Oracle 11g 48核 32核 windows 2008 r2 64 oracle 11g版本，11.2.0.4可以支持超过36个CPU。 减少CPU数量：
原创
2023-10-09 11:36:25
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在当今数字化时代，越来越多的企业和个人开始意识到数据的重要性。为了更好地管理和存储数据，许多公司和组织选择了使用Oracle提供的数据库管理系统。而与之相关的一个关键问题就是选择一个合适的操作系统来运行这个数据库管理系统。在这方面，Oracle for Linux 64位系统成为了众多用户的首选。
首先，Oracle for Linux 64位系统拥有更加稳定和高效的性能。相比于32位系统，64
原创
2024-03-14 11:09:15
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简单介绍支持向量机（SVM） 要明白什么是SVM，便得从分类说起。至于具体什么是监督学习与非监督学习，请参见此系列Machine L&Data Mining第一篇)，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最
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2024-03-21 17:57:19
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ZYNQ的优势在于通过高效的接口总线组成了ARM+FPGA的架构。我认为两者是互为底层的，当进行算法验证时，ARM端现有的硬件控制器和库函数可以很方便地连接外设，而不像FPGA设计那样完全写出接口时序和控制状态机。这样ARM会被PL端抽象成“接口资源”；当进行多任务处理时，各个PL端IP核又作为ARM的底层被调用，此时CPU仅作为“决策者”，为各个IP核分配任务；当实现复杂算法时，底层算法结构规整
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2024-10-17 18:44:30
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AMD–7nm “Rome”芯片SOC体系结构，支持64核 AMD Fully Discloses Zeppelin SOC Architecture Details at ISSCC 2018 – 7nm EPYC “Rome” Chips Rumored To Feature Up To 64
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2020-06-25 06:09:00
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1）Zhang, Kun, et al. “Domain adaptation under target and conditional shift.” International Conference on Machine Learning. 2013.这篇里讲到要用核函数的方法避免计算协变量，就从周志华老师的西瓜书上找了章节来看，做个笔记备用。目录支持向量机（Support Vector Ma
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2024-05-27 20:09:42
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先粘贴一下，以后有经验了再自己总结。如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了.如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多.如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项。 支持向量机是建立在统计学习理论基础
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2024-09-01 22:51:01
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支持向量机原理支持向量机要解决的问题其实就是寻求最优分类边界。且最大化支持向量间距，用直线或者平面，分隔分隔超平面。基于核函数的升维变换通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。 线性核函数：linear，不通过核函数进行维度提升，仅在原始维度空间中寻求线性分类边界。基于线性核函数的SVM分类相关API： import sk
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2024-04-02 11:17:13
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目录 一、支持向量机与核函数二、几种常用的核函数：1.线性核（Linear Kernel）2.多项式核（Polynomial Kernel）3.径向基核函数（Radial Basis Function）/ 高斯核（Gaussian Kernel）4.Sigmoid核（Sigmoid Kernel）5.字符串核函数6.傅立叶核7.样条
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2024-03-18 20:17:41
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在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。1.核函数的引入 线性不可分的低维特征数据，我们可以将其映射到高维，就能线性可分。如下图，二维的低维特征数据是线性不可分的，但是通过核函数kernel映射到
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2024-05-23 17:07:22
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我们之前讨论的情况分两种，在样例线性可分的假设上，介绍了SVM的硬间隔，当样例线性不可分时，介绍了SVM软间隔，引入松弛变量，将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。 上两节介绍的SVM硬间隔和SVM软间隔，它们已经可以很好的解决有异常点的线性问题，但是如果本身是非线性的问题，目前来看SVM还是无法很好的解决的。所以本文介绍SVM的核函数技术，能够顺利的解决非线性的问
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2024-03-21 11:39:51
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一、支持向量机与核函数支持向量机的理论基础（凸二次规划）决定了它最终求得的为全局最优值而不是局部最优值，也保证了它对未知样本的良好泛化能力。支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。低维映射到高维对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不
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2024-03-26 12:03:23
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在64位Linux系统上安装64位Oracle数据库是一项相对复杂的任务，需要一定的技术知识和耐心。在本文中，我们将详细介绍如何在64位Linux系统上安装64位Oracle数据库的步骤和注意事项。
首先，要安装64位Oracle数据库，我们需要确保系统满足Oracle数据库的最低硬件和软件要求。一般来说，Oracle数据库需要较大的内存和存储空间来运行，建议在安装前确认系统的硬件配置是否符合O
原创
2024-03-08 12:07:50
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在这篇文章中，我们将深入探讨“SQL Server支持多少核”的问题。SQL Server 是微软开发的一个强大的数据库管理系统，它的性能往往会受到可用处理器核心数的影响。理解 SQL Server 在不同版本下对核心数量的支持，可以帮助我们更好地进行数据库的部署和配置。
```mermaid
flowchart TD
A[了解 SQL Server] --> B{SQL Server
64位Linux和Oracle数据库是现代企业中的热门选择，因为它们提供了更高的性能和可靠性。其中，红帽Linux作为业界领先的操作系统之一，与Oracle数据库的结合更是被广泛应用于各种企业级应用中。
首先，让我们了解一下64位Linux系统。与32位系统相比，64位系统能够更好地利用计算机的内存和处理器资源，从而提供更高的性能和更好的稳定性。64位Linux系统也更适合于处理大型数据库和企业
原创
2024-04-07 10:42:09
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这是一篇实战性的文章，如何处理正在发生的MYSQL服务器CPU飙升的问题，一般情况下，MySQL是不会耗用这么高的CPU的，要么是不走索引的查询，要么是同一时间出现了大量比较耗用资源的查询，不管出现的是哪一种情况，都可以试着这么去排查问题的原因： M
什么是支持向量机（SVM）？SVM 是一种有监督的机器学习算法，可用于分类或回归问题。它使用一种称为核函数（kernel）的技术来变换数据，然后基于这种变换，算法找到预测可能的两种分类之间的最佳边界（optimal boundary）。简单地说，它做了一些非常复杂的数据变换，然后根据定义的标签找出区分数据的方法。 为什么这种算法很强大？在上面我们说 SVM 能够做分类和回归。在这篇文章中
上一篇介绍了线性可分的数据如何利用支持向量机做超平面，如果非线性的数据能否利用支持向量机来划分？结果是肯定的，需要引入核函数。 核函数：在当前空间无法做线性划分时往往会映射到一个更高维的空间，在新的高维度空间中可以线性的概率将大大增加。这种从某个特征空间到另一个特征空间的映射是通过核函数来实现的。核函数可以被理解为这种转化的封装和解封装的过程，它能把数据从很难处理的方式转化成容易被处理的
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2024-05-09 11:04:33
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前面讲解了什么是核函数，以及有效核函数的要求，到这里基本上就结束了，很多博客也是如此，但是呢这些只是理解支持向量机的原理，如何使用它讲解的却很少，尤其是如何选择核函数更没有人讲，不讲也是有原因的，因为核函数的选择没有统一的定论，这需要使用人根据不同场合或者不同问题选择核函数，选择的标准也没有好的指导方法，一般都是尝试使用，所以选择核函数就需要看使用者的经验了，研究者们也在一直研究这种方法，这方面的
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2024-08-12 13:23:35
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本篇我们讨论如何运行或者运用SVM。 在高斯核函数之外我们还有其他一些选择，如：多项式核函数（Polynomial Kernel）字符串核函数（String kernel）卡方核函数（ chi-square kernel）直方图交集核函数（histogram intersection kernel）等等... 这些核函数的目标也都是根据训练集和地标之间的距离来构建新特征，这些核函数需要满足
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2024-04-22 19:22:40
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