回答:可将描述信息中Execute部分的命令复制出，并ssh到响应的节点执行，看下具体执行时是什么问题原因导致的执行失败，然后解决该问题。若未发现问题，因执行的是stop usdp agent操作，可以尝试kill到其进程，然后重试。
sunxiaoyong0307
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概要 原书对于PCA的讲解只有一小节，一笔带过的感觉，但我发现PCA是一个很重要的基础知识点，在机器机视觉、人脸识别以及一些高级图像处理技术时都被经常用到，所以本人自行对PCA进行了更深入的学习。 PCA是什么 PCA（Pr...
上一个笔记主要是讲了PCA的原理，并给出了二维图像降一维的示例代码。但还遗留了以下几个问题： 在计算协方差和特征向量的方法上，书上使用的是一种被作者称为compact trick的技巧，以及奇异值分解（SVD），这些都是什...
主成分分析（Principle Component Analysis，简称：PCA）是一种非监督学习的机器算法，主要用于数据的降维。 PCA 基本原理 以有2个特征的二维平面举例，如图： 横轴表示特征1，纵轴表示特征2，其中4个点表示二维的特征样本。如...
这两天用学了主成分分析，用的是PCA。主成分分析就是降维，通过线性组合，把多个原始变量合并成若干个主成分，这样每个主成分都变成原始变量的线性组合。所以你想看具体哪个特征对结果的影响大，通过PCA是看不到的...
代码地址：https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb在这篇文章中，我将尽我所能揭秘三种降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器。我做这件事的主要原因是基本上这些方法都被当作黑箱对待，因此有时候会被误用。理解它们将...
...0.59。这个结果并不好。那我们能做什么？主成分分析（PCA）是一种预处理的方法，它以创建新的综合预测因子（即主要成分或PCs）的方式旋转预测数据。它通过这样的方式分析：第一个成分占预测数据中大多数（线性）变量或...
...umpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# iris 数据的 URLurl = xxx# Pandas DataFramedf = pd.rea...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
