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参数优化
mysql 运行
参数优化
mysql运行
参数优化
InnoDB设置1.innodb_buffer_pool_size——默认值为128M.这是最主要的优化选项,因为它指定InnoDB使用多少内存来加载数据和索引(data+indexes
qq_21305943
·
2024-02-26 15:58
mysql
数据库
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超
参数优化
篇(超详细)
那么,什么是超
参数优化
呢?假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
机器学习网格搜索超
参数优化
实战(随机森林) ##4
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c
·
2024-02-19 23:47
机器学习
随机森林
人工智能
optuna,一个好用的Python机器学习自动化超
参数优化
库
️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超
参数优化
是机器学习中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠
·
2024-02-19 20:23
python
开发语言
GEE:CART(Classification and Regression Trees)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、
参数优化
)
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行CART(ClassificationandRegressionTrees)回归的方法和代码,
_养乐多_
·
2024-02-14 10:24
GEE遥感图像处理教程
回归
GEE
javascript
云计算
遥感图像处理
GEE:最小距离(minimumDistance)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、
参数优化
)
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行最小距离回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍,加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特
_养乐多_
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2024-02-14 09:46
GEE遥感图像处理教程
回归
GEE
javascript
云计算
机器学习
GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、
参数优化
)
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行梯度提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
_养乐多_
·
2024-02-14 05:07
GEE遥感图像处理教程
boosting
回归
GEE
云计算
javascript
遥感图像处理
9、神经网络 三:学习与评价
/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶(SGD),动量,内斯特罗夫动量9.4.2学习速率的退火9.4.3二阶方法9.4.4每个参数自适应学习率(Adagrad,RMSProp)9.5超
参数优化
qxdx.org
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2024-02-11 18:03
计算机视觉
梯度检查
清醒检查
婴儿学习过程
超参数优化
二阶方法
Ceph入门到精通-sysctl
参数优化
Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统,它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。在Ceph的部署和维护过程中,我们可能需要对Linux内核参数进行一些优化,以提高Ceph的性能和稳定性。这个过程通常是通过sysctl命令来完成的。sysctl是Linux系统中用于读取和修改内核参数的命令行工具。这些参数保存在/proc/sys/目录下,sysctl可以通过读取和写入这些文件来获取
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2024-02-11 18:09
Ceph入门到精通-sysctl
参数优化
Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统,它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。在Ceph的部署和维护过程中,我们可能需要对Linux内核参数进行一些优化,以提高Ceph的性能和稳定性。这个过程通常是通过sysctl命令来完成的。sysctl是Linux系统中用于读取和修改内核参数的命令行工具。这些参数保存在/proc/sys/目录下,sysctl可以通过读取和写入这些文件来获取
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2024-02-11 17:41
第十七篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:自适应阈值二值化处理图像提取文字
扩展思路介绍三、调整自适应阈值二值化的参数示例代码四、对二值化图像进行形态学操作示例代码五、使用轮廓特征进行筛选示例代码六、边缘检测算法示例代码七、使用图像分割算法将图像分割为文字和背景区域示例代码八、调整
参数优化
文字轮廓示例代码九
传奇开心果编程
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2024-02-11 07:22
Python库OpenCV
技术点案例示例短博文
python
opencv
计算机视觉
人工智能
图像处理
apache服务器部署优化及故障处理详细教程 小小子
1.LinuxApacheweb服务器学习要点:1.apache用途,工作模式,httpd.conf的配置重要参数2.虚拟主机3.工作模式的
参数优化
1.1.Apache概述:Apache是世界使用排名第一的
weixin_33895604
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2024-02-10 06:03
学习笔记——ENM模拟
学习笔记——ENM模拟文章目录前言一、文献一1.材料与方法1.1.大致概念1.2.生态模型的构建1.2.1.数据来源:1.2.2.数据处理:1.2.3.模型
参数优化
:1.3.适生情况预测1.3.1.预测模型构建
星石传说
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2024-02-09 12:54
生物技术笔记
学习
笔记
深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超
参数优化
、正则化策略和训练技巧等多个关键方面,以提升模型性能和泛化能力。
微学AI
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2024-02-09 10:47
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
超参数
调优
模型
掌握Pandas数据转换利器深入解析pd.to_numeric函数与实战技巧【第63篇—python:Pandas数据】
文章目录引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用:处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast
参数优化
内存占用优化性能:使用apply函数批量处理数据实战案例
一见已难忘的申公豹
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2024-02-09 01:48
pandas
python
开发语言
pd.to_numeric
数据处理
Python 机器学习 交叉验证、网格搜索
Python的机器学习项目中,交叉验证(Cross-Validation)和网格搜索(GridSearch)是两种重要的技术,通常用于模型选择和超
参数优化
。
weixin_42098295
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2024-02-08 01:11
python
机器学习
开发语言
【机器学习300问】22、什么是超
参数优化
?常见超
参数优化
方法有哪些?
在之前的文章中,我主要介绍了学习率η和正则化强度λ这两个超参数。这篇文章中我就主要拿这两个超参数来进行举例说明。如果想在开始阅读本文之前了解这两个超参数的有关内容可以参考我之前的文章,文章链接为你放在了这里:【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响?http://t.csdnimg.cn/ZvFiw【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的?http://t.csd
小oo呆
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2024-02-07 06:00
【机器学习】
机器学习
人工智能
机器学习超
参数优化
算法(贝叶斯优化)
文章目录贝叶斯优化算法原理贝叶斯优化的实现(三种方法均有代码实现)基于Bayes_opt实现GP优化基于HyperOpt实现TPE优化基于Optuna实现多种贝叶斯优化贝叶斯优化算法原理在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的
恒c
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2024-02-05 22:41
机器学习
算法
人工智能
随机森林
Spark的JVM调优
目录导致gc因素内存不充足的时候,出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM
参数优化
设置Sparkstreaming
王一1995
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2024-02-05 10:55
jvm
spark
MySQL调优
优化类型大概分类三个类型结构/架构优化:读写分离、集群热备、分布式架构、引入缓存/消息/搜索中间件、分库分表、中台架构(大数据中台、基础设施中台)等配置/
参数优化
:调整应用系统中各层面的配置文件、启动参数达到优化性能的目标代码
whiteBrocade
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2024-02-04 06:48
MySQL
mysql
数据库
性能优化
AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现
ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超
参数优化
框架多任务学习
写代码的中青年
·
2024-02-03 09:02
AI预测
人工智能
tensorflow
python
深度学习
keras
AI预测-多任务学习-模型融合策略
ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超
参数优化
框架多任务学习
写代码的中青年
·
2024-02-03 09:01
AI预测
人工智能
学习
python
神经网络
深度学习
AI预测-Transformer模型及Paddle实现
ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超
参数优化
框架多任务学习
写代码的中青年
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2024-02-03 09:01
AI预测
人工智能
transformer
paddle
深度学习
神经网络
AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现
ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超
参数优化
框架多任务学习
写代码的中青年
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2024-02-03 09:01
AI预测
人工智能
迁移学习
机器学习
神经网络
python
tensorflow
PostgreSQL数据库的OS内存优化要点
与PG优化相关的操作系统内存优化主要涉及几个方面:内存规划、NUMA设置、HUGEPAGE设置、VM
参数优化
、SWAP相关优化等。
DBAIOps社区
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2024-02-03 01:28
PG技术文章
数据库
postgresql
dba
运维
mysql配置文件常用
参数优化
配置值
目的:通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能。2、服务器参数:32G内存、4个CPU,每个CPU8核。3、MySQL目前安装状况。MySQL目前安装,用的是MySQL默认的最大支持配置。拷贝的是my-huge.cnf.编码已修改为UTF-8.具体修改及安装MySQL,可以参考>帮助文档。4、修改MySQL配置打开MySQL配置文件
_micang
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2024-02-02 12:44
JVM中一次完整的GC回收流程
还有经常说的JVM调优,也是对堆进行
参数优化
配置,达到最接近理想状态。结构详情新生代大部分刚创建的对象首先都是放在年轻代,新生代内存按
创作小达人
·
2024-02-02 07:21
jvm
【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting
文章目录引言:什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数
参数优化
损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl
UnderTurrets
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2024-02-01 06:01
图形渲染
计算机视觉
3d
Redis缓存设计与性能优化
重建优化缓存与数据库双写不一致开发规范与性能优化一、键值设计1.key名设计2.value设计bigkey的危害:bigkey的产生:如何优化bigkey二、命令使用三、客户端使用Redis对于过期键有三种清除策略:四、系统内核
参数优化
多级缓存架构缓存设计缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据
野心与梦
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2024-01-28 11:42
redis专栏
缓存
redis
性能优化
【机器学习笔记】1 机器学习概念
深度学习实现机器学习的一种技术机器学习的范围机器学习可以解决给定数据的预测问题,包括✓数据清洗/特征选择✓确定算法模型/
参数优化
✓结果预测)不能解决:x大数据存储/并行计算x做一个机器人机器学习的发展史总的来说
RIKI_1
·
2024-01-28 10:25
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
粒子群算法pos优化transformer 时间序列预测
在这里,我提供了一个简单的示例,使用HuggingFace的transformers库中的BertModel作为目标模型,并使用PSO对其进行
参数优化
。
mqdlff_python
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2024-01-27 16:40
深度学习神经网络实战100例
transformer
深度学习
人工智能
粒子群算法pos
8 个Python库!提高数据科学工作效率
1、OptunaOptuna是一个开源的超
参数优化
框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
人帝
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2024-01-27 11:39
python
开发语言
k8s----集群优化
目录一、节点配额和内核参数调整二、内核
参数优化
2.1内核参数详解2.2其他的内核参数三、Etcd性能优化3.1磁盘3.2、etcd进程设置优先级3.3、增大etcd的存储限制3.4、提高etcd对于对等网络流量优先级
醉凡尘¢ World1y
·
2024-01-27 04:15
运维
kubernetes
容器
XGBoost系列8——XGBoost的未来:从强化学习到AutoML
XGBoost在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用2.2超
参数优化
和自动模型选择
theskylife
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2024-01-26 21:21
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据挖掘
XGboost
python
sklearn多分类模型评测(LR, linearSVC, lightgbm)
当然,后续的优化任务还是需要一定的算法基础,比如模型参数以及性能
参数优化
。
柠樂helen
·
2024-01-25 14:07
LINUX基础培训十四之系统参数介绍
前言、本章学习目标了解LINUX中常见系统内核参数掌握常见系统
参数优化
方法一、系统参数简介Linux内核有非常多的参数,而对这些内核参数的修改会尽可能的提高内核的稳定性,并且,在业务高峰期的时候,可以保证内核尽可能的稳定高效
有莘不破呀
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2024-01-24 19:36
LINUX基础知识培训
linux
运维
服务器
多目标loss平衡和多目标融合推理
多目标loss平衡:优化方法更多的考虑的是在已有结构下,更好地结合任务进行训练和
参数优化
,它从Loss与梯度的维度去思考不同任务之间的关系。
couldn
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2024-01-24 17:26
人工智能
推荐算法
多目标
mmoe
ple
multi
task
深度学习
【机器学习】机器学习8大调参技巧!
该方法也称为超
参数优化
,需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。有多种工具和方法可用于调整超参数。
风度78
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2024-01-24 16:55
机器学习
人工智能
python机器学习算法进阶视频教程 24课 适合进阶学习 高清课件代码全
我们使用计算机设计一个条统,使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习;随着训练次数的增加,该条统可以在性能上不新学习和改进;通过
参数优化
的学习模型,能够用于预测相关问题的输出。
花心五花肉
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2024-01-24 02:45
时间序列预测各类算法探究上篇
纯个人理解,记录以便备用(只探究一下原理,所有算法都使用基本状态,并未进行特征及
参数优化
)。
yunpeng.zhou
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2024-01-18 14:08
时间序列
算法
时序
arima
线性回归
xgboost
机器学习第三十三周周报
5.1.3MergedCNNarchitecture5.2超
参数优化
。5.3迁移学习方法。
JerryC1999
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2024-01-18 08:08
机器学习
人工智能
MySQL8配置文件详解
配置文件
参数优化
#############################################################################my.cnfforMySQL8.0
IM魂影
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2024-01-18 03:00
MySQL
MySQL8
MySQL配置
MySQL优化
关于演化策略NES和协方差ES
转载自:https://blog.csdn.net/qq_39217470/article/details/107640778演化策略是一种求解
参数优化
问题的方法,所以我先介绍一下什么是优化。
阿喵酱紫糖
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2024-01-18 02:44
数字图像
深度学习
量化交易回测框架Backtrader使用optstrategy优化
Backtrader提供了一个
参数优化
的方法,可以按照给出的范围来运行,大家可以根据结果寻找最优的均线天数。
一块自由的砖
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2024-01-17 19:50
SVR, adaboost, MLP, GBDT, XGBOOST, LIGHTGBM以及随机森林模型
参数优化
+模型训练+shap解释
SVR,MLP,adaboost,GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM,随机森林模型
参数优化
+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超
参数优化
拆分训练集和测试集,进行shap解释导入所需要的库及数据处理
sdu_study
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2024-01-17 14:18
随机森林
算法
机器学习
spark之shuffle
参数优化
spark.shuffle.file.buffer默认32kshufflewritetask端的缓冲区,到达阈值后,溢写到磁盘。将数值调大,减少io操作,提升整体性能(具体数值根据实际情况设置)spark.reducer.maxSizeInFlight默认48Mreduceshuffletask端每次拉取的数据大小。将数值调大,降低io带来的性能影响spark.shuffle.io.maxRety
临界爵迹
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2024-01-17 06:43
大数据
spark
transbigdata笔记:栅格
参数优化
在transbigdata中,栅格参数有如下几个params=(lonStart,latStart,deltaLon,deltaLat,theta)如何选择合适的栅格参数是很重要的事情,这会对最终的分析结果产生很大的影响。怎么选择参数,和数据以及分析的目的息息相关,transbigdata提供了三种方法来优化1准备代码1.1导入库importpandasaspdimportgeopandasasg
UQI-LIUWJ
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2024-01-17 04:49
笔记
参数优化
器
前置知识:机器学习概念,线性回归,梯度下降待优化参数w,损失函数loss,学习率lr,每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度:计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度:计算t+1时刻的参数:一阶梯度:与梯度相关的函数二阶动量:与梯度平方相关的函数SGD(无momentum)SGDM(含momentum的SGD)在SGD的基础上增加了一阶动量mt这个公式表示各时刻梯
惊雲浅谈天
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2024-01-17 03:54
机器学习
机器学习
人工智能
使用 Haproxy 搭建Web群集
本章主要学习:熟悉Haproxy功能以常用群集配置调度算法学会Haproxy常用配置学会Haproxy
参数优化
简介在前面已经学习了使用Nginx,LVS做负载均衡群集,他们都具有各自的特点,本章将要介绍另一款比较流行的群集调度工具
L罗盛
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2024-01-16 14:52
前端
Haproxy搭建Web群集
熟悉Haproxy功能及常用群集调度算法会Haproxy常用配置会Haproxy
参数优化
1.1Haproxy概述Haproxy是目前比较流行的一致群集调度功能,同类群集调度工具有很多,如LVS和Nginx
L廖锦耀
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2024-01-16 13:17
服务器
运维
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