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详解优雅降级和渐进增强

详解优雅降级和渐进增强

1 概述渐进增强和优雅降级这两个概念是在 CSS3 出现之后火起来的。由于低级浏览器不支持 CSS3，但是 CSS3 特效太优秀不忍放弃，所以在高级浏览器中使用CSS3，而在低级浏览器只保证最基本的功能。二者的目的都是关注不同浏览器下的不同体验，但是它们侧重点不同，所以导致了工作流程上的不同。2 详细解释2.1 渐进增强（Progressive Enhancement）一开始就针对低版本浏...
Web 2023-11-21
GBase 8a MPP Cluster工具

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gcadmin工具GBase 8a MPP Cluster为管理员提供了命令行工具gcadmin。该工具能实现Distribution的增加、移除，查看集群状态等管理功能。具体功能如下：集群状态信息查询，可以查询节点IP、节点状态、集群服务模式等信息；数据分布信息查询，可查询节点主分片和副分片的位置、总分片数量等信息；集群锁信息查询，可以查询锁的名称、节点IP、锁的创建时间等信息；节点异常状态信息查询，可以查询所有的错误日志，某个表分片在某个节点上的错误日志等信息。GCMonit监控工具实
GBase 8a MPP Cluster 2023-09-30
《机器学习实战》—— 决策树一、决策树的构造二、在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图三、测试和存储分类器四、应用：使用决策树预测车辆的状况五、改进算法

《机器学习实战》—— 决策树一、决策树的构造二、在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图三、测试和存储分类器四、应用：使用决策树预测车辆的状况五、改进算法

目录一、决策树的构造1.信息增益一、决策树的构造决策树（decision tree）是一类常见的机器学习算法，它是基于树结构来进行决策的。从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）。所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。在构造在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为
机器学习 2023-05-31

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