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五凌之光lsi发动机怎么样
凌之光lsi引擎怎么样？各有千秋。1.动力是车辆行驶的根本条件。强劲的动力，可以让你在绿灯亮后第一个冲出去，在最短的时间内达到你想要的速度，在车内可以感受到强烈的推背感。2.驾驶动力更强的车辆，超车时会有更强的自信心，可以在最短的时间内完成超车，减少危险的发生。3.在高速公路上巡航时，强大的车辆可以让你更容易达到别人达不到的速度，在最短的时间内到达目的地。所以，人们都希望自己的车有更强的动力表现。Lsi只是五菱之光的发动机型号。至于它的技术特点，无从查起。P-tec是新乐驰的引擎。P-tec发动机，源自通用欧洲技术的先进平台，是通用汽车全球发动机平台上专为小排量汽车设计的高性能、高科技新一代全球战略发动机。
如何在RedHat 6.3安装LSI RAID驱动程序
请参考以下步骤安装LSI RAID驱动程序：1 .使用Red Hat的安装光盘来引导系统。2.确认LSI RAID已经建立。3.按[Tab]进入编辑状态。4.请将支持光盘放入光驱或插入带有LSI RAID驱动程序的USB硬盘。5.输入以下指令：Linux DD black list=isci black list=ahci no DM raid 6 。输入以下指令：linux dd7 。当询问是否有驱动程序磁盘时，请选择[是]，然后输入[Enter] 。8.选择存储驱动程序的硬盘空间，单击[确定]，然后输入[Enter] 。9.按一下[确定]，然后输入[输入] 。10.选择适当的LSI RAID驱动程序，单击[确定]，然后输入[Enter] 。11.当被问及是否要安装另一个硬盘时，请点击【否】，然后输入【回车】。12.同样，只需参考默认建议的安装步骤。
【lsi如何计算 lsi如何，lsi如何删除raid】如何进行服务器LSI RAID配置
bios自检后出现lsi界面时，按“ctrl-H”(即同时按ctrl和H键)准备进入Raid管理界面。如果Raid自检界面操作成功，启动所有项目后会出现如下界面。按“Enter”键进入配置界面，用鼠标选择“配置向导”进入Raid配置。选择“新配置”，当您进入下一步时，系统会询问您是否要清除现有配置。选择“是”转到下一步，并继续转到默认步骤。接下来，按住“Ctrl”键，用鼠标选中要raid的硬盘，点击“添加到阵列”将其添加到组中，然后点击“接受DG”进入下一步。点击“添加到SPAN”并将其添加到SPAN磁盘。设置完成后，接下来，在“RAID级别”中选择对应的Raid级别和容量。容量大小在左下方有相应的信息，剩下的就简单了。

文章插图
文本主题模型之潜在语义索引(LSI)
文本模型的潜在语义索引(LSI)在文本挖掘中，主题模型是一个特殊的棋子，它的思想与我们常用的机器学习算法不同，所以这里需要总结一下文本主题模型的算法。本文主要研究潜在语义索引算法的原理。1.文本主题模型的问题特征在数据分析中，我们经常使用无监督学习聚类算法，它可以对我们的特征数据进行无监督聚类。主题模型也是一种无监督算法，目的是根据主题获得文本的概率分布。在这方面，主题模型与常见的聚类算法非常相似。但两者其实是有区别的。聚类算法侧重于从样本特征的相似性对数据进行聚类。比如通过数据样本间的欧式距离，曼哈顿距离聚类的大小等等。主题模型，顾名思义，是对文字中隐藏的主题进行建模的方法。例如，从“以人民的名义”和“大康姬叔”这两个词中，我们很容易发现对应的文本具有很大的主题相关性，但很难发现这些词是否按其特征进行聚类，因为聚类方法无法顾及隐藏的主题。那么如何找到隐藏的主题呢？这是个大问题。常用的方法一般是基于统计生成的方法。即假设以一定概率选择一个话题，然后以一定概率选择当前话题的词。最后，这些短语成为我们当前的文本。所有词的统计概率分布都可以从语料库中获得，如何以一定的概率进行选择是各种特定主题模型算法的任务。当然也有一些方法不是基于统计的，比如我们下面讲的LSI 。2.潜在语义索引(LSI)概述潜在语义索引(以下简称LSI) 。有些文章也被称为潜在语义分析(LSA) 。其实是个东西。后来我们统称为LSI 。这是一个简单实用的主题模型。LSI是基于奇异值分解(SVD)的方法来获取文本的主题。SVD及其应用在之前的文章中已经多次提到，比如奇异值分解的原理及其在降维中的应用，矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用。如果不熟悉SVD，建议在阅读以下内容之前，先回顾一下奇异值分解的原理及其在降维中的应用。这里，我们简单回顾一下SVD:对于一个mn矩阵A，可以分解成以下三个矩阵：AM N=um Mm NVN NT 。有时为了将矩阵的维数降低到K，SVD的分解可以近似写成：AM Num Kk KVK NT 。如果将上述公式应用于我们的主题模型，SVD可以解释如下：而Aij对应于第I个文本中第j个单词的特征值，这里最常用的是基于预处理的标准化TF-IDF值。k是我们假设的题目数，一般小于课文数。在SVD分解之后，Uil对应于第I个文本和第1个主题的相关性。Vjm对应于j单词和m单词含义之间的相关性。lm对应的是L话题和M词义之间的相关性。也可以反过来解释：我们输入的单词有M个，对应N个文本。Aij对应于第I个word文件的第j个文本的特征值。这里最常用的方法是基于预处理的标准化TF-IDF值。k是我们假设的题目数，一般小于课文数。SVD分解后，Uil对应于第I个单词和第l个单词含义之间的相关性。Vjm对应于第j个文本和第m个主题的相关性。lm对应的是L词义和M话题的相关性。这样我们就可以通过一个SVD得到文档和主题的相关度，词和它的意义的相关度，词的意义和主题的相关度。3.LSI的一个简单例子。这里有一个简单的LSI例子。假设我们有如下10个词，3个文本的词频TF对应矩阵如下：这里，我们不使用预处理，也不使用TF-IDF 。在实际应用中，最好使用预处理后的TF-IDF值矩阵作为输入。假设对应的主题数为2，SVD降维得到的三个矩阵如下：从矩阵Uk，我们可以
从Vk可以看出三篇课文和两个题目的相关性。你可以看到里面有负数，这样得到的相关性很难解释。4.LSI用于文本相似度计算。在上面，通过LSI获得的文本主题矩阵可以用于文本相似度计算。计算方法一般是通过余弦相似度。例如，对于上面的三个文档和两个主题的例子。我们可以如下计算第一文本和第二文本之间的余弦相似度：sim(d1，d2)=(？0.4945)?(?0.6458) (0.6492)?(?0.7194)(?0.4945)2 0.64922(?0.6458)2 (?0.7194)25.LSI主题模型总结LSI是最早的主题模型，算法原理非常简单。它可以通过一次奇异值分解得到主题模型，同时解决词义问题。它非常漂亮。然而，LSI有许多缺点，导致它在当前的实用主题模型中基本被废弃。主要问题如下：1) SVD计算非常耗时，尤其是在我们的文本处理中。字数和文本数都很大，对这样的高维矩阵做奇异值分解非常困难。2)主题值的选取对结果影响很大，很难选择一个合适的k值。3) LSI没有得到一个概率模型，缺乏统计学基础，结果难以直观解释。对于问题1)，题目模型非负矩阵分解(NMF)可以解决矩阵分解的速度问题。对于问题2)，这是一个由来已久的问题。大多数主题模型中主题数量的选择一般是基于经验的。较新的分层狄利克雷过程(HDP)可以自动选择主题的数量。对于问题3)，牛人已经创建了基于概率分布的话题模型，比如pLSI(也叫pLSA)、隐式狄利克雷分布(LDA)，来代替基于矩阵分解的话题模型。回到LSI本身，对于一些小规模的问题，如果想快速粗略的找出题目分布的关系，LSI是一个比较好的选择。在其他时候，如果需要使用主题模型，建议使用LDA和HDP 。
LSI法在应付外汇账款中如何运用？

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如何设置LSI RAID卡虚拟磁盘属性write policy为Alway Write Back
1.如果是LSI的硬件RAID卡，也就是说RAID卡有缓存就可以开启回写。此时数据写入有明显的改进，即数据先直接写入raid卡的缓存，IO空闲时再写入硬盘。但是回写的一个缺点是机器突然断电会丢失数据(RAID卡没有备用电池) 。如果应用是一些核心数据，建议不要开启回写，而是使用直写模式。2.开启回写后，磁盘的磁盘缓存对写入没有影响。