问题描述最近在使用 "github.com/ClickHouse/clickhouse-go" 这个库操作ClickHouse，为了验证程序本地通过docker启了一个ClickHouse，并将端口8123映射出来。参考clickhouse-go的github上example编写程序，运行时一直报错：[clickhouse][dial] secure=false, skip_verify=fals

拉取clickhouse镜像docker pull yandex/clickhouse-serverdocker pull yandex/clickhouse-client启动server端docker run -d --name clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 yandex/clickhouse-serve

安装pipinstallpython-gitlab示例程序# -*- coding: utf-8 -*-"""gitlab 经常使用到的apiDOC_URL: http://python-gitlab.readthedocs.io/en/stable/"""import gitlab# 配置gitlab地址和tokenurl = 'http://10.253.84.9:31000'token =

可以使用官方的maven镜像，并准备好配置好仓库地址的setting.xml文件maven官方在DockerHub中给出的配置仓库的方法为：Packaging a local repository with the imageThe$MAVEN_CONFIGdir (default to/root/.m2) could be configured as a volume so anything c

1. 登录gitlab，点击右上角个人账号 -> Settings2. 点击左边栏 Access Tokens3.输入token名称，勾选权限，点击绿色按钮添加（注意截至日期 "Expires at" 可不填）4. 创建成功后，显示token信息，复制到本地（注意：关闭此页面后Token码将再也看不见，务必复制）...

问题描述在远程执行.sh脚本时报错：/home/test/sh1.sh: line 4: java: command not found不过在目标主机上直接执行shell脚本却没问题，能确定java环境已经安装好原因ssh远程执行时是不带着目标主机的环境变量的，所以找不到配置好的java可执行文件的位置解决修改.sh文件，将java路径补全： /usr/local/java/jdk1.8.0_25

在预测模型生成结果之后，我们需要对得到的结果进行评估，进而修正预测模型，这时需要用到混淆矩阵(confusion matrix)，也称为错误矩阵(error matrix)。之所以叫做‘混淆矩阵’，是因为能够直观的到有没有将样本的类别给混淆了。混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。矩阵的每一行代表样本所属的真实类别，矩阵的每一列则表达了分类器对于样本的类别预测，而每个格子中的数值..

一、聚类聚类属于无监督学习，是其中研究最多，应用最广的算法。作用：（1）作为一个单独过程，寻找数据内部分布结构（2）作为分类等其他学习任务的前驱过程性能度量：聚类性能度量亦称“有效性指标”，由此来评估聚类模型的好坏，并可将其作为聚类过程的优化目标。聚类的目标：簇内相似度（intra-cluster similarity）高且簇间相似度（inter-cluster similarity）低。两个基本

下载安装打开官网https://ngrok.com/首先注册账号，之后下载安装，windows版本直接解压.zip文件配置双击安装的 ngrok.exe 文件，进入如下命令窗口，根据官网给出的命令，运行连接自己的帐号，保存authtoken到 User/.ngrok2/ngrok.yml 文件内网穿透在该窗口继续运行以下指令，将内网IP映射成对外可访问的域名ngrok http 1880得到以下结

一、什么是F1-scoreF1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。计算公式为：G...