参数调优--maxThre 第21页

Linux(服务器编程):43---百万并发服务器系统参数调优

先列出文本会用到的一些知识点链接：用户级别系统限制（ulimit命令、/etc/security/limits.conf、/etc/security/limit.d/）：https://blog.csdn.net/qq_41453285/article/details/87939151内核级别系统限制（sysctl命令、/etc/sysctl.conf、/proc/sys/）：https://bl

江南、董少·2020-06-27 17:39

机器学习 | 特征工程- 超参数调优方法整理

weixin_30312557·2020-06-27 15:48

elasticsearch技术实战——第一篇（使用篇）

第二篇（配置及参数调优篇），主要围绕JVM参数调优、异常排查、安全性等方面讲解。第三篇（倒排索引原理篇），知其然知其所以然。一、技术选型

weixin_30311605·2020-06-27 15:46

尚硅谷-互联网大厂高频重点面试题（第2季）JVM+GC解析

熟悉JVM架构与GC垃圾回收机制，以及相应的参数调优，有过在Linux上进行系统优化的经验前提复习JVMGC快速回顾复习串讲类装载器子系统线程私有线程公有复制算法在年轻代使用（幸存者0区）既不浪费空间，

wangzhipeng47·2020-06-27 13:04

MapReduce任务参数调优

MapReduce任务参数调优本文主要记录Hadoop2.x版本中MapReduce参数调优，不涉及Yarn的调优。

wangjinyuan161·2020-06-27 13:06

keras参数调优

本文主要想为大家介绍如何使用scikit-learn网格搜索功能，并给出一套代码实例。你可以将代码复制粘贴到自己的项目中，作为项目起始。下文所涉及的议题列表：如何在scikit-learn模型中使用Keras。如何在scikit-learn模型中使用网格搜索。如何调优批尺寸和训练epochs。如何调优优化算法。如何调优学习率和动量因子。如何确定网络权值初始值。如何选择神经元激活函数。如何调优Dro

搬砖老头·2020-06-27 12:44

网络子系统之网络层和socket

ReceivingDataMonitoringandTuningtheLinuxNetworkingStack:SendingDataLinux的SOCKET编程详解Linux内核TCP/IP、Socket参数调优理解

vector_s·2020-06-27 11:30

sklearn-GridSearchCV,CV调节超参使用方法

它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整

·清尘··2020-06-27 05:11

Flume监控及参数调优

flume监控在flume传输数据的过程中，打开监控，查看CPU、内存等的变化情况也挺有意思的，见JConsole&VisualVM监控总结。另外，当报的错莫名奇妙时，可以尝试调整参数，监控不同效果，往往能快速确定最佳参数，解决问题。flume各部分参数含义batchData的大小见参数：batchSizePutList和TakeList的大小见参数：transactionCapactiyChan

asin929·2020-06-27 05:16

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（五）：超参数

我们开发了一些超参数调优启发式算法。关于超参数调优以及如何避免它人们普遍认为神经网络的超参数选择是困难的。如果有人赞同这一观点，就会出现两种不同的行动方针。第一种方法(大致上是我们目前

ronghuaiyang·2020-06-27 02:09

安装docker和jupyter采坑历程

背景：发现自己电脑配置不够，在进行模型参数调优时基本进行不下去了。计划使用云服务器，由于自己只是用来跑模型。所以按需计费最为合适。考虑到每次使用都需要部署开发环境，索性用docker实现。

csdn_yuan88·2020-06-27 00:31

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）原文地址：CompleteGuidetoParameterTuninginXGBoost(withcodesinPython)译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异

工药叉·2020-06-26 23:53

高性能编程小结

xiao_fo·2020-06-26 22:32

deeplearning.ai 吴恩达网上课程学习（十二）——超参数调优、Batch正则化理论及深度学习框架学习

参考链接：https://www.missshi.cn/api/view/blog/5a2273939112b35ff3000002在本文中，我们将了解一些机器学习中的超参数调优、Batch正则化及深度学习框架

玥晓珖·2020-06-26 22:09

odoo服务器性能调优以及负载均衡

odoo服务器做负载均衡，空间换时间odoo使用多线程模式1.2数据库负载均衡，读写分离使用postgres_XC或pg_pool进行postgres负载均衡2数据库性能调优数据库使用物理机postgres参数调优

一六七八·2020-06-26 21:00

吴恩达 deeplearning.ai 课程《改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化》____学习笔记（第一周）

____tz_zs学习笔记第一周深度学习的实用层面（PracticalaspectsofDeepLearning）我们将学习如何有效运作神经网络（超参数调优、如何构建数据以及如何确保优化算法快速运行）设置

tz_zs·2020-06-26 21:54

tomcat 参数调优--maxThreads、acceptCount（最大线程数、最大排队数）

一、不适用线程池配置：1、最大连接数maxThreadstomcat同时处理的线程数。配置依据：（1）、部署的程序偏计算型，主要利用cpu资源，应该将该参数设置小一点，减小同一时间抢占cpu资源的线程个数。（2）、部署的程序对io、数据库占用时间较长，线程处于等待的时间较长，应该将该参数调大一点，增加处理个数。应该注意：如果线程数过大，那么cpu用在线程切换的时间占的比重会增大，系统性能会降低。2

jinlong_an·2020-06-26 13:37

caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

一、深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记（CDA深度学习实战课程第一期）1、学习率步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优一般来说，前1000步，很大，0.1；到了后面，迭代次数增高，下降0.01，再多，然后再小一些。2、权重梯度消失的情况，就是当数值接近于正向∞，求导之后就

悟乙己·2020-06-26 10:54

linux内存子系统常用参数调优

调整页面分配/proc/sys/vm/min_free_kbytes预留的最小进程空间，一般无法被创建使用。一般不用调，实在不行就调小一点。调整内存的过量使用，尤其在虚拟化中:/proc/sys/vm/overcommit_memory参数有012，意义如下：0启发式过量使用，系统自己决定要不要使用1总是过量使用，一上来就开swap。一般在数据库服务器上不要使用swap，太慢了。但是这也要看情况，

东风不枉·2020-06-26 10:32

Windows下使用libsvm中的grid.py和easy.py进行参数调优

(本文整理自flydreamGG博客，在此表示感谢)libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用，这些工具可以帮助我们选择更好的参数，减少自己参数选优带来的烦扰。

他山烈石·2020-06-26 07:09

XGBoost 1 - 基础及简单调用

简介xgboost特点xgboost基本使用指南xgboost理论基础superviselearningCARTboostinggradientboostingxgboostxgboost实战特征工程参数调优

_席达_·2020-06-26 05:47

可视化机器学习工具软件的比较分析研究

然而，机器学习是一个入门门槛相对比较高的技术领域，大部分的工程技术人员和业务人员都聚焦在业务领域的特征提取，算法选择，参数调优和模型验证上，因此一个方便高效的可视化工具，对于降低用户的机器学习学习曲线、

rain_88·2020-06-26 05:22

Python sklearn模型参数调优

参数调优往往是数据挖掘和分析中至关重要的一步，一组好的参数能够使模型的预测或者分类更加的准确，使得模型能够完美的刻画数据的规律，在python中的sklearn中主要有两种参数调优的方法，分别为网格搜索法和随机搜索方法

Parallax_2019·2020-06-25 23:45

JVM核心基础知识

文章目录JVM的历史Java内存结构堆栈方法区JVM参数配置配置参数详解设置最大堆内存设置新生代比例参数设置新生与老年代代参数设置栈内存大小JVM参数调优总结内存溢出和内存泄漏的区别JVM垃圾回收机制概述

裸奔的肉夹馍·2020-06-25 23:09

机器学习入门笔记01-机器学习概述

(Semi-supervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning)机器学习模型常见的机器学习算法机器学习的注意事项分类和回归术语表损失函数优化方法评价指标模型选择参数调优机器学习概述机器学习发展历程机器

Yexiaomola·2020-06-25 06:56

梯度下降法及matlab实现

id=162梯度下降法（gradientdescent），是机器学习中最常用的参数调优算法，所谓梯度下降，就是对于一个模型的代价函数而言，从某个初始参数开始，逐渐将参数朝“使得代价函数减小最快”的方向调整

qq_32216775·2020-06-25 05:30

超参数有哪些调优方法？

为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一时目标函数，即算法需要最大化。最小化的目标。

光英的记忆·2020-06-25 04:01

机器学习实践（八）—sklearn之交叉验证与参数调优

一、交叉验证与参数调优交叉验证(crossvalidation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练集、验证集和测试集。

轻风凉晨·2020-06-25 04:50

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

1shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2Shuffle操作问题解决2.1数据倾斜原理2.2数据倾斜问题发现与解决2.3数据倾斜解决方案3sparkRDD中的shuffle算子3.1去重3.2聚合3.3排序3.4重分区3.5集合操作和表操作4spark

qq_26091271·2020-06-25 02:24

Tensorflow-2-Tensorboard使用

自己设置的参数和关键变量，如果能看到在训练时的变化情况，可以为后面的参数调优阶段提供很大的便利。Tensorboard就是这样一个工具。

darkie·2020-06-25 02:32

hdfs+yarn 参数调优

1.系统参数调整中文名称英文名称默认值推荐值或推荐策略修改命令作用备注socket的监听队列最大值net.core.somaxconn1281024或更大echo1024>/proc/sys/net/core/somaxconn增大打开文件数据和网络连接上限，调整内核参数net.core.somaxconn，提高读写速度和网络带宽使用率如果是hadoop使用，需重启hadoop才能有效，并且要配合

qq_19917081·2020-06-25 00:13

Kafka调优

配置参数调优broker配置num.recovery.threads.per.data.dir对于如下3种情况，Kafka会使用可配置的线程池来处理日志片段：服务器正常启动，用于打开每个分区的日志片段；

诺浅·2020-06-24 22:28

2.4BN与神经网络调优

2.4.1神经网络调优我们经常会涉及到参数的调优，也称之为超参数调优。

qingfengxiaosong·2020-06-24 22:13

HDP 2.2 （ Hadoop 2.6 ）集群的内存参数配置和参数调优 (Yarn/MapReduce2)

近期在根据集群上的各节点的物理机配置对集群的内存参数进行调整。因此较系统的学习了一下hadoop里对资源调配的各组件的相关参数的含义。作为示例的配置集群版本是2.6，hortonworks2.2.首先要理解，hadoop中yarn作为资源管理器，起到一个底层的控制调配运算资源的作用。yarn中资源的最小单位是container。一个container可以近似认为是一个运行的jvm。一个yarn集群

onlyloveonce·2020-06-24 18:53

Hive on Spark参数调优小结

前言HiveonSpark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。HiveonSpark的效率比onMR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用onYARN部署方式来说明。Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个Executor可利用的CPU核心

LittleMagics·2020-06-24 16:04

模型评估与参数调优

基于流水线的工作流scikit-learn中的Pipeline类。它使得我们可以拟合包含任意多个处理步骤的模型，并模型用于新数据的预测。案例1：威斯康星乳腺癌数据集使用BreastCancerWisconsin数据集，此数据集共包含569个恶性或良性肿瘤细胞样本。数据集的前两列分别存储了样本唯一的ID以及对样本的诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。数据集的3~32列包含了30个从细胞核照片中提取、

miaoyanmm·2020-06-24 14:30

hadoop 参数调优及测试

hadoop参数优化#hadoop验证版本为2.6.4，其它版本酌情参考core-site.xml参数名默认值说明hadoop.tmp.dir/tmp/hadoop-${user.name}hadoop中间临时文件最好单独指定目录，比如mrsplit信息，stag信息io.file.buffer.size4096设置IO操作缓冲区大小，较大的缓存都可以提供更高的数据传输，但这也就意味着更大的内存消

maketubu7·2020-06-24 13:14

Flume参数调优

1.Source增加Source个数（使用TairDirSource时可增加FileGroups个数）可以增大Source的读取数据的能力。例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个Source以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。batchSize参数决定Source一次批量运输到Channel的event条数，适当调大这个参数可以提高So

ITBOY_ITBOX·2020-06-24 11:28

Istio参数调优

本篇介绍和Istio性能关系较大的几个参数。仅供参考。1.keepaliveMaxServerConnectionAge这是Helm部署参数。它控制的是这是参数控制sidecar连接Polit的最长时间。在Isiot1.1中，默认时间是30分钟。我们知道，在istio中，sidecar是要和Polit进行通讯的。Polit的实例数量通常不止一个。这就带来一个问题：如果Istio的访问量突然增大，P

liqiuman180688·2020-06-24 06:43

Kudu参数调优

一，KuduTabletServers参数调节FlagVakudOptionsDefault描述–block_cache_capacity_mbinteger512分配给KuduTablet服务器块缓存的最大内存量。（虽然较高的值有助于提高读写性能，但是不要将block_cache_capacity_mb提高到内存压力阈值以上,因为这将导致即使写吞吐量很低，Kudu也会频繁刷新,建议将block_

冬瓜螺旋雪碧·2020-06-24 02:55

Spark性能优化：JVM参数调优

关于JVM垃圾回收种类MinorGC从年轻代空间（包括Eden和Survivor区域）回收内存被称为MinorGC。这一定义既清晰又易于理解。但是，当发生MinorGC事件的时候，有一些有趣的地方需要注意到：当JVM无法为一个新的对象分配空间时会触发MinorGC，比如当Eden区满了。所以分配率越高，越频繁执行MinorGC。内存池被填满的时候，其中的内容全部会被复制，指针会从0开始跟踪空闲内存

kwu_ganymede·2020-06-24 01:25

XGBoost中参数调优的完整指南（含Python-3.X代码）

CSDN：http://blog.csdn.net/kicilove/article/Github：https://github.com/zhaohuicici?tab=repositories原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-py

kicilove·2020-06-24 01:00

sklearn中模型构建、参数调优、模型验证等的使用

1、参数选择使用sklearn中算法进行建模时，算法接口提供默认的参数，为了提高模型的性能，往往需要对模型进行调参，sklearn提供两种参数搜索方式：一种是GridSearchCV搜索指定参数空间所有参数组合；另一种是RandomizedSearchCV从特定分布的参数空间中，选择一些参数组合进行搜索。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,

开开_王子·2020-06-24 00:35

数据分析与挖掘实例（4）-参数调优

参数调优逻辑回归SVM决策树随机森林XGBoost使用网格搜索法对5个模型进行调优（调参时采用五折交叉验证的方式），并进行模型评估，展示代码的运行结果。

jebelyan·2020-06-23 21:33

Python机器学习----第4部分模型评估和参数调优

1、流水线集成数据转换和训练一般为了优化性能，提高准确率，一个常见的流程如下：对数据进行标准化转换，在采用上篇文章介绍的PCA（主成分分析）技术做特征抽取进行降维；最后在使用学习算法训练模型，并评价模型性能。fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.linea

henreash·2020-06-23 14:49

Ceph配置参数分析

解释的并不多本文从当前我们的ceph.conf文件入手，解释其中的每一项配置，做为以后参数调优和新人学习的依据；参数详解1，一些固定配置参数fsid=6d529c3d-5745-4fa5-*-*mon_initial_members

for_tech·2020-06-23 08:28

【GridSearchCV，CV调优超参数使用】【K最近邻分类器 KNeighborsClassifier 使用】【交叉验证】

它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法

所谓世人·2020-06-23 07:09

Logistic 回归—SVM正则参数调优操作笔记

1、准备#首先import必要的模块importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#竞赛的评价指标为logloss#fromsklearn.metricsimportlog_loss#SVM并不能直接输出各类的概率，所以在这个例子中我们用正确率作为模型预测性能的度量fromsklearn.me

二月鳥·2020-06-23 06:57

MySQL 优化

由于MySQL的性能问题是一个全方位立体的问题，上到整个业务系统的架构，读写节点的拓扑，节流策略的设置，业务侧分库分表，下到表的关系建立，表结构设计，SQL语句优化，MySQL服务器的参数调优，实时的监控

天涯泛孤舟·2020-06-23 03:57

Linux 系统内核参数调优

由于Linux的内核参数信息都存在内存中，因此可以通过命令直接修改，并且修改后直接生效。但是，当系统重新启动后，原来设置的参数值就会丢失，而系统每次启动时都会自动去/etc/sysctl.conf文件中读取内核参数，因此将内核的参数配置写入这个文件中，是一个比较好的选择。内核设置Linux操作系统修改内核参数有3种方式：修改/etc/sysctl.conf文件，加入配置选项，格式为key=valu

InnocenceYWQ·2020-06-23 03:11

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