用下面的语句查下临时表数量吧，可能临时表需要清理啦 select name from sys.tables where createdate<getdate(...
K/3 系统性能优化解决方案 作者：诗欢 --重建索引速度较慢，请在系统空闲时间进行 DBCC DBREINDEX(t_icitem) DBCC DBREINDEX(t_item) DBCC DBREINDEX...ix_itemright_ftypeid') create index ix_itemright_ftypeid on t_itemright(ftypeid) go 1 SQL Server调整 当用户使用K3...2) 选择数据库，选择K3账套所在的数据库（可选一个或多个）。单击下一步按钮。 图2 选择数据库 3) 更新数据库优化信息。选择重新组织数据和索引页，选择使用原有可用空间重新组织页面。...图 8 维护历史纪录 9) 完成数据库维护计划向导。用于命名和检查具体工作，在计划名中输入：K3账套数据库维护计划。单击完成按钮生成计划。...2 硬件调整 硬件调整，是为K3系统的正常运行要求的工作量提供足够的硬件资源的行动。
-k, –apropos Equivalent to apropos....当我们使用的时候，如果没有建立whatis 数据库 就会出现 nothing appropriate 的信息； 我们可以使用 makewhatis 来更新； 当然也可以使用 mandb 命令： mandb
DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。支持多种不同数据库，分为社区版（免费）和企业版（付费）。对于关系数据库，它使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。...对于其他数据库，它使用专有数据库驱动程序。它提供了一个编辑器，支持代码完成和语法高亮。...支持的数据库 支持超多数据库 MySQL/MariaDB PostgreSQL Greenplum Oracle DB2 LUW Exasol SQL Server Sybase/SAP ASE SQLite...Firebird H2 HSQLDB Derby Teradata Vertica Netezza Informix 等等 GitHub数据 27.8k stars 486 watching 2.6k...image-20220816205541852 暗黑风格,很炫酷 img 支持数据建模 img 连接MySQL数据库 左侧右键选择创建连接 image-20220816210002798 选择
k8s PV和PVC概述 PV PVC 生命周期 配置存储 ConfigMap Secret PV和PVC概述 前面我们已经学习了使用NFS提供存储，此时就要求用户会搭建NFS系统，并且会在yaml配置
安装外置数据库 # 1....安装一个外置数据库 # yum install mariadb mariadb-server ## ubuntu apt update apt install -y mysql-server 适配...创建用户 -- mysql 8.0 创建解决办法: -- 创建账户:create user '用户名'@'访问主机' identified by '密码'; -- 赋予权限:grant 权限列表 on 数据库...这里与 master01 相同 curl -sfL http://rancher-mirror.cnrancher.com/k3s/k3s-install.sh | INSTALL_K3S_MIRROR...curl -sfL http://rancher-mirror.cnrancher.com/k3s/k3s-install.sh | K3S_TOKEN=${K3S_TOKEN} INSTALL_K3S_MIRROR
Redis 简介 Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。...Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。...在内存数据库方面的另一个优点是， 相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。...Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。
金蝶KIS&K3助记码SQL数据库批量刷新 用的次数不多，就没有写入存储过程或者触发里面了，可以自行实现。 第一步选择对应账套的数据库，执行下面的命令，这个是一个函数。...union all select 'G',N'腂' union all select 'H',N'夻' union all select 'J',N'攈' union all select 'K'
腾讯云应用性能观测（APM）联合数据库智能管家（DBbrain），对数据库和链路监控进行深度碰撞和融合，在国内云厂商中，首个提供了数据库自治云服务与应用性能服务关联分析能力。...应用详情新增数据库监控模块。 您可以在应用详情-数据库监控模块概览数据库整体监控状态。包括：响应时间、吞吐量和 TOP5 慢调用等信息。...支持通过注册集群实现跨云 K8s 接入 Prometheus。...，一人也可以轻松运维多云下的 K8s。...详细操作步骤可查看：跨云 K8s 如何接入 Prometheus。 4. 支持通过注册集群实现自建 K8s 接入 Prometheus。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132815.html原文链接：https://javaforall.cn
背景介绍 前几天在部署k3s相关服务时，不小心把操作系统整坏了。导致无法启动，磁盘上还有我的一些重要数据。 机器有两块硬盘，一个256G固态硬盘，一个2T机械硬盘。...起因 系统启动后先把k3s相关的服务搭建好，这时候我才发现我的数据之前还是在系统安装应用，主要是之前的数据库无法启动，而老的数据库又无法启动。所以优先想办法恢复数据库。...所以这次准备彻底抛弃系统中安装各种应用服务，全部转用k3s搭建。 辗转反侧 一开始在网上找了很多的innodb的数据回复文章，并按照文章的说明进行操作，但没成功。...但我的情况不是，我保留有所有数据库下的数据文件。所以上边走的比较多的弯路，耽误了好几天。 所以我只要用k3s启动一个相应的数据库，把机械硬盘上的数据复制到k3s指定的数据目录就可以了。...但是遇到一个弱智的问题，就是我把之前安装的数据库版本忘记了，现在也没办法通过version函数获取。
k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。...分类：对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。 k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。...,K III 为指示函数，表示当 yi=cjy_i=c_jyi=cj 时 III 为 1， 否则 III 为 0 当 k=1k=1k=1 时，特殊情况，称为最近邻算法，跟它距离最近的点作为其分类...，那么误分类率是： 1k∑xi∈Nk(x)I(yi≠cj)=1−1k∑xi∈Nk(x)I(yi=cj)\frac{1}{k} \sum\limits_{x_i \in N_k(x) }I(y_i...\neq c_j) = 1- \frac{1}{k}\sum\limits_{x_i \in N_k(x) } I(y_i = c_j)k1xi∈Nk(x)∑I(yi=cj)=1−k1xi
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/fmrtl73/katacoda-scenarios-1/master/px-k8s-postgres-all-in-one...$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/fmrtl73/katacoda-scenarios-1/master/px-k8s-postgres-all-in-one...$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/fmrtl73/katacoda-scenarios-1/master/px-k8s-postgres-all-in-one...$ kubectl create -f https://github.com/fmrtl73/katacoda-scenarios-1/raw/master/px-k8s-postgres-all-in-one...$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/fmrtl73/katacoda-scenarios-1/master/px-k8s-postgres-all-in-one
# K近邻算法 K近邻算法原理## $k$近邻算法介绍- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于基本的分类与回归方法- 算法的主要思路...$k$近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的$k$个最近邻训练实例点，然后利用这$k$个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。...- $k$近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。$k$近邻法中，当训练集、距离度量、$k$值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。## $k$近邻法三要素 1....距离度量 $ 2. k$值的选择 3. 分类决策规则。- 常用的距离度量是欧氏距离。- $k$值小时，$k$近邻模型更复杂；$k$值大时，$k$近邻模型更简单。...- $k$值的选择反映了对近似误差与估计误差之间的权衡，通常由交叉验证选择最优的$k$。- 常用的分类决策规则是多数表决，对应于经验风险最小化。## $k$近邻算法流程 1.
遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
所谓K短路，就是从s到t的第K短的路，第1短就是最短路。 如何求第K短呢？有一种简单的方法是广度优先搜索，记录t出队列的次数，当t第k次出队列时，就是第k短路了。...每个节点最多入队列K次，当t出队列K次时，即找到解。 例：POJ2449 题意：裸的K短路。...queue> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAX = 1005; int n,m; int start,end,k;...return now.f; //严格最短路的判断条件为 cnt[end] == k&&now.f>min(zuiduanlu) if(cnt[now.v] > k) ...; if(start == end) k++; dijikastra(end); int result = A_Star(); printf("%d\n"
What is K-means? ?...figure cited here, recommend reading: K-Means Clustering – What it is and How it Works K-means is a clustering...Firstly, we predefine a K, and choose K data points arbitrarily as the centers of K clusters....In a word, K-means is to get K clusters, use means to calculate the centers, and assign each sample to...Then try k equals to 2, and compare its variation with k=1. ...
简介 在企业级开发中、我们经常会有编写数据库表结构文档的时间付出，从业以来，待过几家企业，关于数据库表结构文档状态：要么没有、要么有、但都是手写、后期运维开发，需要手动进行维护到文档中，很是繁琐、如果忘记一次维护...HTML 特点 简洁、轻量、设计良好 多数据库支持 多种格式文档 灵活扩展 支持自定义模板 数据库支持 [x] MySQL [x] MariaDB [x] TIDB [x] Oracle [x] SqlServer
首先你需要做的事情就是放松，不要被一大堆字吓到，因为他们都非常浅显易懂，我相信认真看的每个人都能明白K近邻算法。...K–nearest neighbors,简称 KNN/kNN,用来处理分类和回归，它是最简单的Machine Learning Algorithm，所以以它为开端。...就像上面的图片一样，不过我们可以使用欧氏距离[附录]计算出未知点与其他四个点的距离（相似度/相似值），然后把计算出来的值从小到大排序，选择K个值（这就是k的由来），这K个值都是选择最小的。...5）统计这k个之中哪个类型出现频率最高，最高的就是分类结果 这里假设K=3，就意味这我们需要选择前面三个数据，然后判断前面三个数据中A和B，3点是B类，1点是A类，2点是B类，这里显然B类多一些，所以未知数就是...补充 如果要计算2个以上特征值需要注意的除了改变距离计算方法之外还要注意K值尽量不要太大，实际上这一rule也存在于两个特征值，K值的大小和和数据的精确度是影响计算的两个方面，又尤其是数据精确度，建议尽量三位小数内进行计算
因为最近正在琢磨机器学习，第一篇博客就从学的第一个算法开始：k-nearest neighbors algorithm即k近邻算法。...***********************************正文分界线*************************************** 据wiki：在模式识别和机器学习领域，k近邻算法...（k-nearest neighbors algorithm or k-NN for short）是应用于分类问题（classification ）和回归问题（regression）的一种无参数方法。...分类时，k-NN输出为所属分类（class membership）；回归时，k-NN输出为属性值（property value）。 分类（classification），即识别出样本所属的类别。...到来时，我们将它和训练样本集中的每条数据进行比对，计算他们特征向量间的距离（相似程度的度量），挑选训练样本集中k个与之距离最近的数据，观察他们的label并计数，即进行“投票表决”，票数最高的label
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