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来自主题:招聘 · 1 小时前
Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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【招聘岗位】运维岗【岗位能力要求】1、2年及以上交付或运维方面工作经验,了解Linux系统,熟练使用grep、awk、sed等系统工具,至少熟悉一种(Python/PHP/Go/Shell/Java等)脚本语言编程;2、熟悉docker等容器化技术;熟悉weblogic等常见的javaweb中间件;熟悉oracle等常见数据库;3、熟...(more)
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来自主题:网络安全 · 1 小时前
潘延晟 第十区。散人  擅长领域:数据备份, 备份, TSM
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信息安全会变得越来越复杂。这并不是一个单纯的安全设备或者一个等保就能解决的。更多的时候这些安全手段推进的时候遇到很大的阻力是企业自身。人们自己没有安全意识。就好比疫情期间有人觉得的不带口罩也没什么。那么你有在好的口罩也没有用。我遇到很多企业的管理者都...(more)
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来自主题:招聘 · 1 小时前
Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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一、招聘条件1、具有良好的品行,拥护党的领导,遵纪守法,无不良记录。2、身体健康,能够胜任医院本职工作。3、全日制统招本科及以上学历。二、招聘信息软件工程师招聘1人本科以上学历;SQL数据库、软件接口开发,灾备服务器运维、数据备份。网络工程师招聘1人专科以上学历;医院信息...(more)
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来自主题:招聘 · 2 小时前
Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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数据治理岗招聘人数:若干工作职责1.根据监管数据治理指引要求,制定和完善数据治理方案,推动并督导数据治理相关工作的有序进行;2.负责制定全行数据战略;3.制定数据治理相关工作制度、流程,推动数据治理有效落地;4.制定数据质量管理和质量提升相关工作的制度、流程,强化数据责任及...(more)
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推荐会员
  • 长春长信华天
    擅长领域:数据备份, 备份, TSM
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  • 某城商银行
    关注 5
  • 某科技公司
    擅长领域:LinuxONE
    关注 3
  • 神州数码系统集成服务有限公司
    擅长领域:AIX, 故障诊断, hmc
    关注 839
  • 第十区。散人
    擅长领域:数据备份, 备份, TSM
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  • 江西农信
    擅长领域:存储双活, SVC, 双活数据中心
    关注 714
  • 来自主题:vsphere · 2 小时前
    chenke8623 海通恒信
    金币2
    来自主题:Zabbix · 4 小时前
    hufeng719 某钢铁企业  擅长领域:制造信息化系统网络改造, TSM, Db2
    134 会员关注
    zabbix只是一个监控软件工具。安装部署的server需要什么硬件配置满足你的要求,没有个严格的规定,跟你监控的设备台数规模一般没太大关系,主要是考虑监控项的数据量。根据你自身定义的脚本收集哪些需要关注的参数。这个取决于你自身实际情况。当然是配置越高越好,CPU、内存高...(more)
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    来自主题:中间件 · 4 小时前
    聂奎甲 长春长信华天  擅长领域:数据备份, 备份, TSM
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    IBM的WMB WebSphere Message Broker(WMB)的优点和趋势: ß简化开发/部署架构 去掉configuration manager,开发工具/应用可以直接和broker交互。 ß易管理 为管理员提供专用的管理工具--WebSphere Message Broker Explorer,可以管理本地和远程的broker和queue manager,同时...(more)
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    来自主题:tbase · 10 小时前
    聂奎甲 长春长信华天  擅长领域:数据备份, 备份, TSM
    497 会员关注
    你可以参考以下连接https://cloud.tencent.com/developer/article/1548042
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    来自主题:机器学习 · 11 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    SVM理解到了一定程度后,是的确能在脑海里从头至尾推导出相关公式的,最初分类函数,最大化分类间隔,max1/||w||,min1/2||w||^2,凸二次规划,拉格朗日函数,转化为对偶问题,SMO算法,都为寻找一个最优解,一个最优分类平面。一步步梳理下来,为什么这样那样,太多东西可以追究,最后实现。sklearn...(more)
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    来自主题:机器学习 · 11 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    原项目这一天的任务:学习不同类型的朴素贝叶斯分类器同时开始Bloomberg的课程(https://bloomberg.github.io/foml/#home)。课程列表中的第一个是黑盒机器学习。它给出了预测函数,特征提取,学习算法,性能评估,交叉验证,样本偏差,非平稳性,过度拟合和超参数调整的整体观点。一、朴素...(more)
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    来自主题:机器学习 · 11 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    1.导入库和数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddataset=pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')X=dataset.iloc[:,[2,3]].valuesy=dataset.iloc[:,4].values拆分数据集为训练集合和测试集合fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_sp...(more)
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    来自主题:机器学习 · 11 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
    6 会员关注
    第一步:导入相关库123importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd第二步:导入数据集dataset=pd.read_csv('../datasets/Social_Network_Ads.csv')为了方便理解,这里我们只取Age年龄和EstimatedSalary估计工资作为特征12X=dataset.iloc[:,[2,3]].valuesy=d...(more)
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    来自主题:机器学习 · 11 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    “支持向量机“中的支持向量下图中两条虚线上的点,就是支持向量2.核函数核函数(Kerneltrick),这一概念经常与SVM搭配出现,但并非SVM特有。在一个空间中,模型是非线性可分的,需要把数据映射到另一个空间,线性可分。此时需要借助核函数。参考:机器学习之核函数https://blog.csdn.net...(more)
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    来自主题:机器学习 · 11 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    SVM简介支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价...(more)
    浏览84
    来自主题:机器学习 · 12 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    逻辑回归模型示意图:输入:x1、x2和x3权重:theta1、theta2和theta3输出:快乐、悲伤二十世纪早期,逻辑回归应用在生物科学。后来应用在社会科学的多个方面。逻辑回归被用来解决分类问题。例如:(1)预测一封邮件是否为垃圾邮件(2)预测肿瘤是否为恶性的为什么我们需要逻辑回归?假设这样一...(more)
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    来自主题:机器学习 · 12 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    K—近邻分类算法(KNN)KNN是什么?K—近邻算法(简称KNN)是一种虽然简单但很常用的分类算法,也可用于回归分析。KNN是非参数的(它不对底层数据分布做出任何假设),基于实例(我们的算法不会明确建立学习模型,相反,它选择记住训练实例)并使用在监督学习环境中。KNN如何工作?KNN用于分类——...(more)
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    来自主题:机器学习 · 12 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    什么是逻辑回归逻辑回归用于解决分类问题。这里的目的是预测被观察的当前对象所属的分类。它会给出0到1之间的离散二元结果。一个简单的例子就是一个人是否会在即将举行的选举中投票。如何工作逻辑回归计算非独立变量(我们想要预测的分类标签)与一个或多个独立变量(特征)之间...(more)
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    来自主题:机器学习 · 12 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    多重线性回归多重线性回归试图在两个或更多特征与结果之间建立线性模型以拟合数据。多重线性回归的步骤与简单线性回归非常相似,区别在于评测过程。你可以用它发现对预测结果影响最大的特征及各个不同变量之间的关联。前提对一个成功的回归分析来说,以下前提非常重要:线性,在...(more)
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    来自主题:机器学习 · 13 小时前
    zhuqibs Mcd  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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    线性回归算法的作用是使用单一特征来预测响应值。是一种根据自变量X预测因变量Y的方法。假设两个变量是线性相关的,那么我们要找到一个线性函数,根据特征或自变量X来精确预测响应值Y。如何找到最佳拟合线在这个回归模型中,我们尝试通过寻找最佳拟合线来最小化预测的误差——...(more)
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