Docker Swarm总结+Jenkins安装配置与集成（5/5）
博主介绍：Java领域优质创作者,博客之星城市赛道TOP20、专注于前端流行技术框架、Java后端技术领域、项目实战运维以及GIS地理信息领域。 🍅文末获取源码下载地址🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 欢迎点赞收藏评论拍砖........ 【Docker Swarm总结】《容器技术 Docker+K8S专栏》✅ 【uniapp+uinicloud多用户社区博客实战项目】《完整开发文档-从零到完整项目》...
Sealos 云操作系统一键集成 runwasi，解锁 Wasm 的无限潜力
ainerd 插件，用来将 Wasm 运行时整合到 Containerd 中，以支持使用 Containerd 来创建和管理 Wasm 应用。本文将会给大家介绍如何在 Sealos 云操作系统中快速集成 runwasi，并使用 runwasi 来运行 Wasm 应用。 runwasi 介绍先来看一眼 runwasi 骚气的 Logo： 在理解 runwasi 之前，我们先来明确几个概念：WebA...
单元测试，集成测试，系统测试的区别是什么？
实际的测试工作当中，我们会从不同的角度对软件测试的活动进行分类，题主说的“单元测试，集成测试，系统测试”，是按照开发阶段进行测试活动的划分。这种划分完整的分类，其实是分为四种“单元测试，集成测试，系统测试，验收测试"。这四类测试，其实是一种从局部到整体测试思想。 为了给题主以及各位同学介绍清楚这4类测试的区别，我以汽车生产测试的过程为例，来分别阐述下单元测试，集成测试，系统测试，验收测试。 一、单元测...
从零开始搭建React+TypeScript+webpack开发环境-集成antd ProComponents
前言 Ant Design 定义了基础的设计规范，对应也提供了大量的基础组件。但是对于中后台类应用，提供更高程度的抽象，提供更上层的设计规范，并且对应提供相应的组件使得开发者可以快速搭建出高质量的页面。 在 ProComponents 中内置了一系列的设计规范，预设了常用的逻辑。在这个基础上提供了灵活的支持，比如对于 ProTable 来说你也可以把它完全当做 Ant Design 的 Table ...
【Python机器学习】零基础掌握BaggingClassifier集成学习
过机器学习算法来提高信用卡欺诈检测的准确率。传统的SVM（支持向量机）虽然在某些情况下表现不错，但在面对复杂和不均衡的数据（如欺诈和非欺诈交易比例严重不平衡）时可能不够稳健。 一个有效的解决思路是使用集成学习算法，特别是Bagging（Bootstrap Aggregating）。通过集成多个SVM模型，Bagging能够提高整体模型的稳定性和准确性。 模拟数据（前四个特征分别代表交易金额、交易地点、...
【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习
如何有效地识别异常数据点？ 在日常工作和生活中，经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域，怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易？又或者在电商平台，如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据？有没有一种智能、高效的方式来解决这类问题呢？ 考虑一个电商平台，需要从大量的用户评论中找出刷单行为（即刷好评或刷差评）。传统的方式可能需要人工逐一...
单元测试，集成测试，系统测试的区别是什么？
实际的测试工作当中，我们会从不同的角度对软件测试的活动进行分类，题主说的“单元测试，集成测试，系统测试”，是按照开发阶段进行测试活动的划分。这种划分完整的分类，其实是分为四种“单元测试，集成测试，系统测试，验收测试"。这四类测试，其实是一种从局部到整体测试思想。 为了给题主以及各位同学介绍清楚这4类测试的区别，我以汽车生产测试的过程为例，来分别阐述下单元测试，集成测试，系统测试，验收测试。 一、单元...
探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器
机器学习 第七课 随机森林 概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习 集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力 集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking 随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性 随机森林的实际应用通过 sklearn 调用随机森林算法分类问题回归问题 特征重要性如何计算特征解释特征重要性 概述 机器学习 (M...
【Python机器学习】零基础掌握HistGradientBoostingClassifier集成学习
如何在繁多的花卉品种中准确进行分类？ 难道在植物学研究中，识别不同品种的花卉只能依靠专家的肉眼观察和多年的经验吗？这里有一个更加科学、准确的方法。 假设一个植物研究所希望通过花卉的各种特性（如花瓣长度、花瓣宽度等）来对花卉进行准确的分类，以方便未来的研究和保护工作。 解决这个问题的一个有效方法是使用机器学习算法，特别是一种名为“梯度提升决策树”的算法，也就是HistGradientBoostingC...
Oracle-Ogg经典模式升级为集成模式步骤
前言: Oracle Ogg集成模式比起经典模式功能更加的强大，支持更多的数据类型，压缩表同步，XA事务，多线程模式，PDB模式同步，RAC环境下抽取配置简单等新功能，所以可以选择将经典模式升级转化为集成模式以提升Ogg的功能以及性能 配置介绍: OGG软件:19.1.0.0.4 源端： extract :ext_text ...