我正准备在vSphere中建立一个MS集群,还有一些我还没有理解。
* When I create my RDM disk in HP EVA they automatically get an RAID level, of course. But when I assign my RDM disk in vCenter to an storage (e.g. where my vm are, or another storage) what happends with the RAID? Will it be "double" RAID or how does it work
我试图使用下面的代码加载我的模型文件
import gensim
import os
from azure.storage.blob import BlobServiceClient
from smart_open import open
azure_storage_connection_string = "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=lnipcfdevlanding;AccountKey=xxxxxxxxx"
client = BlobServiceClient.from_connection_string(azur
我从下载了源代码,解压缩了zip,在Intellij中打开了它的pom.xml,修改了一个类,在Lifecycle>包中选择了Run'primefaces[package]',因为它显然在目标文件夹中创建了一个primefaces-6.3-SNAPSHOT.jar。日志说构建过程是成功的,但是当我将jar文件作为库添加时,我的项目的工件将不会在这个例外情况下部署:
[2018-10-10 12:51:29,281] Artifact SERP2ANT: Error during artifact deployment. See server log for details
我在根文件夹中运行这个diff命令并得到这个错误。git clustering_bb..clustering_bb1
fatal: ambiguous argument 'clustering_bb..clustering_bb1': unknown revision or path not in the working tree.
Use '--' to separate paths from revisions, like this:
'git <command> [<revision>...] -- [<file>
我有一个python项目,它的结构如下:
Clustering (project name)
clustering (package)
clustering.py and other modules
tests (sub-package)
test_clustering.py and other such files
docs/
bin/
我希望在我的发行版中包含docs目录,但我似乎不能这样做。任何关于如何做到这一点的建议都会非常有帮助。
我当前的setup.py如下所示:
from distutils.core import setup
set
我有一个数据框架,其中包含数百部电影的细节。我使用电影的细节,如租借率和长度来进行k-means聚类。当我绘制k-means聚类图时,该图只有三个垂直条形图。是因为属性之间存在相关性吗?有没有人能更详细地解释一下?谢谢!! le= LabelEncoder()
#factors such as release_year, rental rate etc
#Do k_means clustering based on the factors.
factors_attributes=homework_film[['rental_rate','length',&
var dataPoints = [
new H.clustering.DataPoint(52, 1),
new H.clustering.DataPoint(52.1, 1)
];
var clusteringProvider = new H.clustering.Provider(dataPoints, {
clusteringOptions: {
minWeight: 1,
eps: 32
}
});
// clustering should be used with ObjectLayer
var clusteringLayer = new H.map.
我正在尝试使用Python API for streaming在Flink上实现Kmeans Cluctering算法。我正在根据第0个索引执行key_by,然后尝试对每个组执行reduce(),以获得某种计数聚合。 class CentroidAccumulator(ReduceFunction):
def redu
我是一个R编程初学者,我正在尝试实现R中可用的clustering.plot方法。我的集群工作得很好,我也可以看到填充的结果。然而,当我试图使用clustering.plot生成一个热图时,它会给我一个错误“plot.new ()中的错误:图形边缘太大”。我下面的代码,
#Loading library
library(EMA)
library(colonCA)
#Some information about the data
data(colonCA)
summary(colonCA)
class(colonCA) #Expression set
#Extract expression
我尝试在三个不同的主机上形成并运行因果集群,但它不起作用:服务器无法相互连接。所以,任何帮助/任何评论都将不胜感激。
**neo4jlog:**
======== Neo4j 3.1.4 ========
INFO Starting...
INFO Bolt enabled on 0.0.0.0:7687.
INFO Initiating metrics...
INFO My connection info: [
Discovery: listen=172.16.140.10:5000, advertised=localhost:5000,
T
在我的公司,我们目前正在开发一种产品,它最终将支持通过OpenLDAP和Active Directory进行身份验证。我们已经配置了一个Windows 2016,并希望通过windows容器创建一个独立的环境来测试我们的应用程序。
不幸的是,当涉及到在容器中安装/启用AD功能时,我遇到了麻烦。我收到的错误是:
Add-WindowsFeature : The request to add or remove features on the specified server failed.
The operation cannot be completed, because the server
SELECT partition_int, clustering_int, value_string
FROM test_ks1.test WHERE partition_int = ? AND clustering_int IN ?
准备好的带有in子句的select查询引发以下异常:
java.lang.ClassCastException: class com.datastax.oss.driver.internal.core.type.PrimitiveType cannot be cast to class com.datastax.oss.driver.api.core.type
我需要绘制和可视化光谱聚类的结果使用不同的颜色在scikit中。我希望实现类似于以下情况的目标:
我有一个大约有80000行和17列的dataframe,并运行了clustering = SpectralClustering(n_clusters=17).fit(df)
这就去办。我看到人们使用例如,可视化他们的结果。
plt.scatter(clustering[:0], clustering[:1], c = clustering.labels_)
问题是:我得到了一个
TypeError: 'SpectralClustering' object is not su
我在KMeans.train()内部遇到一个异常,如下所示:
java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed
at scala.Predef$.require(Predef.scala:212)
at org.apache.spark.mllib.util.MLUtils$.fastSquaredDistance(MLUtils.scala:487)
at org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans$.fastSquaredDistance(KMeans.scala:589)
a
我正在Matlab中创建我自己的函数,当我输入'lookfor‘时,我希望能够像下面这样显示它。
>> lookfor mean
mean - Average or mean value.
msfun_metronomean - METRONOMANIMATION S-function for making metronomean animation.
mameannorm - normalizes microarray data by dividing b
我的原始情节很好,显示了三组元素的颜色。但是,当我用silder小部件选择一个新的k值时,新的集群都是灰色的。
import numpy as np
import pandas as pd
import random
from typing import List, Tuple
from bokeh.models import ColumnDataSource, Slider, Div, Select
from bokeh.sampledata.iris import flowers
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.l