《特斯拉》专题

假设我在普罗米修斯中有两个指标，两个计数器： 好的： 失败： 总计: 我的问题是如何找到在查询中发生的failures 我期待以下回应： 这意味着，如果 pod 接收

我想在詹金斯增加一个奴隶。我遵循了https://wiki.jenkins-ci.org/display/jenkins/step+by+step+guide+to+set+up+master+和+slave+machines中的步骤。 有什么想法可能会出问题吗？ 我检查过了，我确实有连接权限。

我们怎样才能完成它？ 注意：使用jenkins-slave作为服务不是一个选项，因为我们有其他安全访问问题。

摘要 由于导入的Grafana仪表板无法工作，我正在尝试找出如何在Prometheus查询中正确使用或运算符。

我安装了Jenkins，下载了Black Duck Hub插件（V4.0.1）。 我遵循了接下来的步骤。去找詹金斯- 我该怎么办？

如何在Sybase ASE 15表格设置中删除列。 我尝试了一些，但没有用： 以及查看Sybase文档，它没有为我的问题提供解决方案。 数据库my_db未启用选择进入数据库选项。无法执行带有数据副本的ALTER TABLE。设置选择进入数据库选项并重新运行。

我四处搜索，找到了一些有用的程序，例如： 但没人能帮我。我需要获得有关CPU、RAM、OS等的信息。有什么工具或程序可以帮助我吗？

我们将Sybase ASE用于从头开发的应用程序。我们有一些表有位列。在Sybase中，位数据类型不能为null。对于我们存储在表中的记录来说，这很好，但是我们的搜索存储过程存在设计问题。我们的存储过程和相应的数据访问层类（在.NET中使用Dapper）严重依赖代码生成器。由于我们无法将位参数的NULL传递给搜索存储过程，因此我们只能检索位列中具有1或0值的记录。下面的例子： 这里有一些变通方法，

质子文件表明http://docs.vespa.ai/documentation/proton.html所有数据将存储在$VESPA_HOME/var/db/VESPA/search/ 当我们安装yum的vespa时 它将环境变量VESPA_HOME设置为“/opt/VESPA” 我们如何阻止数据进入/opt/vespa？我们需要将VESPA_HOME设置为“/mnt1/vespa” 尝试，手动设

我试图在Jenkins中运行硒。当我在本地运行它时，测试总是通过。但是在Jenkins我总是出错： 没有这样的元素： 找不到 元素： 我使用詹金斯，硒和测试

说到斯坦纳树问题，它是一种组合优化问题，与最小生成树相似，是最短网络的一种。最小生成树是在给定的点集和边中寻求最短网络使所有点连通。而最小斯坦纳树允许在给定点外增加额外的点，使生成的最短网络开销最小。 一、斯坦纳树 斯坦纳树问题是组合优化问题，与最小生成树相似，是最短网络的一种，其实最小生成树是最小斯坦纳树的一种特殊情况，最小生成树是在给定的点集和边中寻求最短网络使所有点连通，而最小斯坦纳树允许在

训练阶段 朴素贝叶斯需要用到先验概率和条件概率。让我们回顾一下民主党和共和党的例子：先验概率指的是我们已经掌握的概率，比如美国议会中有233名共和党人，200名民主党人，那共和党人出现的概率就是： P(共和党) = 233 / 433 = 0.54 我们用P(h)来表示先验概率。而条件概率P(h|D)则表示在已知D的情况下，事件h出现的概率。比如说P(民主党|法案1=yes)。朴素贝叶斯公式中，我

你可能已经注意到，在讨论近邻算法时，我们使用的都是数值型的数据，而在学习朴素贝叶斯算法时，用的是分类型的数据。 比如，人们对法案的投票有赞成和否决两类；音乐家可以用他们演奏的乐器来分类等等。这些分类之间是没有距离的，萨克斯手和钢琴家的距离并不会比鼓手近。而数值型数据则有这种远近之分。 在贝叶斯方法中，我们会对事物进行计数，这种计数则是可以度量的。对于数值型的数据要如何计数呢？通常有两种做法： 方法

你听说过微软的智能购物车吗？没错，他们真有这样的产品。这个产品是微软和一个名为Chaotic Moon的公司合作开发的。 这家公司的标语是“我们比你聪明，我们比你有创造力。”你可以会觉得这样的标语有些狂妄自大，这里暂且不谈。 这种购物车由以下几个部分组成：Windows 8平板电脑、Kinect体感设备、蓝牙耳机（购物车可以和你说话）、以及电动装置（购物车可以跟着你走）。 你走进一家超市，持有一张

　　　　在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中，高斯核(以下简称RBF)是最常用的，从理论上讲， RBF一定不比线性核函数差，但是在实际应用中，却面临着几个重要的超参数的调优问题。如果调的不好，可能比线性核函数还要差。所以我们实际应用中，能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数。如果线性核不好，我们就需要使用RBF，在享受RBF对非线性数据的良好分类效果前，我们需要对主要的超参数进行选取。