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Netbox 2.9.3 发布,IP 地址与数据中心管理工具

NetBox 是一个 IP 地址管理(IP address management,IPAM)和数据中心基础设施管理(data center infrastructure management,DCIM)工具。 Netbox2.9.3 现已完成发布,该版本具体更新内容如下: Enhancements #4977-从登录视图重定向经过身份验证的用户 #5048-编辑组件时显示 device/VM名称 #5072-为图像附件添加 REST API 过滤器 #5080-添加 8P6C、8P4C、8P2C 端口类型 Bug 修复 #5046-禁用的插件菜单项不再可单击 #5063-修复 rack elevations 中 half-depth 设备相对侧的“添加设备”链接 #5074-修复了在查看 VC master 时包含 VC member 接口的问题 #5078-修复了通过 Web UI 将现有 IP 地址分配给接口的问题 #5081-使用自定义选择字段修复 Webhook 处理期间的异常 #5085-通过 IP 地址表中的分配来修复排序 #5087-编辑控制台服务器端口、电源端口和电源插...

每日一博 | 常见机器学习算法背后的数学

不同的机器学习算法是如何从数据中学习并预测未见数据的呢? 机器学习算法是这样设计的,它们从经验中学习,当它们获取越来越多的数据时,性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中,我们将介绍一些机器学习算法的功能,以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。 机器学习算法的类型 机器学习算法大致可以分为以下四类: 监督学习:预测的目标或输出变量是已知的。这些算法生成一个函数,该函数将输入映射到输出变量。回归和分类算法属于这一类。在回归中,输出变量是连续的,而在分类中,输出变量包含两个或更多的离散值。一些监督学习算法包括线性回归,逻辑回归,随机森林,支持向量机,决策树,朴素贝叶斯,神经网络。 无监督学习:目标或输出变量是未知的。这些算法通常对数据进行分析并生成数据簇。关联、聚类和维数约简算法属于这一类。K-means聚类、PCA(主成分分析)、Apriori算法等是非监督学习算法。 半监督学习:它是监督和非监督学习方法的结合。它使用已知数据来训练自己,然后标记未知数据。 强化学习:机器或代理被训练从“试错”过程中学习。机器从过去的决策经验中学习,并利用它的学习来预测未...

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