我想在我的聊天应用程序中使用{:redix,"~>0.6.1"}十六进制包并在监督树中启动{:ok,conn}=Redix.start_link(){:ok,conn}=Redix.start_link(host:"example.com",port:5000){:ok,conn}=Redix.start_link("redis://localhost:6379/3",name::redix)Redix.command(conn,["SET","mykey","foo"])但是当我尝试将连接启动链接放置到子进程时它会出错children=[#StarttheEctorepository
有没有办法以编程方式检测iOS设备是否受到监督。MDM服务器可以查询设备的监管状态，但是否可以从应用程序中检测到？任何帮助都是有益的。 最佳答案 检查监督的用例是什么？到目前为止，应用程序无法以编程方式进行检查，因为没有明确的用例。当尝试使用需要监督的有效负载安装配置文件或尝试从应用程序内启动自主单一应用程序模式时，将使用监督。在前一种情况下，MDM服务器可以查询监管，如您所述。在后一种自主单一应用模式的情况下，你并不特别关心监督，你关心的是你是否能够成功进入或退出自主单一应用模式，并且完成block允许你检查(尽管你应该如果无法让
我见过构建supervisor的构建方法进入扩建，我想控制里面的守护进程。但是，在我看来，仍然需要/etc/init.d中的某些内容(例如)才能在启动时运行所述主管实例。那么，为什么要在buildout中构建supervisor？为什么不在系统范围内安装它，而只是为其中涉及的守护进程制作一个配置文件？ 最佳答案 当我们为客户创建扩展时，我们希望该扩展能够在具有最小依赖性的任意托管环境上运行，所有这些都可以通过系统包来满足。通过在构建中包含supervisord，我们无需在系统范围内安装它，并且可以精细地调整它的参数，而无需要求系统管
我无法让DeepBeliefTrainer在PyBrain/Python中处理我的数据。由于我找不到关于如何在PyBrain中使用深度学习的非监督示例，所以我希望有人可以提供示例来展示基本的使用概念。我尝试使用以下方式进行初始化:epochs=100layerDims=[768,100,100,1]net=buildNetwork(*layerDims)dataset=self.datasettrainer=DeepBeliefTrainer(net,dataset=dataSet)trainer.trainEpochs(epochs)我尝试使用SupervisedDataset进行回
是否可以在没有交叉验证的情况下使用GridSearchCV？我正在尝试通过网格搜索优化KMeans聚类中的聚类数量，因此我不需要或不需要交叉验证。documentation也让我感到困惑，因为在fit()方法下，它有一个用于无监督学习的选项(据说使用None进行无监督学习)。但是，如果您想进行无监督学习，则需要在没有交叉验证的情况下进行，而且似乎没有摆脱交叉验证的选项。 最佳答案 经过大量搜索，我找到了thisthread.如果您使用以下方法，您似乎可以摆脱GridSearchCV中的交叉验证:cv=[(slice(None),sl
我正在尝试使用scikit-learn对自然语言数据进行一些机器学习。我已经将语料库转换为词袋向量(采用稀疏CSR矩阵的形式)，我想知道sklearn中是否有监督降维算法能够获取高维、监督数据和投影它进入一个较低维的空间，保留了这些类之间的差异。高级问题描述是我有一个文档集合，每个文档都可以有多个标签，我想根据文档的内容预测这些标签中的哪些会被贴在新文档上文档。从本质上讲，这是一个使用BoW向量稀疏表示的监督、多标签、多类问题。sklearn中是否有可以处理此类数据的降维技术？人们在scikit-learn中处理受监督的BoW数据时是否使用了其他类型的技术？谢谢!
监督学习的特点是既有输入，也有结果。 我们输入的数据是（x，y）这种样本点的模式，x是我们输入的数据量，y是我们想要的结果。通过学习系统得到一个模型，得到一个y和x的函数关系，或者一个条件概率模型，即y在x的前提下发生的概率。 监督学习（SupervisedLearning）算法构建了包括输入和所需输出的一组数据的数学模型。这些数据称为训练数据，由一组训练样本组合。 监督学习主要包括分类和回归。当输出被限制为有限的一组值（离散数值）时使用分类算法；当输出可以具有范围内的任何数值（连续数值）时使用回归算法。 相似度学习是和回归和分类都密切相关的一
SimCLR（SimpleFrameworkforContrastiveLearningofRepresentations）是一种学习图像表示的自监督技术。与传统的监督学习方法不同，SimCLR不依赖标记数据来学习有用的表示。它利用对比学习框架来学习一组有用的特征，这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。SimCLR已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务，例如对象检测、语义分割和小样本学习，只需在较小的标记数据集上进行最少的微调。SimCLR主要思想是通过增强模块T将图像与同一图像的其他增强版本进行对比，从而学习图像的良好表示
SimCLR（SimpleFrameworkforContrastiveLearningofRepresentations）是一种学习图像表示的自监督技术。与传统的监督学习方法不同，SimCLR不依赖标记数据来学习有用的表示。它利用对比学习框架来学习一组有用的特征，这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。SimCLR已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务，例如对象检测、语义分割和小样本学习，只需在较小的标记数据集上进行最少的微调。SimCLR主要思想是通过增强模块T将图像与同一图像的其他增强版本进行对比，从而学习图像的良好表示
我添加了一个使用python的cassandra库的bottle服务器，但它退出时出现以下错误:BottleFATALExitedtooquickly(processlogmayhavedetails)logshowsthis:文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cassandra/cluster.py”，第1765行，在_reconnect_internal中raiseNoHostAvailable("Unabletoconnecttoanyservers",errors)所以我尝试使用supervisorctlstartBottle手
