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Centos7.5部署最新穩(wěn)定版jenkins并配置ldap認(rèn)證
jenkins1、設(shè)置jenkins家目錄環(huán)境[root@VM_8_24_centos ~]# yum -y
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Ansible的MariaDB部署
7.4.1708?(Core) [root@test01?~]#?yum?install?ansible?-y配置
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Centos 安裝 docker
centos安裝docker sudo yum update sudo yum install -y
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Machine Learning:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
例如:將文本稱為 X ,將它們的標(biāo)簽稱為 Y 。
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基于 Nginx 的中間件架構(gòu)(CentOS 7環(huán)境)
pcre  pcre-devel makeautomake 安裝所需依賴yum -y
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自制Monkey語言編譯器:實(shí)現(xiàn)函數(shù)閉包功能和為語言增加復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
nbsp;fn(x) { return fn(y)
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機(jī)器學(xué)習(xí) Day 2 | Simple Linear Regression
那么我們要嘗試尋找一種根據(jù)根據(jù)特征或自變量(X)的線性函數(shù)來精確預(yù)測(cè)響應(yīng)值(Y)。
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直播平臺(tái)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)分享——直播平臺(tái)搭建環(huán)境配置詳解及分析
3)安裝必要軟件 yum install -y zip unzip wget curl
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線性回歸基礎(chǔ)代碼
cost-function for each theta1 #計(jì)算平均累積誤差 def cost(x,y,
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Centos7 Web服務(wù)搭建完整過程
www; useradd -g www -s /sbin/nologin -M www; yum -y
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深入mysql存儲(chǔ)過程中表名使用參數(shù)傳入的詳解
set date_str = DATE_FORMAT(CURRENT_DATE(),'%Y%
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cutycapt(php截圖工具)
安裝cutycapt依賴包:yum -y install lrzsz vim patch make gcc
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LNMP 部署(Linux+Nginx+Mysql+Php)
 安裝所需各種依賴包yum –y installgcc gcc-c++ autoconf
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SQL查詢超時(shí)的設(shè)置方法(關(guān)于timeout的處理)
--+ | connect_timeout | 10 | | datetime_format | %Y-
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【CodinGame】隨筆 - 趣味算法(教學(xué)用) CLASH OF CODE -20240805
according to the problem statement. x = int(input()) y
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機(jī)器學(xué)習(xí)-聚類
而如果兩個(gè)數(shù)據(jù)X,Y的均值都為0時(shí),則X和Y的Pearson相關(guān)系數(shù)就是X和Y的余弦相似度。
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之偏差方差
我們都知道,模型M代表的是一個(gè)函數(shù)空間,比如模型y=wx+b,若x,y都是實(shí)數(shù),w,b為實(shí)數(shù)參數(shù),則該模型就代表了平面上所有的直線
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用VUE 渲染一個(gè)斐波那契圖形 組件
let nums = []; let s = 0; let x = 0; let z = 0; let y
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Tensorflow中的手寫數(shù)字識(shí)別
amp;nbsp;=tf.placeholder(tf.float32,([None,784])) y&
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docker及docker portainer安裝
sudo?yum?install?-y?yum-utils sudo?yum-config-manager
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Databend 內(nèi)置標(biāo)量函數(shù)開發(fā)指南
──┐ ┌──────┐ │ a │ │ x │ ├─────┤ ├──────┤ │ b │ │ y
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TensorFlow-1: 如何識(shí)別數(shù)字
是它的 label其中圖片由 28*28 像素組成,轉(zhuǎn)化成 array 的形式,變成 1*784 維y
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淺談原型鏈
例子:普通函數(shù)function foo(x,y){  this.x=x;&nbsp
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機(jī)器學(xué)習(xí) Day 2 | Simple Linear Regression
1.使用單一特征值來預(yù)測(cè)響應(yīng)量這是一種基于自變量值(X)來預(yù)測(cè)因變量值(Y)的方法。
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一起掃蕩javascript(四)——原生對(duì)象的改寫,原型及繼承
先一起看看下面一個(gè)很簡(jiǎn)單的小例子:    1、實(shí)現(xiàn)輸入‘dorsey’,輸出‘y-e-s-r-o-d
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c的day1
1.4 變量先定義在使用int ?y = 4;定義一個(gè)整數(shù)類型,取名叫y ;值為4。
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Docker
amp;lt;/h3><pre>yum install -y
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判斷是否觸摸到View --來自slidingmenu框架
v.getLocalVisibleRect(rect); int x=(int)ev.getX(); int y=
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):圖(Graph)
一條從頂點(diǎn) X 到 頂點(diǎn) Y 的邊是將 X 聯(lián)向 Y,不是將 Y 聯(lián)向 X。
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機(jī)器學(xué)習(xí)100天——實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸(第二天)
是一種根據(jù)自變量X預(yù)測(cè)因變量Y的方法。
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