sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 属性含义：
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2019-08-23 14:47:00
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## 在 Python 中解决“name make_blobs is not defined”错误
在机器学习和数据科学的领域，常常需要对数据进行聚类分析，而 `make_blobs` 函数是生成可用于聚类算法的样本数据的重要工具。这个函数属于 `sklearn.datasets` 模块，所以首先需要正确导入它。如果你在使用 `make_blobs` 时遇到错误提示 `name 'make_bl
原创
2024-10-20 05:42:16
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from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=
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2023-10-08 09:30:49
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函数原型：sklearn.datasets.make_
原创
2022-06-15 16:06:08
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python multiprocessing
map（func，iterable [，chunksize ] ）map()内置函数的并行等价物（尽管它只支持一个可迭代的参数）。它会阻塞，直到结果准备就绪。此方法将iterable内的每一个对象作为单独的任务提交给进程池。可以通过将chunksize设置为正整数来指定这些块的（近似）大小。from multiprocessing import Poo
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2023-08-02 18:33:01
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上出处链接和本声明。 本文链接：https://blog..net/kevinelstri/article/details/52622960 【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简
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2019-08-26 15:39:00
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目录1 概述1.1 概念1.2 DBSCAN数据点分类2DBSCAN算法流程2.1 DBSCAN算法流程：2.2 举例3 案例1（Python实
原创
2022-09-04 00:40:59
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base 镜像有两层含义： 不依赖其他镜像,从FROM构建 其他镜像可以之为基础进行扩展hello-world 是Docker官方提供的一个镜像,通常用来验证Docker是否安装成功,不到2KB在docker中centos镜像不到200MB，而官网镜像好几个G，因为Linux 操作系统由内核空间和用户空间组成如下图rootfs
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2023-09-25 13:31:40
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ollama blobs manifests 是一种用于管理和优化数据流的技术，尤其在处理大规模数据时显得尤为重要。随着数据规模的日益庞大，合理有效地管理数据变得越来越重要，因此出现了 ollama blobs manifests 的相关问题。本文将详细地记录解决这个问题的整个过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与应用场景等方面。
## 背景描述
在2023年初，一些企业
docker与jenkins的自动化CI/CD流水线实战在互联网时代，对于每一家公司，软件开发和发布的重要性不言而喻，目前已经形成一套标准的流程，最重要的组成部分就是持续集成（CI）及持续部署、交付（CD）。本文基于Jenkins+Docker+Git实现一套CI自动化发布流程。高效的CI/CD环境可以获得：• 及时发现问题• 大幅度减少故障率• 加快迭代速度• 减少时间成本一、发布流程设计总结：
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2024-10-27 19:27:37
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把以下代码粘贴到文本文档：
@echo off
c:\
net stop trustedinstaller
pushd %windir%\winsxs\ManifestCache
takeown /f *.bin
cacls *.bin /t /e /g %username%:F
del /f *.bin
net start trustedinstaller
pause
然后把
原创
2012-08-02 09:59:13
1271阅读
# 理解 Docker 库中的 Blobs
Docker 是一种广泛使用的容器化技术，它允许开发者打包应用程序及其所有依赖项，并在任何地方运行。Docker 的核心概念之一是“镜像”，而镜像又由多个组件构成，其中最重要的组成部分之一便是“Blob”。
## 什么是 Blob？
Blob 代表二进制大对象（Binary Large Object）。在 Docker 中，Blobs 包含构建 D
CentOS6.5下是原来就有python的，我的镜像里面自带的python版本是2.6.6.如果想要自己更新一个更加新的python版本可以这么做：安装python2.7安装包。从官网下载python2.7.13的安装包。解压后做以下几步：（1） ./configure --prefix=/usr/local/pyton2.7(这里填写自己的安装目录，默认确实就是这个
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2024-06-13 10:18:00
107阅读
在我最近的项目中，我遇到了一个常见但麻烦的问题，即运行 `python _make` 时出现的错误。在尝试解决这一问题的过程中，我整理了一个完整的记录，涵盖从问题背景到具体解决方案的多个部分。以下是我整理的内容。
首先，对于“`python _make`”问题的处理，我们需要了解它的背景。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{问题出现?}
B
一、安装python3.3.2raspberry的/usr/local/src目录没有权限，可执行如下命令pi@raspberrypi:~$ sudo chmod -R 777 /usr/local/src (-R是对所有子文件夹都有效)千万不要对整个/usr目录执行chmod 777 否则sudo权限丢失，在安装系统时一定要设置su用户（即root用户的密码）开始下载软件：cd&nb
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2023-08-22 15:18:09
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在使用Python构建项目或执行相关任务时，我遇到了一个“_make python”的错误问题。以下是我对这个问题的深入剖析及解决方案分享。
## 问题背景
在一个生产环境中，我们的项目依赖于多个Python库的编译和构建。如果出现“_make python”错误，可能会导致整个构建流水线失败，进一步影响我们的交付周期和业务运行。
为此，我们需要理解构建成功的关键因素。构建一个项目需要满足以
# 实现"make python"的步骤和代码示例
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载并安装Python |
| 2 | 配置环境变量 |
| 3 | 下载make工具 |
| 4 | 编写Makefile文件 |
| 5 | 运行make命令 |
## 代码示例
### 步骤1：下载并安装Python
```markdown
原创
2024-04-07 04:45:52
40阅读
一、Docker概述1.1 Docker为什么出现？一款产品：开发->上线 生产环境、测试环境，两套环境！应用环境！应用配置！开发->运维问题：我在我电脑上可以运行！版本更新，导致服务不可用！环境配置十分麻烦，每一个机器都要部署环境(如集群Redis、ES、Hadoop...)！费时费力。发布一个项目(jar + (Redis MySQL jdk ES))，项目能不能都带上环境安装打包
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2024-08-20 11:07:11
52阅读
## 实现“python3 make make install”流程
#### 流程图
```mermaid
graph TD;
A[下载源码]-->B[解压源码];
B-->C[配置];
C-->D[编译];
D-->E[安装];
```
#### 步骤说明
| 步骤 | 说明 |
| :--- | :--- |
| 下载源码 | 从官方网站或版本控制系统
原创
2023-10-22 05:47:07
243阅读
make；
make clean；
make install；
make dist；
make distcheck
原创
2017-01-07 10:26:17
5383阅读
