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PCA算法和SVD

如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值.这里可以将特征值为负,特征向量旋转180度,也可看成方向不变,伸缩比为负值.所以特征向量也叫线性不变量 PCA的物理意义: 各种不同的信号(向量)进入这个系统中后,系统输出的信号(向量)就会发生相位滞后.放大.缩小等各种纷乱的变化.但只有特征信号(特征向量)被稳定的发生放大(或缩小)的变化.如果把系统的输出端口接入输入端口,那么只有特征信号(特征向量)第二次被放大

CDH构建大数据平台-Kerberos高可用部署【完结篇】

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Excel表格中,由于各种数据的复杂性,可能存在单元格中的数据字号大小.数据内容长度不一而出现,列宽过宽.过窄或者行高过大.过小的问题.常见的解决方法是调整行高.列宽.在Microsoft Excel中,在单元格格式设置中可手动设置自适应行高或自适应列宽,但通过代码,我们可以通过方法AutoFitColumns()或者AutoFitRows()来设置指定数据范围或整个工作表的自适应行高.列宽.这里设置自适应分以下2种情况来进行: 1. 固定数据,设置行高.列宽自适应数据 2. 固定行高.列宽,设

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解决docker中使用nginx做负载均衡时并发过高时的一些问题

# 解决docker中使用nginx做负载均衡时并发过高时的一些问题 1.问题产生原因: 由于通过nginx作为负载均衡服务,在访问并发数量达到一定量级时jmeter报错. nginx日志关键信息:accept4() failed (24: Too many open files). 此日志引起原因是nginx进程打开文件数过多.度娘一堆类似的帖子这里引用网上的解决方式比太实用同时出现一些502 504nginx假死问题.考虑通过增加nginx工作进程数解决. 2.解决思路: 通过配置修改ul

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学习R有不会的就查工具书<R数据科学>, 工具不是重点,创造价值才是目的.具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策.至于使用什么语言,采用什么工具,不本质.用 R 还是 Python 或者是 Julia, 都可以. 工具会影响单位时间内产出的效率.典型的数据分析场景下,生产力的标志可能并不是一开始就写一个保证高并发的服务框架,因为可能业务方向都还没定呢.所以此时的生产力标志往往是尽快发现问题,尽快验证各种模型,尽快做出合理决策. 学习参考: <R数据科学>高清中文

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