,memcache关闭后,数据消失redis可以定期保存在磁盘 灾难恢复,memcache挂断后数据无法恢复redis数据丢失后,可以通过aof恢复。...memcache适用于缓存sql语句、数据集、用户临时数据、延迟查询数据、session等。 实例 连接Redis服务 以上就是phpRedisMemcached不同,希望对大家有所帮助。更多php学习指路:php教程 推荐操作系统:windows7系统、PHP5.6、DELL G3电脑

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