大约有 5,000 项符合查询结果(耗时:0.0125秒) [XML]
国务院:网速提40%流量不清零 三运营商尚未回应 - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C+...
...生活,又能降低创业创新成本、为“互联网+”行动提供有力支撑,拉动有效投资和消费、培育发展新动能。会议确定五点措施促进提速降费。
总理还指出,降低网费和流量费,这不是政府的决定,而是“不降不行”的市场选择...
国务院常务会议“大数据” - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...简政放权(58次)。
不少专家对本报表示,百次常务会议既有聚焦又注重全面,体现了政府集中发力和重点兜底的思路。目前来看,简政放权、创业创新、财税金融改革等主题,不仅已经成为新的政经热词,也凸显出在经济和社会...
MongoDB副本集详解 优于以往的主从模式 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争。被其他所有节点接受的节点才能成为主节点。
节点按照一些属性来判断谁应该胜出。这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度量像最近一次事务ID(最新的节点会胜出)
他...
初窥InnoDB的Memcached插件 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...其用法梗概,时至今日,由于种种原因,HandlerSocket并没有真...前些年,HandlerSocket的横空出世让人们眼前一亮,当时我还写了一篇文章介绍了其用法梗概,时至今日,由于种种原因,HandlerSocket并没有真正流行起来,不过庆幸的是...
栈和队列的面试题Java实现 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...码是关键。
运行效果:
2、队列的创建:
队列的创建有两种形式:基于数组结构实现(顺序队列)、基于链表结构实现(链式队列)。
我们接下来通过链表的形式来创建队列,这样的话,队列在扩充时会比较方便。队列在...
SSMS插件开发指南 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...开发,仅在配置部署方面、应用程序对象(Application DTE)有所差异,以下详细介绍。创建步骤同VS-Addin,请查看《VS Addin插件基本开发入门》。
一、调试参数,要启动新的SSMS实例进行调试:
C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias/high var...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias/high var...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias/high var...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...错的常规指南。
How large is your training set?
训练集有多大?
If your training set is small, high bias/low variance classifiers (e.g., Naive Bayes) have an advantage over low bias/high variance classifiers (e.g., kNN), since the latter will overfit. But low bias/high var...