Archery v1.7.9 发布,支持数据归档
Archery 定位于 SQL 审核查询平台,旨在提升 DBA 的工作效率,支持众多数据库的 SQL 上线和查询,同时支持丰富的 MySQL 运维管理功能,所有功能都兼容手机端操作。
功能清单
查询 | 审核 | 执行 | 备份 | 数据字典 | 慢日志 | 会话管理 | 账号管理 | 参数管理 | 数据归档 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MySQL | √ | √ | √ | √ | √ | √ | √ | √ | √ | √ |
MsSQL | √ | × | √ | × | × | × | × | × | × | × |
Redis | √ | × | √ | × | × | × | × | × | × | × |
PgSQL | √ | × | √ | × | × | × | × | × | × | × |
Oracle | √ | × | √ | × | × | × | × | × | × | × |
MongoDB | √ | × | × | × | × | × | × | × | × | × |
本次更新主要完善了MySQL数据归档模块,项目持续迭代维护中,还有众多优化等你发现,更多信息可查看项目主页

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构建机器学习算法
本文首发自公众号:RAIS,点击直接关注。 前言 本系列文章为《Deep Learning》读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。我们前面也介绍了一些构建机器学习或深度学习的一些内容,理解了其中部分原理和这么做的原因,接下来我们总结一下,跳出来从更高一点的方面去概括的看一看,也许会有不同的感觉。 构建机器学习算法 构建机器学习算法是有套路的:特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。数据集比较好理解,没有数据模型就没办法训练,需要做的事情可能是把不好是数据处理成好的数据,这属于特征工程方面的问题,在深度学习研究者中也有大量的时间花在了特征工程上。代价函数,机器学习的训练模型的过程就是优化代价函数的过程,尽可能使代价函数减小。一般的优化算法就是找损失函数梯度为零,或者说找到最小值(极小值)的一组参数。代价函数一般与 损失函数 和 目标函数 进行一个对比,他们的区别是: 损失函数:通常定义在一个数据点上来计算误差; 代价函数:通常定义在整个训练集上来计算误差,是损失函数的平均值; 目标函数:训练期间优化任何功能的最通用的术语,包括目标损失和结构损失(如代价函数 + 正则化) 具体那个式子...
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xrkmonitor 字符云监控系统 v2.1 发布
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