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如何推送通知给iOS

猫饭先生 2019-12-01 21:55:00 691 浏览量 回答数 0

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怎么推送高级接口?

猫饭先生 2019-12-01 21:55:02 817 浏览量 回答数 0

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如何使用CREATE TABLE数据定义语言

云栖大讲堂 2019-12-01 21:28:42 1357 浏览量 回答数 0

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如何推送高级接口?

猫饭先生 2019-12-01 21:56:00 1106 浏览量 回答数 0

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python如何使用

猫饭先生 2019-12-01 21:55:28 691 浏览量 回答数 0

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怎么体现生产者实现服务

猫饭先生 2019-12-01 21:04:16 980 浏览量 回答数 0

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Kubernetes 集群中负载均衡怎么通过负载均衡(Server Load Balancer)访问服务

反向一觉 2019-12-01 21:22:51 1922 浏览量 回答数 0

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php如何使用?

猫饭先生 2019-12-01 21:55:26 758 浏览量 回答数 0

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net的值如何确定?

猫饭先生 2019-12-01 21:55:22 733 浏览量 回答数 0

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移动推送里的Java使用方法有哪些

猫饭先生 2019-12-01 21:55:21 974 浏览量 回答数 0

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如何修改RDS实例IP白名单

云栖大讲堂 2019-12-01 21:44:20 1095 浏览量 回答数 0

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使用 DTS 迁移 SQL Server 数据

云栖大讲堂 2019-12-01 21:41:01 821 浏览量 回答数 0

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弹性伸缩常见问题监控与自动化部署问题

反向一觉 2019-12-01 21:16:25 1501 浏览量 回答数 0

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命令行工具 CLI:配置命令行工具和SDK:公共云版

行者武松 2019-12-01 21:52:23 1398 浏览量 回答数 0

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服务发现和负载均衡的简单路由(支持 HTTP/HTTPS)

反向一觉 2019-12-01 21:20:07 1547 浏览量 回答数 0

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列的类型和属性是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:10:35 1129 浏览量 回答数 0

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HSF 支持用户使用 Groovy 脚本配置服务的路由规则。 路由规则的配置方式,请参见 Routing Rule Wiki,在完成路由规则的配置后,您可能会发现路由规则没生效,这些没生效一般就是指调用并没有被路由到预期的机器上,然而这些没生效有可能是其他因素引起的,例如路由规则没写对、路由规则里的 IP 没有提供服务等。 这里,就来介绍下如何排查路由规则没有生效,共包含以下几步: 1. 客户端是否为本地调用、泛化调用 如果客户端通过本地调用、泛化调用的方式消费服务的话,那么是不会使用路由规则逻辑的,自然也就出现了路由规则不生效这种表象。 本地调用:指的是一个进程即是一个服务的发布者,又是这个服务的消费者,这个时候 HSF 默认优先走本地调用,即进程内的 Java 调用,而非 RPC 调用。这种情况,是不走路由规则的逻辑的。 泛化调用:指的是不依赖服务的二方包,直接通过 GenericService 通过服务描述进行消费的场景,这个时候 HSF 由于没有服务的 Class,无法执行路由规则里调用业务类的逻辑,因此也不走路由规则的逻辑。 HSFOPS 上的服务测试功能走的是泛化调用,因此也不会生效路由规则。 2. 客户端是否收到路由规则 HSF 的路由规则存放在 Diamond 上,在客户端启动时,会从 Diamond 上拉取服务对应的路由规则。 在 hsf.log(一般的路径是 HSF 2.2:${user.home}/logs/hsf/hsf-config.log 或 HSF 2.1:${user.home}/logs/hsf/hsf.log)中搜索服务名,如果正确收到路由规则,会看到类似如下的日志: 01 2015-10-09 13:20:06.402 WARN [com.taobao.diamond.client.Worker.default:t.hsf] [] [] [] [Metadata Component] Received rule for service [com.alibaba.dt.op.authclient.api.ResourceAPI:1.0.0.daily]: Groovy_v200907@package hqm.test.groovy public class RoutingRule{ Map<String, List > routingRuleMap(){ return [ "G1":["100.69.161.201:*"] ] } String interfaceRoutingRule(){ return "G1"; } } 如果没有收到路由规则,请检查: 路由规则的命名是否与服务名对应,具体请参见 Routing Rule Wiki。 路由规则配置在 diamond 上的环境和客户端所在的环境是否一致。 3. 路由规则是否正确解析 在 hsf.log 中搜索服务名,如果 HSF 的路由规则解析正确,会看到类似如下的日志: 01 2015-10-09 13:20:06.761 INFO [com.taobao.diamond.client.Worker.default:t.hsf] [] [] [] Parse route rule successed, RouteRule:com.taobao.hsf.route.service.RouteRule@4441ec5a{ keyedRules={G1=[100.69.161.201:*]}, interfaceRule=G1, methodRule={}, argsRule={} } 如果 HSF 的路由规则解析失败,会看到相关的失败信息,请对照日志和 Routing Rule Wiki 检查您的路由规则。 4. 路由规则的内容是否正确 路由规则收到了、也解析对了,如果路由规则执行的效果还与预期不同,请依次检查以下内容: 路由的目标机器是否真的提供了该服务 请在对应环境的 HSF 服务治理平台上查询服务,看路由的目标 IP 是否都在 Providers 列表中。 在老版本的 HSF 中,如果路由规则指定的 IP 没有提供服务,会报地址找不到错误 在新版本的 HSF 中(2.1.0.7 开始),如果路由规则指定的 IP 没提供服务,会提示开启空保护,那么此时路由规则就不再生效,HSF 会从 ConfigServer 存放的 Provider 地址列表中为客户端选取一个可用 IP 进行调用。在使用方法路由时,如果碰到算出的地址为空,这种情况下,在 hsf.log 中搜索服务名,会看到类似如下的日志。其中空保护开启的标志为倒数第二行的 EmptyProtection triggered [true]: 01 2015-10-09 13:20:06.761 WARN [HSF-AddressAndRule-2-thread-1:t.hsf] [] [] [] [Address Component] isEmptyProtection: true 01 2015-10-09 13:20:06.761 WARN [HSF-AddressAndRule-1-thread-1:t.hsf] [] [] [] [Address Component] isEmptyProtection: true 01 2015-10-09 13:20:06.761 WARN [HSF-AddressAndRule-2-thread-1:t.hsf] [] [] [] [Address Component] newAllAvailableAddresses is emtpy for service : com.alibaba.dt.op.authclient.api.ResourceAPI:1.0.0.daily 01 2015-10-09 13:20:06.761 INFO [HSF-AddressAndRule-2-thread-1:t.hsf] [] [] [] [AddressBucket-com.alibaba.dt.op.authclient.api.ResourceAPI:1.0.0.daily] Refresh: all amount [0], available amount [0], local preferred switch [off].Unit=UNIT 01 2015-10-09 13:20:06.761 INFO [HSF-AddressAndRule-1-thread-1:t.hsf] [] [] [] [Address Component] route result com.alibaba.dt.op.authclient.api.ResourceAPI:1.0.0.daily, addresses remain[1], EmptyProtection triggered [true] 01 2015-10-09 13:20:06.762 INFO [HSF-AddressAndRule-1-thread-1:t.hsf] [] [] [] [AddressBucket-com.alibaba.dt.op.authclient.api.ResourceAPI:1.0.0.daily] Refresh: all amount [1], available amount [1], local preferred switch [off]. 路由规则是否正确 仔细检查您的接口路由、方法路由、参数路由,是否真的写对了。 地址计算优先级 如果开启了同机房规则,那么同机房的地址优先于路由规则的地址,路由规则的地址在同机房规则结果的地址集合里再计算。 路由规则分为接口级 > 方法级 > 参数级,若某一级的路由规则不存在,即其返回的 key 为 null,或在 routingRuleMap 中找不到相应值,则认为这一级对路由地址不做限制,地址取上一级的全部地址。 总体的计算过程如下: 接口级路由规则(正则式)最终地址列表会和同机房规则结果地址列表作交集 方法级路由规则(正则式)最终地址列表会和接口级地址列表作交集 参数级路由规则(正则式)最终地址列表会和方法级地址列表作交集 5. 路由规则是否真的被调用 如果按照以上内容排查后,都没有问题,请再确认路由规则指定的服务/方法是否真的被调用了? 如果相应的方法没有被调用,则在目标机器上肯定也搜不到调用日志。 可以通过 System.out.println() 在路由规则中打印内容来确认,同时注意返回的内容必须为一个闭包。例如: ovy_v200907@package hqm.test.groovy public class RoutingRule { Map<String, List > routingRuleMap() { return [ "BSeller_address_filter_Key":["10.177.75.54:*"], "ASeller_address_filter_Key":["10.97.94.33:*"] ] } Object argsRoutingRule(String methodName, String[] paramTypeStrs) { if (methodName.startsWith("checkUrlPermission")) { System.out.println("Match the checkUrlPermission method."); return { Object[] args -> if(args[1] % 2 == 1 ) { System.out.println("Route to BSeller_address_filter_Key"); return "BSeller_address_filter_Key."; } else { System.out.println("Route to ASeller_address_filter_Key"); return "ASeller_address_filter_Key."; } } } } }

保持可爱mmm 2020-03-28 22:28:11 0 浏览量 回答数 0

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如何在Windows上挂载文件系统?

云栖大讲堂 2019-12-01 22:10:53 2096 浏览量 回答数 0

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DDL列的类型和属性是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:25:11 903 浏览量 回答数 0

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十大经典排序算法大梳理 7月6日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-07 02:04:48 1002 浏览量 回答数 1

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windows MySql 5.7.9,启动不了。缺少data?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-12 10:37:51 0 浏览量 回答数 1

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什么是PCDN SDK OTT版手册

云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:12 2375 浏览量 回答数 0

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JS高手帮忙改下。? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-05 12:02:05 0 浏览量 回答数 1

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什么是PCDN SDK Android版手册

云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:07 2689 浏览量 回答数 0

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CentOS6.2下一步一步源代码安装OpenStack(三)keystone配置、运行、测试:报错

kun坤 2020-06-06 13:51:47 1 浏览量 回答数 1

回答

SQL Server从2012开始,引入了LEAD和LAG函数,这两个函数可以把之前要关联查询的方法,改为可直接获取当前数据上下相邻多少行数据,描述的有点不清楚,上数据吧,测试数据: --测试数据 if not object_id(N'Tempdb..#T') is null drop table #T Go Create table #T([Id] int,[Value] int) Insert #T select 1,10 union all select 2,20 union all select 3,30 union all select 4,40 union all select 5,50 Go --测试数据结束        以LEAD方法为例(LAG一样),语法是这样的:LEAD ( scalar_expression [ ,offset ] , [ default ] ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause ),读取的数据,偏移多少行,如果没有值默认值是多少,写法如下: SELECT *, LEAD(Value, 1, 666) OVER (ORDER BY Value) AS LEADVALUE, --提前1行,默认值666 LAG(Value, 2, 888) OVER (ORDER BY Value) AS LAGVALUE --滞后2行,默认值888 FROM #T;        结果如下:        我们也可以不写偏移数和默认值,结果就是这样的: SELECT *, LEAD(Value) OVER (ORDER BY Value) AS LEADVALUE, --提前1行 LAG(Value) OVER (ORDER BY Value) AS LAGVALUE --滞后1行

python小菜菜 2020-06-20 13:49:33 0 浏览量 回答数 0

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HybridDB for MySQL中支持的MySQL函数有什么

云栖大讲堂 2019-12-01 21:27:41 1433 浏览量 回答数 0

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窗口函数是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:26:47 1330 浏览量 回答数 0

回答

如果我没有误解您的问题,则希望在SQL中生成一系列INSERT INTO命令,以将新的元组添加到表中,并使用一些默认值(例如NULL)保存未在程序输入中传递的文件。因此,在您的示例中,您想要生成以下SQL语句: INSERT INTO YOUR_TABLE_NAME(NULL,p1,NULL,i1,g1); INSERT INTO YOUR_TABLE_NAME(NULL,p2,NULL,i2,g2); 然后,可以按以下方式实现此功能: public static String insertOptional(int[] inputColumns, String[][] data) { // start of the simple algorithm final String tableName = "YOUR_TABLE_NAME"; final int columnsOfTable = 5; // as in your example StringBuilder sqlStatement = new StringBuilder(); for (String[] tuple : data) { sqlStatement.append("INSERT INTO ") .append(tableName) .append("("); int inputColumnIndex = 0; for (int columnIndex = 1; columnIndex <= columnsOfTable; columnIndex++) { if (columnIndex == inputColumns[inputColumnIndex]) { sqlStatement.append(tuple[inputColumnIndex]); inputColumnIndex++; } else { // replace "NULL" with your default value for // fields that are not given as input sqlStatement.append("NULL"); } if (columnIndex < columnsOfTable) sqlStatement.append(","); } sqlStatement.append(");\n"); } return sqlStatement.toString(); } 并且,您的示例可以按以下方式执行: public static void main(String[] args) { int[] inputColumns = { 2, 4, 5 }; String[][] data = { { "p1", "i1", "g1" }, { "p2", "i2", "g2" } }; String sqlStatement = insertOptional(inputColumns, data); System.out.println(sqlStatement); } 这个主要方法完全打印出我认为的期望: INSERT INTO YOUR_TABLE_NAME(NULL,p1,NULL,i1,g1); INSERT INTO YOUR_TABLE_NAME(NULL,p2,NULL,i2,g2); 回答来源:Stack Overflow

montos 2020-03-23 19:08:57 0 浏览量 回答数 0

回答

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包  Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines。  skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示,  逻辑回归:from sklearn.linear_model import LogisticRegression 朴素贝叶斯:from sklearn.naive_bayes import GaussianNB   K-近邻:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  决策树:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  支持向量机:from sklearn import svm二、sklearn中svc的使用(1)使用numpy中的loadtxt读入数据文件  loadtxt()的使用方法:    fname:文件路径。eg:C:/Dataset/iris.txt。  dtype:数据类型。eg:float、str等。  delimiter:分隔符。eg:‘,’。  converters:将数据列与转换函数进行映射的字典。eg:{1:fun},含义是将第2列对应转换函数进行转换。  usecols:选取数据的列。  以Iris兰花数据集为例子:  由于从UCI数据库中下载的Iris原始数据集的样子是这样的,前四列为特征列,第五列为类别列,分别有三种类别Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica。       当使用numpy中的loadtxt函数导入该数据集时,假设数据类型dtype为浮点型,但是很明显第五列的数据类型并不是浮点型。  因此我们要额外做一个工作,即通过loadtxt()函数中的converters参数将第五列通过转换函数映射成浮点类型的数据。  首先,我们要写出一个转换函数:123def iris_type(s):it = {'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2} return it[s]  接下来读入数据,converters={4: iris_type}中“4”指的是第5列:12path = u'D:/f盘/python/学习/iris.data' # 数据文件路径data = np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=',', converters={4: iris_type})  读入结果:  (2)将Iris分为训练集与测试集123x, y = np.split(data, (4,), axis=1)x = x[:, :2]x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6)  1. split(数据,分割位置,轴=1(水平分割) or 0(垂直分割))。  2. x = x[:, :2]是为方便后期画图更直观,故只取了前两列特征值向量训练。  3. sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集与测试集。train_test_split(train_data,train_target,test_size=数字, random_state=0)  参数解释:  train_data:所要划分的样本特征集  train_target:所要划分的样本结果  test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量  random_state:是随机数的种子。  随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。(3)训练svm分类器123clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel())  kernel='linear'时,为线性核,C越大分类效果越好,但有可能会过拟合(defaul C=1)。   kernel='rbf'时(default),为高斯核,gamma值越小,分类界面越连续;gamma值越大,分类界面越“散”,分类效果越好,但有可能会过拟合。  decision_function_shape='ovr'时,为one v rest,即一个类别与其他类别进行划分,  decision_function_shape='ovo'时,为one v one,即将类别两两之间进行划分,用二分类的方法模拟多分类的结果。(4)计算svc分类器的准确率123456print clf.score(x_train, y_train) # 精度y_hat = clf.predict(x_train)show_accuracy(y_hat, y_train, '训练集')print clf.score(x_test, y_test)y_hat = clf.predict(x_test)show_accuracy(y_hat, y_test, '测试集') 结果为:  如果想查看决策函数,可以通过decision_function()实现12print 'decision_function:n', clf.decision_function(x_train)print 'npredict:n', clf.predict(x_train) 结果为:  decision_function中每一列的值代表距离各类别的距离。(5)绘制图像  1.确定坐标轴范围,x,y轴分别表示两个特征12345x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() # 第0列的范围x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j] # 生成网格采样点grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点print 'grid_test = n', grid_testgrid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同  这里用到了mgrid()函数,该函数的作用这里简单介绍一下:   假设假设目标函数F(x,y)=x+y。x轴范围1~3,y轴范围4~6,当绘制图像时主要分四步进行:  【step1:x扩展】(朝右扩展): [1 1 1]    [2 2 2]   [3 3 3]  【step2:y扩展】(朝下扩展):   [4 5 6]   [4 5 6]   [4 5 6]  【step3:定位(xi,yi)】:   [(1,4) (1,5) (1,6)]   [(2,4) (2,5) (2,6)]   [(3,4) (3,5) (3,6)]  【step4:将(xi,yi)代入F(x,y)=x+y】  因此这里x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j]后的结果为:    再通过stack()函数,axis=1,生成测试点    2.指定默认字体12mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  3.绘制123456789101112cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light)plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本plt.xlabel(u'花萼长度', fontsize=13)plt.ylabel(u'花萼宽度', fontsize=13)plt.xlim(x1_min, x1_max)plt.ylim(x2_min, x2_max)plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=15)plt.grid()plt.show()   pcolormesh(x,y,z,cmap)这里参数代入x1,x2,grid_hat,cmap=cm_light绘制的是背景。   scatter中edgecolors是指描绘点的边缘色彩,s指描绘点的大小,cmap指点的颜色。   xlim指图的边界

xuning715 2019-12-02 01:10:19 0 浏览量 回答数 0
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