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搜索关键字:灾难    ( 932个结果
震后寻人平台 UC与360对唱 百度与搜狗静观
8月3日,对中国人民来讲是不幸的一天,云南昭通鲁甸发生的6.5级地震再次刺痛了国人的心,一时间举国关注鲁甸的最新情况,各大互联网公司也尽其所能的向鲁甸提供援助。一年前的雅安7.0级地震还历历在目,一年后又在鲁甸发生了6.5级大地震,地震是任何人都不愿意见到的灾难,但既..
分类:其他好文   时间:2014-08-08 18:33:29    阅读次数:248
(Mirage系列之九)Mirage经典案例之灾难恢复
在(Mirage系列之八)Mirage经典案例之数据更新和恢复中我们介绍过,被Mirage管理的终端可以从终端恢复数据。下载我们来介绍如何使用Mirage进行灾难恢复。所谓灾难恢复,分两种情况,一种是客户端操作系统里的程序由于用户的修改无法运行,因为一种是客户端系统本身崩溃至无法..
分类:其他好文   时间:2014-08-08 16:32:07    阅读次数:227
利用正则实现彩色控制台输出
在控制台中输出彩色文字是一件比较繁琐的事情,需要自己去拼ANSI的转义字符串,当需要输出的颜色比较多的时候简直就是一场灾难。而这些工作通过正则来处理却非常简单。...
分类:其他好文   时间:2014-08-05 19:28:00    阅读次数:291
brent ozar的sqlserver dba训练课程翻译——第二章:手动恢复数据库
备份的唯一原因备份的唯一原因是我们可以还原当我第一次成为sqlserver数据库管理员,只要备份工作都能成功运行,我就会觉得一切都很好。我会查看sqlserver代理,保证那些作业都在运行,然后就这样了。我想只要发生灾难了,我只需要做一个恢复。这能有多难?理论上,我们使用凯德拉的5个简单问题来测试我...
分类:数据库   时间:2014-08-05 18:39:29    阅读次数:283
NOP指令概述及作用
计算机科学中,NOP或NOOP(No Operation或No Operation Performed的缩写,意为无操作)是汇编语言的一个指令,一系列编程语句,或网络传输协议中的表示不做任何有效操作的命令。 NOP是用执行一条具有操作数,具有相同效果的指令; NOP指令通常用于控制时序的目的,强制内存对齐,防止流水线灾难,占据分支指令延迟),或是作为占位符以供程序的改善(或替代被移除的指令)。...
分类:其他好文   时间:2014-08-03 05:46:14    阅读次数:687
HP-lefthand底层结构详解及存储灾难数据恢复
HP-lefthand底层结构详解及存储灾难数据恢复 一、HP-lefthand的特点 HP-lefhand是一款非常不错的SAN存储,使用iscsi协议为客户端分配空间。它支持RAID5、RAID6以及RAID10。并且还支持卷快照,卷动态扩容等。常见的型号有:P4500,P4300,P4000等,基于市场占有量和软件定义存储的弊端,有一定的数据恢复市场需求。 HP-lefha...
分类:其他好文   时间:2014-07-30 10:04:33    阅读次数:357
备份方式
完全备份:完整的备份业务数据,每次都对整个业务系统进行备份优点:当数据丢失时,只要用一盘磁带(灾难发生前一天的本分磁带)就可以恢复丢失的数据缺点:备份数据大量重复,占用大量的磁带空间,增加成本。其次,备份数据量很大,备份所需的时间较长。增量备份:以上次备份..
分类:其他好文   时间:2014-07-24 10:53:36    阅读次数:410
用ext3grep恢复rm -rf 误删除的文件
Linux作为企业级服务器,数据安全性至关重要,任何有价值的数据被误删除都是不能容忍的,甚至可能带来大的灾难!作为linux系统管理员,一定要有 数据保护意思,不但要做好数据备份工作,还应该有在将重要数据误删除后恢复的能力.在这里给大家介绍一个开源的数据恢复工具ext3gre..
分类:其他好文   时间:2014-07-20 10:35:37    阅读次数:304
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记5之__特征选取
1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难。我们将在第7章看到维数很容易变得很大。     降低维数的必要性有几方面的原因。计算复杂度是一个方面。另一个有关分类器的泛化性能。     因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量。这个过程被称作特征选择或者特征降维。     定量描述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大。...
分类:其他好文   时间:2014-07-20 10:14:09    阅读次数:207
文本分类之情感分析– 去除低信息量的特征
当你的分类模型有数百个或数千个特征,由于是文本分类的情况下,许多(如果不是大多数)的特点是低信息量的,这是一个不错的选择。这些特征对所有类都是通用的,因此在分类过程中作出很小贡献。个别是无害的,但汇总的话,低信息量的特征会降低性能。 通过消除噪声数据给你的模型清晰度,这样就去除了低信息量特征。它可以把你从过拟合和维数灾难中救出来。当你只使用更高的信息特征,可以提高性能,同时也降低了模型的大小...
分类:其他好文   时间:2014-07-19 11:22:54    阅读次数:507
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