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百度UEditor自动伸展的调整

今天修改文章的时候才看到,原来UEditor会自动长高,也就是说随着文章长度的增加,滚动网页后,编辑器内部并没有出现滚动条,而是页面上出现了滚动条,由于后台采用fix的布局,这就很尴尬了,遮挡了必要的页面内容外...,我的提交按钮也被滚动的无影无踪了。...修改方法是在配置文件ueditor.config.js中将自动长高关闭,默认是true,大概280行的位置autoHeightEnabled。...个人的其它配置修改: 1、初始化宽度和高度,92行initialFrameWidth,宽带改成了自适应的100%。 2、文字字数限制改成了5W,254行maximumWords。...3、启用自动保存及保存间隔,100行enableAutoSave,保存间隔设置成了3W毫秒。

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机器学习中的参数调整

总第102篇 前言 我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的,比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小,决策树中树的深度等。...在特征选好、基础模型选好以后我们可以通过调整模型的这些参数来提高模型准确率。每个模型有很多参数,而每个参数又有很多不同的取值,我们该怎么调,最简单的一个方法就是一个一个试。...,比如svc param_grid:是所需要的调整的参数,以字典或列表的形式表示 scoring:准确率评判标准 n_jobs:并行运算数量(核的数量 ),默认为1,如果设置为-1,则表示将电脑中的cpu...全部用上 iid:假设数据在每个cv(折叠)中是相同分布的,损失最小化是每个样本的总损失,而不是折叠中的平均损失。...中的决策距离) predict_proba(X):返回每个类别的概率值(有几类就返回几列值) predict(X):返回预测结果值(0/1) score(X, y=None):返回函数 get_params

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    ScaleOps 通过自动调整以降低 Kubernetes 的成本

    该平台能够确保应用程序的扩展与实时的需求保持一致,根据应用程序的需要动态分配资源并自动调整容器的大小。ScaleOps 宣称,他们能够确保每个容器都在最合适的节点类型中运行,从而显著降低云成本。...在 Kubernetes 集群中,ScaleOps 能够持续地自动调整 Pod 的大小,根据实时需求动态调整 CPU 和内存分配。...Shafrir 补充到: “要将工程师从持续和重复的配置中解放出来,让他们专注于重要的事情,唯一的办法就是将资源的管理完全自动化,直至最小的构建基块,也就是单个容器。...Wiz 的云 FinOps 负责人 Ron Tzrouya 说: “ScaleOps 可以根据我们的实时需求自动优化 Wiz 在生产环境中的工作负载,即使在需求暴增时也能提升性能。...在大幅降低 Kubernetes 云成本的同时,这种无需手动参与的自动化方式能够将我们的团队从处理持续配置的工作中解放出来。” 该公司计划利用最近的一轮融资将业务扩展到美国和欧洲。

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    动态调整 tkinter 中 Spinbox 的范围

    在 Tkinter 中,Spinbox 的范围可以动态调整,这需要使用 Spinbox 的 config 方法来更新其参数,如 from_ 和 to。...我能找到的最接近的解决方案是这个 OptionMunu 解决方案(根据另一个 OptionMenu 中的选择更改 OptionMenu),但由于“不隐藏”要求,无法使用它。...该代码有效,但存在两个问题:问题 1 - 我无法让“DaySpinBox”动态调整其范围以将自身设置为“MonthSpinBox”中的月份:根据我对 Mark Lutz 的“Programming Python...也许这是 tkinter 中的一个 bug 或文档记录不佳的功能,它是由此差异触发的。...根据需求,以上代码可以扩展为更复杂的动态调整逻辑,例如联动多个控件或通过外部数据更新范围。

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    PID 控制器在工业自动化中的应用及参数调整方法

    此外,还将介绍 PID 参数调整的几种常用方法,以及该代码在不同应用场景下的修改部分。...E_sum := E_sum + Error * dt;计算误差累加值,将当前的误差乘以时间间隔 dt,然后加到累加变量 E_sum 中。...读取实际值(ReadProcessValue()):根据实际应用中的传感器类型和信号采集方式,修改读取实际值的代码,确保能够准确获取被控对象的实际值。...7、总结: PID 控制器是工业自动化中常用的控制算法,通过调节输出信号使被控对象的实际值接近设定值。...通过合理调整参数和修改代码,可以满足不同场景下的控制需求,提高系统的稳定性和效率。尽管 PID 控制器在工业自动化中得到广泛应用,但仍有许多改进和拓展的空间,值得进一步研究和探索。

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    宝塔中的mysqld管理中的数据按照什么数据调整?

    宝塔面板中的MySQL数据库管理工具(mysqld)提供了一些常见的数据库性能调整选项,这些选项可以根据您的服务器和应用程序需求进行调整。...以下是一些常见的调整选项: 缓冲区设置:您可以调整key_buffer_size和innodb_buffer_pool_size等参数来设置缓冲区的大小。...连接设置:您可以调整max_connections参数来限制数据库的最大连接数。根据您的应用程序需求和服务器资源,您可以增加或减少这个值。...查询缓存设置:MySQL的查询缓存可以缓存查询结果,以提高重复查询的性能。您可以通过调整query_cache_size参数来设置查询缓存的大小。...您可以根据需要启用或禁用这些日志,并设置它们的大小和保存时间。 线程设置:您可以调整thread_cache_size参数来设置线程缓存的大小,以提高并发连接的性能。

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    TKE中的KUBE-DNS 副本数调整

    记录一次调整kube-dns的过程 今天处理一个问题,cvm 是一个2c的cvm节点,1.10.5k8s版本,在1.10.5版本中,kube-dns的副本数默认是两个 spec: replicas:...request是260m 两个就520m,2c的资源瞬间吃了4分之1,像低配的用户多少有点觉得不行,所以今天便尝试修改这个副本数,这个副本数在前台是默认无法调整的。...首先kube-dns通过deploy(deployment)来控制副本数,现在k8s官方也推荐通过deploy代替rc(Replication Controller),所以这里我们用的肯定也是deploy...在TKE的节点中查看deploy可以看到默认的kube-dns, 希望的副本数是2,当前副本数是2,可用也是2,一切符合预期。...那么这里默认副本数为2的含义是什么呢 其实也没什么含义,主要是当一个副本挂了还有另一个副本支撑着,如果只有一个副本,挂了也会重新启动,所以看你怎么分配资源了

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    更正以前风险调整中的一个缺陷

    以前在我写的书《软件测试技术实战——设计、工具及管理》中提及一个关于风险调整的策略是完全错误的,现在更正如下: 调整前 4.2.2 调整风险级别 案例4-3:风险级别的调整。...在线付款 3×5=15 5×3=15 15×1=15 15+15+15=45 16.29% 1 合计 278 所以,e=(c + b)/2×d(c为原可能性,b为现在可能性,(c + b)/2为调整后的可能性...由于缺陷只体现出可能性,而对严重度的影响不存在,所以不考虑对影响度的调整。根据前面的公式,得到表4-11。...15+15+15=45 63 4 MAXMi = 64 MINMi = 8 MAXMi + MINMi = 72 所以,e=(c + b)/2×d(c为原可能性,b为现在可能性,(c + b)/2为调整后的可能性...由于缺陷只体现出可能性,而对严重度的影响不存在,所以不考虑对影响度的调整。根据前面的公式,得到表4-11。

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    Docker中运行的Java 9将能调整内存限制

    OpenJDK 9中首次新增了一项实验性功能,JVM可借助该功能检测到自己运行在容器中,进而酌情调整内存限制。...;但容器技术使用了宿主机的硬件和操作系统,这意味着需要依赖宿主机相关信息的软件在运行过程中可能无法感知容器本身所造成的额外局限。...Java 9中新增的这项功能可以判断JVM是否运行在Control Group,即cgroup中(这是一种Linux技术,大部分容器会通过该技术对硬件和其他资源的使用施加强制限制),借此预防出现类似的问题...如果JVM检测到自己运行在cgroup中,随后会试图确定cgroup所定义的内存限制,将该限制视作可用物理内存总量,并将其他每个参数设置为该值的一部分。...不同应用程序可创建自己的Control Group层次结构,并给每个Group应用不同的限制,这意味着应用程序无法事先知道自己要运行在哪个Group中。

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    调包侠的炼丹福利:使用Keras Tuner自动进行超参数调整

    这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整,以提高计算机视觉问题的准确性。 ? 假如您的模型正在运行并产生第一组结果。...学习率或密集层中的单元数是超参数。 即使对于小型模型,超参数也可能很多。调整它们可能是真正的难题,但值得挑战:良好的超参数组合可以极大地改善模型的性能。...在这里,我们将看到在一个简单的CNN模型上,它可以帮助您在测试集上获得10%的精度! 幸运的是,开放源代码库可为您自动执行此步骤!...它还将包括库中可用的不同超参数调整方法的比较。 Keras Tuner现在退出测试版!v1在PyPI上不可用。...选择调谐器 Keras Tuner提供了主要的超参数调整方法:随机搜索,超频带和贝叶斯优化。 在本教程中,我们将重点介绍随机搜索和超带宽。

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