port-channel 碰到的问题我拿2台H3C -SL3100-P52 做port-channel。 port link-aggregation group 1 mode static interface Ethernet1/0/47port link-type trunkport trunk ...
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2020-01-11 22:22:37
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目录 1.使用时间格式化方法 2.进行时间补偿（默认当前时区是东八区，即8x3600x1000=28800000） mongodb的默认时间是格林尼治时间，如果是要按照日期进行分组需要注意！！！。 解决方案： 1.使用时间格式化方法 Aggregation.project().and("create ...
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2019-12-21 15:53:31
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小技巧：group by和order by 语句可以用数字反射选择的字段 如上图：1代表total_movies，2代表rating group by使用场景：电影被很多人打了分，我要看一下这些电影各有多少人打了分 我只想要输出“电影名+打分人数”的形式，不想重复出现电影名，所以用group by ...
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2019-12-21 11:41:36
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认识 Bagging 的全称为 (BootStrap Aggregation), 嗯, 咋翻译比较直观一点呢, 就 有放回抽样 模型训练? 算了, 就这样吧, 它的Paper是这样的: Algorithm Bagging: 1. Let n be the number of bootstrap sa ...
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2019-12-08 01:14:01
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链路聚合(Link Aggregation)，是指将多个物理端口捆绑在一起，成为一个逻辑端口，以实现出/ 入流量在各成员端口中的负荷分担，交换机根据用户配置的端口负荷分担策略决定报文从哪一个成员端口发送到对端的交换机。当交换机检测到其中一个成员端口的链路发生故障时，就停止在此端口上发送报文，并根据负 ...
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2019-11-28 20:52:57
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随机森林，顾名思义，是由众多决策树构建而成的算法。其最终输出由众多决策树根据投票决定（得票最多者获胜；或者得票超过一半输出，否则不输出。具体策略根据情况而定）。随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。具体的，集成学习包含Boostin ...
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2019-11-25 11:33:38
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在集成学习（一）中介绍过，Bagging(bootstrap aggregation)是一种增强模型多样性，降低方差的有效手段，特别适用于高方差，低偏差的模型，例如决策树，注意到Bagging也是一种可并行模型，而Boosting是一种顺序模型，是一类由弱学习器提升到强学习器的算法。注意到，对于绝大 ...
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2019-10-17 01:18:23
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集成学习通过构建多个学习器然后进行某种方式的组合来达到学习的任务，通过集成学习可以增强模型的学习和泛化能力。下面总结以下集成学习的最基本概念。 1.常用集成学习方法： 1.1 Bagging Bagging( Bootstrap Aggregation)是一种最著名的并行式集成学习算法，其基本思想是 ...
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2019-10-15 00:01:05
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partition-wise aggregation允许对每个分区分别执行的分区表进行分组或聚合。如果GROUP BY子句不包括分区键，则只能在每个分区的基础上执行部分聚合，并且必须稍后执行最终处理。由于partitionwise分组或聚合可能在计划期间占用大量CPU时间和内存，因此默认设置为关闭。 ...
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2019-10-10 15:39:35
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Executing aggregation: [ { "$match" : { "planId" : { "$in" : [ "176715c10b0960b161c6181e0532e779" , "3ffb1d4e001135129ede50d1678e5769" , "496af0ea0bdb ...
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2019-10-08 19:20:38
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