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分析Oracle在云上实现高可用的几种实现方式

目前云上实现Oracle数据库高可用的技术有：Oracle Rac（单实例）、Rose HA第三方软件（单实例）及Keepalived（单实例）、Data Guard（多实例）。...以下列举出实现方式概括。 一、Oracle Rac RAC单个实例，可以实现主备、集群负载功能，其中某一台down机，不影响整体服务，不存在故障切换时间，可以提供高性能服务；存储共享；硬件成本低。...在云上一般建议采用物理机承载。 ? 二、第三方软件HA HA(High Available)即由两台计算机组成并对外提供一组相同的服务，也叫做一主一备模式。...对于在客户机/服务器环境中的网络及数据库中集成的高可用需求，ROSEHA提供了非常灵活而且适用的解决方案。 ?...采用该双实例方案，理论上可以实现数据库的读写分离，以及主备切换，是实现数据库集群高并发的最佳方案。 ?

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双下降真实发生，UW教授用统计学解释偏差-方差权衡，LeCun转推

我们试图找到灵活性的『最佳点』（Sweet Spot）」。 ? 独到的偏差 - 方差权衡解读 上文中的 U 型测试误差曲线基于以下公式： ? 随着灵活性的增加，（平方）偏差减少，方差增加。...因为得到了 n=20 的观测值，所以为了拟合 20DF 的样条曲线，需要用 20 个特征来运行最小二乘法！结果显示在训练集上零误差，但在测试集上误差非常大！...这时 p>n，解是不唯一的。为了在无穷多个解中进行选择，Daniela 等人选择了「最小」范数拟合：系数平方和最小的那个（使用了大家最喜欢的矩阵分解 SVD，以实现轻松计算） ?...所以，选择最小范数最小二乘拟合实际上意味着 36DF 的样条曲线比 20DF 的样条曲线的灵活性差。...当使用（随机）梯度下降法来拟合神经网络时，实际上是在挑选最小范数解！因此，样条曲线示例非常类似于神经网络双下降时发生的情况。 因此双下降是真实发生的，并不是深度学习魔法。

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【安富莱二代示波器教程】第18章 附件C---波形拟合

mod=viewthread&tid=45785 第18章      附件C---波形拟合 emWin5.44中新增的样条函数Spline可以实现波形拟合，即波形插补。...样条的英语单词spline来源于可变形的样条工具，那是一种在造船和工程制图时用来画出光滑形状的工具。在中国大陆，早期曾经被称做“齿函数”。后来因为工程学术语中“放样”一词而得名。...在插值问题中，样条插值通常比多项式插值好用。用低阶的样条插值能产生和高阶的多项式插值类似的效果，并且可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现。并且低阶的样条插值还具有“保凸”的重要性质。...在计算机科学的计算机辅助设计和计算机图形学中，样条通常是指分段定义的多项式参数曲线。...由于样条构造简单，使用方便，拟合准确，并能近似曲线拟合和交互式曲线设计中复杂的形状，样条是这些领域中曲线的常用表示方法。 ?

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多伦多大学&NVIDIA最新成果：图像标注速度提升10倍！

但是交互式分割方法大多是逐像素的（比如DEXTR），在颜色均匀的区域很难控制，所以最坏的情况下仍然需要很多点击。...Polygon-RNN显示在人类协议水平上产生注释，每个对象实例只需点击几下。这里最糟糕的情况是多边形顶点的数量，大多数对象的范围最多为30-40个点。...Curve-GCN允许交互式更正,并且可以自动重新预测多边形/样条 与Polygon-RNN + +相比： Curve-GCN具有多边形或样条曲线参数 Curve-GCN可同时预测控制点（更快） ?...在Polygon-RNN ++中，作者提出了Polygon-RNN，它使用CNN-RNN架构以循环方式产生多边形注释，允许通过humans-in-the-loop（人机回圈）的方式进行交互式校正。...它支持多边形或样条对对象进行标注，从而提高了基于线和曲线对象的标注效率。

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数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病简介心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。...，心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）...----点击标题查阅往期内容高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集实现广义相加模型...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn...、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病简介心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。...，心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）...----点击标题查阅往期内容高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集实现广义相加模型...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn...、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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【GAMES101】Lecture 11 贝塞尔曲线

曲线这部分基本上就单讲了贝塞尔曲线 贝塞尔曲线（Bezier curves） 很早之前说过的这种矢量图是不会随着放大而失真的，像这种字体，就是用了逐段的三次贝塞尔曲线实现的 比方说有这四个控制点p0、p1...、p2和p3，那么贝塞尔曲线的起点就是p0，终点就是p3，而且在起点的切线t0方向就是p0p1，在终点的切线t1方向就是p2p3，实际上切线的大小也是确定的，这个到后面讲这个贝塞尔曲线怎么画就知道怎么来的了...，一轮可以减少一个控制点 Hackery, Math & Design — Acko.net 实际上可以通过数学的方式写出来 实际上是通过Bernstein多项式求和 因此可以计算出三次贝塞尔曲线的切线大小...，即将每四个点画一段贝塞尔曲线 但是这样每段之间会出现一个曲折，解决办法是让上一段在终点的切线和下一段在起点的切线大小相等方向相反 C0连续：函数值连续，即线连起来不断，C代表continuity C1...连续： 一阶导数连续 B-splines 这个样条Spline是非常复杂的东西，简单来说就是通过一组给定点并具有一定数量连续导数的连续曲线 这个B样条就是basis Spline的简称， 这个B样条是什么呢

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数据分享|R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

大学生助学金资助预测（schoolarship Classification）是在已给定的分类体系下，依据大学生助学金的内容或对大学生助学金的标识信息等，通过分类程序的学习和运算等处理方式，自动地确定大学生助学金所关联的类别...ROC曲线是判断模型的正确预测事件的能力。 ROC曲线是比分类表提供更多的信息，因为它概括了所有可能的π0的预测能力。 ROC图形上的位置反映了诊断试验的准确性。它涵盖了所有可能的阈值（截止点）。...当正负样本不平衡时，这种模型评价方式比起一般的精确度评价方式的好处尤其显著。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测 python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python...回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、

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基于WebGL的仓储粮食温度可视化 ThingJS

，并利用 WebGL技术实现粮堆温度的可视化。...B样条曲线一般应用在计算机辅助设计与制造当中，是一种由大量控制点生成曲线的工具，它具有样条曲线的普遍特性： （1）是一条只需要几个点依次指定的光滑曲线； （2）可以通过相应算法找到曲线或者曲面的点； （...曲线有9个控制点定义，曲线整体趋向控制点，B样条曲线按照节点分布的情况，分为均匀B样条曲线和非均匀B样条曲线。...ThingJS 3D引擎技术 WebGL直接工作在计算机的显卡端，Three.js是基于WebGL的3D框架，这是一种在3D图形中简单、直观的建立常见模型的方法，能够高速利用许多最佳图形引擎实践技术，使用流程沿用一般三维世界的基本结构进行定义...通过建立一个HTML页面，在HTML当中添加 canvas元素以便于 WebGL进行渲染，然后再在body上添加 onload事件来接收初始化整个 WebGL环境。

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C++ Qt开发：Charts绘图组件概述

Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用...接着，我们来实现一个简单的绘图功能，在MainWindow构造函数中我们首先通过new QChart()创建一个图表类，接着通过使用ui->graphicsView->setChart方法可以将QChart...()类附加到QGraphicsView图形组件上，当有了组件指针以后，就可以动态的通过折线图的规则来创建图例，当有了图例以后则就可以通过series0->append()方法依次向图形表格中追加记录。...在X轴上递增，以模拟时间的推移。 清空图例和赋予数据： 获取序列的指针。 清空曲线序列的数据，以便重新加载新的数据。 通过循环生成的随机数填充曲线序列。...绘制柱状图 与饼状图的绘制方法一致，在绘制柱状图时只需要根据QBarSeries类的定义对特有元素进行填充即可，当数据集被填充后既可以直接调用绘图方法将数据刷新到组件上。

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【QT】图形视图、动画框架

::focusItem() //获取当前获得焦点的图形项 QGraphicsScene::render() //将场景中的一部分渲染到绘图设备上 QGraphicsScene::setSelectionArea...视图的坐标 视图的坐标就是部件的坐标，视图坐标的每一个单位对应一个像素，原点总是在QGraphicsView视口的左上角，而右下角是宽高。所有的鼠标事件和拖放事件都是使用视图坐标来接收的。...一个图像项可以接收悬停事件，当鼠标进入它的区域之中时，它就会收到一个QGraphicsSceneHoverEnter事件，鼠标在图像项的区域移动时，QGraphicsScene就会向该图像项发送GraphicsSceneHoverLeave...该框架是通过控制Qt的属性来实现动画的，可以应用在窗口的部件和其他QOBject对象上，也可以应用在图像视图框架中。...动画框架的主要类关系图如下: 缓和曲线 使用 enum QEasingCurve::Type来设置缓和曲线，枚举值如下: 动画组 使用QAnimationGroup类可以实现复杂的动画，它的两个子类

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

规则是逻辑回归的值必须在 0 和 1 之间。由于它不能超过值 1 的限制，在图形上它会形成一条“S”形的曲线。这是识别 Sigmoid 函数或逻辑函数的简单方法。关于逻辑回归，使用的概念是阈值。...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn...LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归...、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

规则是逻辑回归的值必须在 0 和 1 之间。由于它不能超过值 1 的限制，在图形上它会形成一条“S”形的曲线。这是识别 Sigmoid 函数或逻辑函数的简单方法。关于逻辑回归，使用的概念是阈值。...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn...LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归...、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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matlab中的曲线拟合与插值

这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。...标有'o'的是数据点；连接数据点的实线描绘了线性内插，虚线是数据的最佳拟合。 11.1 曲线拟合 曲线拟合涉及回答两个基本问题：最佳拟合意味着什么？应该用什么样的曲线？...可用许多不同的方法定义最佳拟合，并存在无穷数目的曲线。所以，从这里开始，我们走向何方？...虚线和标志的数据点之间的垂直距离是在该点的误差。对各数据点距离求平方，并把平方距离全加起来，就是误差平方和。这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线，即是最佳拟合。...如要求在时间轴上有更细的分辨率，并使用样条插值，我们有一个更平滑、但不一定更精确地对温度的估计。尤其应注意，在数据点，样条解的斜率不突然改变。

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

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怎样在等值面上用 Wolfram 语言的神经网络拟合B样条曲线

在笔记本界面里，解决这个问题的方法之一是用B样条曲线/曲面来近似我们的目标——作为一个性质良好的函数逼近工具，少量控制点定义的B样条就能给出（至少在视觉上）相当不错的逼近效果。...之后，我们将在上述曲面片的边界 bR 上随机选择成对的点，并尝试寻找以这些点为两端、且属于曲面 S 的样条曲线段： ?...但我们在代码实现时并不是简单地一个 LinearLayer 就了事，因为这里曲线的端点（即第一个和最后一个控制点）是预定义或由外部设定的，只有"中间"的控制点才应该留给优化系统调节。...B 样条基函数 如同以前介绍过的，在选定控制曲线光滑度的次数（ bsDegree ）和控制曲线形态最高可能复杂度的控制点个数（ CPtsNum ）后，我们可以调用 BSplineBasis 完全确定一组...事实上，传统的公式+拟合的方式理论上是可行的且实际上通常更快，但神经网络提供了一个描述问题和计算过程的不同方式，在该方式里内存的消耗大大降低了： ? ?

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享

规则是逻辑回归的值必须在 0 和 1 之间。由于它不能超过值 1 的限制，在图形上它会形成一条“S”形的曲线。这是识别 Sigmoid 函数或逻辑函数的简单方法。关于逻辑回归，使用的概念是阈值。...如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。让我们看看当 y=1 和 y=0 时成本函数的图形是什么这里的蓝线代表1类（y=1），代价函数的右项会消失。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn...LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归...、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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【笔记】《计算机图形学》(15)——曲线

这一章介绍了曲线的表示, 用到了比较多的数学. 前半部分主要是介绍了曲线的性质和表示方式, 并介绍了多项式插值曲线, 后半部分主要介绍了包括贝塞尔曲线和B样条曲线在内的拟合曲线....15.1 Curves 曲线 首先曲线是什么我们应该都很熟悉了, 在数学上曲线的定义分为两种: 离散的, 连续的....基数三次样条的特点是在埃尔米特三次曲线上又增加了称为张力(tension)的参数, 这个参数直观上控制了片段有多么接近一个直线....多项式曲线容易形成过冲并缺少样条曲线常有的局部性, 且多项式曲线无法从中间开始计算, 访问一个点必须访问所有其它的点, 相比之下样条曲线由于局部性所以可以方便在任意片段上修改....重复节点的效果如下图展示, 可以看到左图的均匀B样条是无法实现对目标点的插值的. 在实际中一般会对曲线的开头和结尾进行重复节点的设置来使得曲线至少经过两个端点, 提高易用性. ?

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实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

p=20882 1导言 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。...根据此等式，我们可以从直线在y轴上开始的位置（“截距”或α）开始描述，并且每个单位的x都增加了多少y（“斜率”），我们将它称为x的系数，或称为β）。...4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...物理样条曲线是一种柔性条，可以弯曲成形，并由砝码固定。在构造数学样条曲线时，我们有多项式函数，二阶导数连续，固定在“结”点上。...一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起，我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线，但是如果我们在GAM的背景中使用它们，我们同时估计了回归模型以及如何使我们的模型更光滑。

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