本chef-centos-preupg食谱用于安装并运行CentOS 7预升级工具，支持平台仅限CentOS 6.6及以上版本。早期版本的CentOS需要先更新到6.6版本。RedHat使用不同的预升级工具，因此此食谱仅适用于CentOS。对于其他Linux发行版，此食谱无效。 使用时，确保centos-preupg::default被包含在节点的run_list中： { \"run_list\": [ \"recipe[centos-preupg::default]\" ] } 此食谱将执行以下操作： 安装并启用相应的存储库，以便安装升级工具。 安装升级工具的RPM包。 如果存在，清理SELinux沙箱模块（可能标记为不兼容）。 仅在preupg工具未执行过的情况下运行（即/root/preupgrade目录不存在时）。
buddhism1652 0 zip 4.58KB 2024-11-06
在本篇文章中，我们将探讨Python中的KNN算法、余弦相似度和Logistic回归的简单实现，主要通过这几种方法完成推荐和分类的任务。 推荐系统：使用余弦相似度（Cosine Similarity）根据类型和总评分在数据集中推荐一些电影。项目实现包括一个C#/WPF制作的简单GUI界面，并支持命令行参数运行Python脚本以读取推荐结果。 示例： 输入电影名称：The Dark Knight 输出： 电影：Batman Begins | 评分：9.3 电影：Gone Girl | 评分：9.0 电影：A Separation | 评分：8.7 分类任务：通过k-最近邻算法(KNN)将电影分类为不同的类型。系统会提出一些问题，用户可据此进行选择来帮助分类。例如： 示例： 提问：在这部电影中有亲吻场景吗？ 用户回答：是 通过这种互动问答方式，系统可逐步判断出适合的电影类型。 Logistic回归应用：在特征数据上使用Logistic回归来训练并预测电影的成功概率，为电影分类提供辅助。 实现的代码结构简洁、逻辑清晰，适合初学者。
unanimous62148 0 zip 16.77KB 2024-11-05
清单 (Swift) 是来自 iOS Apprentice 系列的第二个教程。通过学习该教程，您将更好地理解 多页应用程序 及其 表视图控制器 的使用。此外，还将深入理解 协议、委托、可选 及 弱/强对象关系原则。 待办事项清单完整教程指示您克隆存储库，在 Xcode 中打开项目文件，然后在 iOS 模拟器中运行： $ git clone git@github.com:andrewhercules/checklists-swift.git
era1058 0 zip 84.91KB 2024-11-04
Ceph厨师食谱描述了如何安装和配置Ceph，这是一个分布式网络存储和文件系统，提供卓越的性能、可靠性和可扩展性。当前版本专注于在Ubuntu上部署监视器和OSD。有关如何使用本说明书的文档，请参阅相关部分。如需帮助，请使用或请求厨师支持。 平台经测试正常工作：Ubuntu精确（12.04）。 食谱要求来自Opscode的以下说明书：易于使用的阿帕奇2属性Ceph Rados网关节点： node[:ceph][:radosgw][:api_fqdn] node[:ceph][:radosgw][:admin_email] node[:ceph][:radosgw][:rgw_addr] 模板用法：Ceph集群设计超出了本README的范围，请转至公共wiki、邮件列表、访问我们的IRC频道或联系Inktank。
hot1572 0 zip 59.37KB 2024-10-31
猫鼬通用API通过Mongoose模式自动创建RESTful API服务。版本0.0.1。该项目使用了多个开源项目支持其正常运行，包括： 事件I/O管理后端处理 Express框架：轻量快速的Node.js网络应用框架 Mongoose：一种优雅的Node.js MongoDB对象建模工具 安装指南 首先需要下载并安装。 $ npm install mongoose-generic-api 测试服务器API 通过Mocha测试API服务器： $ mocha 许可证：本项目遵循MIT许可证。
qqdeep53840 0 zip 7.09KB 2024-10-29
分类提升在这个例子中，我在决策树桩上运行boosting，并展示了boosting在分类问题上的威力。这是每个文件的简短描述： decisionStump.m ：在数据集上运行决策树桩。 adaBoost.m ：在模型上运行提升并返回新模型。 boostingDemo.m ：绘制单个决策树桩和提升决策树桩的结果。 binary.mat ：这是数据。
mastery19442 0 zip 7.13KB 2024-10-29
Adaboost用于人脸检测的简单实现，不包含级联步骤。训练数据包括4000个负样本和2600个正样本，测试数据集为4000个负样本和2600个正样本。训练集错误率约为0.02，测试集错误率约为0.03。 代码说明 train.m：训练一个Adaboost分类器。 loadDataset.m：上传数据集。 integralImage.m：计算积分图像。 adaBoost.m：实现Adaboost分类器的细节。 generateFilters.m：生成类似Harr的过滤器。 filterResponse.m：计算过滤器的响应。 weakClassifier.m：计算弱分类器的输出。 evaluateClassifier.m：计算Adaboost分类器的性能。
presidency91240 0 zip 9.08KB 2024-10-27
微软认证考试Az-400知识点 题目1: 推荐适合全球团队沟通的应用程序 知识点: Azure DevOps中的团队沟通工具选择 描述: 企业计划使用敏捷方法进行软件开发，需要一个应用程序来提供跨多个全球地点的团队成员间的沟通。该应用程序必须支持多平台设备兼容性、隔离不同项目团队的沟通渠道、保存聊天记录、并允许外部承包商和供应商参与项目，且与Azure DevOps无缝集成。 答案: 推荐使用Microsoft Teams。 详细说明: Microsoft Teams支持按主题组织的通信频道，适合从小团队到成千用户的大规模沟通。 Teams支持多种操作系统，如Windows、MacOS、iOS、Android，且兼容主流浏览器。 Teams的访客访问功能允许组织外部人员加入内部频道进行交流和文件共享。 Teams与Azure DevOps集成，可直接对接开发流程。 题目2: 推荐Azure DevOps中的项目度量仪表板 知识点: Azure DevOps的项目度量和仪表板图表工具选择 描述: 在Azure DevOps中，推荐用于仪表板的项目度量图表，以拖放方式展示不同度量标准。 答案: Box1: Lead time（交付时间）度量从创建到完成的总时间。 Box2: Cycle time（周期时间）度量从团队开始工作到完成的时间。 Box3: Burndown chart（燃尽图）显示项目剩余工作量的减少趋势。 详细说明: Lead time测量从创建到完成的周期，帮助了解交付效率。 Cycle time关注工作完成所需的平均时间，有助识别瓶颈。 Burndown chart显示剩余工作量随时间减少，便于项目进度跟踪。 注意: Microsoft Teams和Azure DevOps均为微软提供的云工具，涉及软件开发、团队协作和项目管理。掌握其功能和集成方式，能够优化开发流程和沟通效率。考生应持续关注其功能更新。
lemon17753 0 pdf 5.82MB 2024-10-27
SQL Server 2012 是广泛用于企业管理数据库的平台。本次我们将聚焦在 仓库管理 相关的数据文件。主要文件包括 .mdf（主数据库文件）和 .ldf（日志文件）。这些文件在数据库管理和维护过程中扮演了核心角色。MDF文件 存储了所有数据内容，而 LDF文件 则记录了数据库的日志信息，确保数据完整性和系统的恢复能力。通过这些文件，SQL Server 2012 能够高效管理并保护数据库数据，尤其在仓库管理等数据密集型应用中，能够提供强大的数据处理支持。
qqinvitation46468 0 ldf 1MB 2024-10-27
在工业生产中，质量控制和数据分析是关键，特别是通过数据驱动的方式优化生产流程来降低次品率。此次Kaggle竞赛提供了Bosch公司的实际生产数据，为我们理解现代工业生产中数据科学的应用提供了丰富的素材。 在生产线中，流水线指的是一种批量生产的方式，产品依次经过各工位完成加工。这种方式提高了效率，但也可能因为连续作业放大生产中的问题，从而增加次品。在这个场景中，竞赛的目标是通过分析不同生产参数，找出与次品率相关的因素并提出优化措施。 数据集“Bosch Production Line Performance”中包含的信息可能包括： 时间戳：记录每个事件发生的具体时间，分析生产节奏和周期性影响。 设备参数：如温度、压力、速度等，这些参数的波动可能影响产品质量。 控制变量：如工具位置和工艺参数的设定，这些直接影响生产过程。 质量指标：检测缺陷数量和产品特征测量值，用于衡量产品的质量。 结果标签：显示产品是否为合格品或次品，这就是我们的目标变量。 分析此数据集可能用到的工具和方法包括： 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。 探索性数据分析（EDA）：通过图表和统计测试理解变量之间的关系。 特征工程：创建新变量，如滑动窗口平均值、设备运行状态的指示器等，以提取更多信息。 监督学习模型：如决策树、随机森林、支持向量机或神经网络，用于预测次品产生。 鲁棒性验证：通过交叉验证和模型评估确保模型稳定性和泛化能力。
xhwyzz 0 zip 655.18MB 2024-10-27