分布式計算在醫療行業的應用場景廣泛且深入，能夠顯著提升數據處理效率、加速科研進程、優化診療服務，并在大規模數據分析中發揮關鍵作用。以下是具體的應用場景及實例分析： 一、醫學影...
發簡信
IP屬地：新疆
-
分布式計算在醫療行業應用的總結
-
連接hive 失敗；hive的hiveserver2模式啟動不起來；Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive...
轉載這篇帖子解決了我的問題。我的問題背景是我遷移了虛擬機到另一個 ip 地址 非常感謝：轉載地址：https://www.cnblogs.com/-xiaoyu-/p/113...
-
8、 windows下mysql修改 data 路徑報錯
我首先了解了下大概的操作流程，就是 1.停止 mysql 服務 2.移動 data 目錄 3.在 mysql 的配置文件 my.ini 修改 datadir路徑 4.啟動，結...
-
superset 在centos7下開機自啟動
網上資料不全，且難有一次就對的，我這里做個補充吧環境：python3.9.18 虛擬環境用的是conda，當然venv也是可以的 創建服務 內容如下： 我們只需要關注Serv...
-
mysql 腳本轉 H2 可執行版本（java 實現）
轉載于 https://blog.csdn.net/qionglong_jiao/article/details/117298689[https://blog.csdn.ne...
-
@一口奧利奧 sendType 只是變量，Expression是 activiti 其中的一個類。
一、工作流 Activiti7-22.執行監聽器
1.通過執行任務來計算任務耗時，通過記錄開始結束時間 2.通過傳參來做一些業務處理 如圖我們在流程圖中傳遞參數，例如有些任務我們想通過郵件，有些任務想通過短信來體型，就可以通...
-
23.機器學習-Tensorflow實現（1）模型訓練1.神經網絡的原理示例 在最左邊是我們要實現一個神經網絡的步驟，中間則是用到的公式，最右邊是神經網絡的實現代碼。 損失函數的定義 在編寫神經網絡的代碼中，我們需要指定損失函數...
-
4.Linux 離線安裝GCC1. 查看系統版本信息 2.下載相關包 在這個網站根據系統版本來找相應的下載 https://pkgs.org/download/gcc-c++[https://pkgs.o...
-
22.機器學習- 矩陣的乘法1. 列向量相乘 一般的矩陣乘法就是兩個矩陣挨個相乘求和。 而有些需要矩陣轉置，也就是第三列的圖，從列轉行。 2. 向量矩陣相乘 使用a向量的轉置然后與矩陣W相乘，就是a先與...
-
21.機器學習- 搭建一個神經網絡上面是使用Tensorflow來訓練模型，首先創建兩層神經網絡，然后合并為一個大的模型，最后就可以輸入數據然后進行訓練數據。 如果有新的數據來進行預測就可以調用最后的方法。 ...
-
20.機器學習- 神經網絡中的網絡層1. 簡單的神經網絡 第一層 上面這個神經網絡展示的是一個隱藏層和一個輸出層。 我們輸入四個變量到輸入層，然后這個輸入層有三個神經單元，每個神經單元室一個邏輯函數。 然后就會...
-
19.機器學習- 神經網絡學習（1）幾個示例1.神經網絡例子 上面是一個神經網絡的例子，我們從最左邊開始輸入四個變量：價格，運輸成本，市場接受度和材料到三個神經單元中，輸出了可負擔性，知名度和感知質量三個數值，然后這三...
-
18.機器學習- 邏輯學習（3）正則化正則化其實就是將一些特征給減小很多，相當于消掉，這樣函數將變得更加簡單，那么他過擬合的可能就更小了。 1.正則化公式 我們使用了這個新的代價函數，來權衡兩個目標 最小化第一項...
-
17.機器學習- 邏輯學習（3）邏輯回歸的梯度下降以及過擬合問題1.用于邏輯回歸的梯度學習算法 2.過擬合問題 我們用以下三張圖來說明這個概念。 第一張圖看起來像是一個線性回歸問題，我們訓練之后的線條與數據擬合性很差，這就叫做欠擬合； 第...
-
16.機器學習- 邏輯學習（2）邏輯回歸中的代價函數我們之前學習的代價函數是一個凹函數，而將代價函數套用到邏輯回歸中我們發現圖形是上圖中右側那樣不規則的曲線，如果使用梯度下降，那么就很可能只到一個局部的最低點，就不再往下找。 ...
-
15.機器學習- 邏輯學習（1）概念雖然叫做邏輯學習，但是其實是一個分類算法 1. 動機與目的 上圖是分類學習的幾個例子，判斷郵件是否是垃圾郵件？是否存在金融詐騙？判斷腫瘤是良性還是惡性？ 二分類的意思就是結果...
-
14.機器學習-多元線性回歸（4）特征工程我們在做特征的提取選擇的時候，不要過于死板生硬的就選擇直接現有的一些特征，還需要學習思考，因為有些特征需要根據現有的特征去創造或者合并，這些特征可能更加重要。 例如圖上說明，...