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梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 鸿蒙开发(NEXT/API 12)【应用传输体验反馈】 网络加速服务
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos网络华为openharmony鸿蒙移动开发鸿蒙系统
场景介绍当应用传输体验发生变化时,应用将传输体验和传输的业务类型信息通过实时反馈接口传输给系统网络业务模块,系统网络业务模块进行精细化调度,实现网络加速。例如:视频类App播放过程中卡顿,将卡顿信息上报后,NetworkBoostKit将信息反馈给系统网络加速模块,该模块会记录播放卡顿信息,并根据当前网络情况,启用网络加速能力。接口说明接口名描述reportQoe(appQoe:AppQoe):v
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树(GBDT)
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机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- cmake介绍(八)--cmake的高级特性
小蘑菇二号
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目录1.自定义CMake模块和脚本自定义模块示例:创建自定义模块2.构建配置和目标多配置生成器示例:使用VisualStudio生成器定义多个构建目标示例:定义多个目标3.高级查找和配置灵活地查找包示例:查找和配置Boost库配置构建选项示例:配置构建选项4.生成自定义构建步骤添加自定义命令示例:添加自定义命令添加自定义目标示例:添加自定义目标5.跨平台和交叉编译支持不同平台示例:配置跨平台编译交
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
张小生180
机器学习人工智能
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- .NET Core —如何使用Redis缓存提高应用程序性能
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- 英伟达A100算力卡性能及应用
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- 2024年Python最新Python爬虫教程-新浪微博分布式爬虫分享(2)
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开发语言:Python2.7开发环境:64位Windows8系统,4G内存,i7-3612QM处理器。数据库:MongoDB3.2.0、Redis3.0.501(Python编辑器:Pycharm;MongoDB管理工具:MongoBooster;Redis管理工具:RedisStudio)爬虫框架使用Scrapy,使用scrapy_redis和Redis实现分布式。分布式中有一台机充当Maste
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python轻松入门基础语法到高阶实战教学python算法开发语言XGBoost算法XGBoostpython实现XGBoost人工智能
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,PyQt5和Tkinter桌面开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,云原生K
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前言最近,我司终于更换新电脑的计划落实啦!!!Macmini3.0GHz双核IntelCorei7处理器(TurboBoost高达3.5GHz)16GB1600MHzLPDDR3SDRAM1TB融合硬盘IntelIrisGraphics图形处理器非常值的可贺!然而,就是新电脑,一切都是新!一切都是白!!非常多工具的数据需要迁移,开发环境需要配置,最近也打算总结一下新电脑配置方面的文章,作为自己备份
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
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简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- SD3337C 恒流Boost DC/DC转换器的白色LED驱动器芯片IC
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单片机嵌入式硬件
一般描述SD3337C是一款升压型DC/DC转换器,具有恒定电流,可驱动白色LED或类似器件。该器件可以从锂离子电池驱动多达八个串联的LED。LED电流由外部电阻器(RsET)设置,并由反馈(FB)电压(典型值:200mV)直接调节,该电压跨接在外部电阻器RsET上。为了确保操作过程中的最大安全性,该输出具有集成的过压保护功能,可在某些故障条件下防止设备损坏。OVP电压可以通过两个外部电阻器进行编
- hiphop-php【未能成功编译YII】
zhengdl126
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==================测试环境redhat6.064bitcmake2.6istheminimumversiong++/gcc4.3istheminimumversionBoost1.37istheminimumversionlibicu4.2istheminimumversiontbbIntel'sThreadBuildingBlocks===64bit====https://gi
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
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以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
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- 3.0 V-22V 宽输入电压,高效率异步升压芯片-ZCC5429
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- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- 随机森林(Random Forest)VS 提升树(Boosting Trees)
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随机森林boosting算法机器学习人工智能
随机森林(RandomForest)和提升树(BoostingTrees)都是常见的机器学习算法,它们都基于决策树,但使用的策略和目标不同。随机森林(RandomForest)通俗的类比:想象你有一个班级里的多位老师(决策树),你让他们每个人都独立地给出意见(预测)。每个老师的意见可能不完全一致,因为他们对问题的理解和方法不同。然后,你把所有老师的意见汇总,得到一个“班级意见”的结果。优点:减少过
- 英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比
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- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl