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ajinn
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  lvreduce -L 1000G /dev/mapper/centos-home lvextend -l +100%FREE /dev/mapper/centos-root df -h xfs_growfs /dev/mapper/centos-root mkfs.xfs -f /dev/mapper/centos-home mount /dev/mapper/centos-home /home/ ==== xfsrestore恢复数据
配置文件 daemon.json 修改  路径:C:\Users\{username}\.docker\daemon.json     "registry-mirrors": [         "https://xxxxx.mirror.aliyuncs.com",         "https://registry.docker-cn.com",         "http://hub-mirror.c.163.com",         "https://docker.mirrors. ...
在R中,拟合线性模型最基本的函数就是lm()myfit <- lm(formula,data) formula:指要拟合模型的形式                 形式如下:y~ x1 + x2 +...+ xk,左边为响应变量,右边为预测变量,预测之间用符号+分隔 data:数据框,包含了用于拟合模型的数据 myfit:结果对象(比例中的myfit)存储在一个列表中,包含了所拟合模型的大量信息 R表达式中常用的符号 符号    用途     ~     分隔符号,左边为响应变量,右边为解释变量。例如,要通过x、z和w预测y,代码为 y~ ...
方法一: In [27]: # get a list of columns cols = list(df) # move the column to head of list using index, pop and insert cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Mid'))) cols Out[27]: ['Mid', 'Net', 'Upper', 'Lower', 'Zsore'] In [28]: # use ix to reorder df = df.ix[:, cols] df Out[28]: ...
input <- readLines('stdin') x <- as.integer(input[1])   data <- data.frame(     "id" = c(1:10),     "grade" = c(75, 26, 54, 90, 86, 93, 48, 71, 66, 99) )   y = subset(data, data$grade > x ) print (length(y$grade))   ============================= Grade Anal ...
n = int(input())   import numpy as np  from sklearn.cluster import KMeans   c1=np.array([0,0]) c2=np.array([2,2]) # print(c1,c2) X = [] X1 = [] X2 = [] for i in range(n):     X=([float(x) for x in input().split()])     X0=np.array(X)     if np.linalg.norm(X0-c1)<=np.linalg.norm(X0-c ...
y_true = [int(x) for x in input().split()] y_pred =  [int(x) for x in input().split()]   from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np    cm=confusion_matrix(y_true,y_pred) tn, fp, fn, tp=cm.ravel().astype(float)   d=np.array([tp,fp,fn,tn]) print(d.reshape(2,2))   ===== ...
import numpy as np  n, p = [int(x) for x in input().split()] X = [] for i in range(n):     X.append([float(x) for x in input().split()])   y = [float(x) for x in input().split()] c=np.array(X) d=np.array(y) #A = np.vstack([c, np.ones(len(c))]).T f=np.round(np.linalg.lstsq(c,d,rcond=None)[0 ...
由于公司邮件系统准备迁移,一直在准备方案。其中有一个方案就是自己来搭建postfix。而我就表示任务有点大了。 简单的搭建邮件系统: 1.只需要一个linux系统即可,我的linux服务器ip是192.168.0.173。如果是自己实验,配置yum源。然后 yum -y install postfix* httpd* dovecot* 2.hostname mail.hello.com 3.vi /etc/postfix/main.cf  修改如下几行 69 myhostname = mail.hello.com   77 mydomain = hello.com   11 ...
今天就给大家列举 MySQL 数据库中,最经典的十大错误案例,并附有处理问题的解决思路和方法,希望能给刚入行,或数据库爱好者一些帮助。   今后再遇到任何报错,我们都可以很淡定地去处理。学习任何一门技术的同时, ...
| 导语 Web技术飞速发展的如今,我们在感受新技术带来的便捷和喜悦的同时,也时常在考虑着一个问题:老技术如何迁移。正如本文的主题一样,Flash技术在早年风靡在Web领域,曾经发挥着无尽力量的一个工具正逐渐失去了其重要性。由于性能,兼容性,版权问题,Flash的市场正在消退,曾经靠Flash实现的功能和特性如何完美得进行迁移呢,本文将简单谈一谈Flash的几个常见的特性的替代方案。 1.视频播放(Play Video) 我们知道Flash可以播放.swf文件的动画视频,而且具有很强的控制功能,以前很多Web视频播放器都是基于Flash去实现的。包括embed标签,都是如此。所有视频源为 ...
新建一个用户变量MATLAB_RESERVE_LO ,值为0; 参考:https://blog.csdn.net/shangyt/article/details/7286284  
JEDI SublimeCodeIntel   Pros of the SublimeJEDI plugin in comparison to the SublimeCodeIntel plugin: Extremely fast Lightweight Easy to configure and well documented No problematic
找到reg路径HKEY_CLASSES_ROOT \ Excel.Sheet.12和HKEY_CLASSES_ROOT\Excel.Sheet.8 这里首先更改HKEY_CLASSES_ROOT \ Excel.Sheet.12里面的注册表,打开shell\open 删除里面的ddeexec文件夹,然后打开command文件夹,双击里面的注册表command。 将里面的文件改为如下:xb'BV5!!!!!!!!!MKKSkEXCELFiles>VijqBof(Y8'w!FId1gLQ "%1" 直接复制粘贴保存即可。   紧接着然后同样的方法去Excel. ...
"python_interpreter": "D:/Python35/python.exe", "swallow_startup_errors": true, "anaconda_linting": false,  
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