参数调优第8页

JVM性能优化--JVM参数配置，使用JMeter简单测试配合说明参数调优

一、JVM参数配置1、常见参数配置-XX:+PrintGC每次触发GC的时候打印相关日志-XX:+UseSerialGC串行回收-XX:+PrintGCDetails更详细的GC日志-Xms堆初始值-Xmx堆最大可用值-Xmn新生代堆最大可用值-XX:SurvivorRatio用来设置新生代中eden空间和from/to空间的比例.-XX:NewRatio配置新生代与老年代占比1:2含以-XX:S

codeobj·2023-03-25 19:16

Kafka参数调优实战

目录1、背景引入：很多同学看不懂Kafka参数2、一段Kafka生产端的示例代码3、内存缓冲的大小4、多少数据打包为一个Batch合适？5、要是一个Batch迟迟无法凑满咋办？6、最大请求大小7、重试机制8、持久化机制1、背景引入：很多同学看不懂kafka参数今天给大家聊一个很有意思的话题，大家知道很多公司都会基于Kafka作为MQ来开发一些复杂的大型系统。而在使用Kafka的客户端编写代码与服务

玉羽凌风·2023-03-24 19:29

KAFKA参数调优实战，看这篇文章就够了！

1、背景引入：很多同学看不懂kafka参数今天给大家聊一个很有意思的话题，大家知道很多公司都会基于Kafka作为MQ来开发一些复杂的大型系统。而在使用Kafka的客户端编写代码与服务器交互的时候，是需要对客户端设置很多的参数的。所以我就见过很多年轻的同学，可能刚刚加入团队，对Kafka这个技术其实并不是很了解。此时就会导致他们看团队里的一些资深同事写的一些代码，会看不懂是怎么回事，不了解背后的含义

AllenLeungX·2023-03-24 19:38

服务搭建篇(九) 使用GitLab+Jenkins搭建CI\CD执行环境 (上) 基础环境搭建

这样可以极大的提高服务器的安全性,不经过安全保护的开放服务器,对于黑客来说无疑就是打靶的靶场所以,在现代化的大型软件项目中,对于开发的要求还是比较高的,虽然不会要求像运维老哥那样linux命令熟练到起飞,精通各种参数调优

lingering fear·2023-03-24 16:33

自动化参数调优hyperopt工具的好处

Hyperopt是一个python库，结合MongoDB可以进行分布式调参，快速找到相对较优的参数。底层逻辑是通过贝叶斯优化来调整参数。具体的好处参考国外一篇论文：http://www.coxlab.org/pdfs/2013_bergstra_hyperopt.pdfReproducibileresearchHyperoptformalizesthepracticeofmodelevaluati

Super_Qian·2023-03-19 15:07

Flink cdc 实时监听oracle归档日志及oracle数据延迟参数调优

Flinkcdc实时监听oracle归档日志,oracle数据延迟等问题调优1.Oracle配置1.1oracle归档日志开启配置1.2为cdc创建特定用户1.3指定oracle表、库级启用2.oracleCDCConnector2.1Flinkcore2.2Flinksql3.补充3.1oracle相关记录3.2官方文档地址1.Oracle配置1.1oracle归档日志开启配置1.数据库服务器终

yuhh_·2023-03-19 11:14

Linux参数调优

打开文件#vim/etc/security/limits.conf*softnofile65536*hardnofile65536*softnproc65536*hardnproc65536*softmemlockunlimited*hardmemlockunlimited#vim/etc/security/limits.d/20-nproc.conf*softnproc65536重新登陆后生效i

尛尛大尹·2023-03-19 10:48

面向取证产品智能客服问答系统的命名实体识别模块

我的工作：命名实体识别算法研发：将字级与词级特征融合构建特征表示层，搭建BiLSTM-CRF-Att模型并进行参数调优，F1值达到84.2。主要是进行了模型选型与Fine-tune创新点

yousa_·2023-03-19 05:08

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略目录基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例

一个处女座的程序猿·2023-03-18 07:28

Mysql5.7参数调优记录

innodb_buffer_pool_size这个参数是Mysql数据库最重要的参数之一，表示InnoDB类型的表和索引的最大缓存。它不仅仅缓存索引数据，还会缓存表的数据。这个值越大，查询的速度就会越快。但是这个值太大会影响操作系统的性能。showglobalvariableslike'innodb_buffer_pool_size';#本机结果值：134217728(128M)默认值，128Ms

azoryzp·2023-03-17 15:34

Hive、Spark SQL任务参数调优

动态分区参数说明hive.exec.dynamic.partition是否开启动态分区，默认是false。如果要开启动态分区，就设置为truehive.exec.dynamic.partition.mode动态分区模式，默认是strict。也可以改为nonstrict，表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区，需要结合hive.exec.dynamic.partition=true一起使用。不过即

妖皇裂天·2023-03-14 19:13

信也科技面试—— 风控模型

面试内容项目介绍：特征提取，模型参数调优，模型效果。海外模型中，app数据怎么处理，最后模型选出的排在前面的变量是哪些？使用LR模型的话是否会做变量分箱或者其他预处理？

米老鼠他姘头·2023-03-12 17:02

Haproxy压测及参数调优

Haproxy压测及参数调优[root@3b9d411b-0a16-4bc4-acd8-10f71b997c29etc]#ss-s&&free-gTotal:102008(kernel102040)TCP

bobozaker·2023-03-10 21:31

linux centos7 系统内核参数调优与tomcat nginx zabbix mysql php总结

cat/etc/sysctl.confCTCDN系统优化参数关闭ipv6net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=1避免放大攻击net.ipv4.icmp_echo_ignore_broadcasts=1开启恶意icmp错误消息保护net.ipv4.icmp_ignore_bogus_error_respo

事常与人为事总在人为·2023-03-09 20:54

浅析自动机器学习（AutoML）工具NNI

NNI简介NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量级但功能强大的自动机器学习（AutoML）工具包，可帮助用户自动化特征工程、神经架构搜索、超参数调优和模型压缩，并支持单机

吃果冻不吐果冻皮·2023-03-09 14:19

python自带数据的模型合集

同时，也可以对这些模型进行参数调优以提高模型的准确性。LogisticRegression（逻辑回归）：逻辑回归是一种二分类模型，它可以用于预测某种物品是否属于某个类别。

浮豹·2023-03-09 07:49

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

阅读全文：http://tecdat.cn/?p=24354最近我们被客户要求撰写关于分析声纳数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，介绍简化模型构建和评估过程caret包的train函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型。调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘(PLS)模型，则必

·2023-02-17 00:46

（四）Hadoop参数调优

HDFS参数调优hdfs-site.xmldfs.namenode.handler.count=20*log2(ClusterSize)，比如集群规模为8台时，即20*8的对数，此参数设置为60ThenumberofNamenodeRPCserverthreadsthatlistentorequestsfromclients.Ifdfs.namenode.servicerpc-addressisn

JayWolf·2023-02-06 08:57

Linux cache参数调优

缓存机制（cache）是保证Linux环境下对硬盘/flash操作效率的有效方式。cache建立在内存中，它缓存了硬盘/flash的数据，当脏数据到达一定水限时，再异步地将数据刷入硬盘。这可以加速进程的文件系统访问操作。但是也有风险，当数据未写入硬盘前设备重启，存在数据丢失的风险。如果缓存相关参数设置得不好，对系统的运行反而会有不良的影响。如果cache过大，当需要把cache中的巨量数据刷入硬盘

小耸·2023-02-03 19:21

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】本项目包含1.数据处理2.数据探索性分析3.网格搜索对决策树、xgboost进行模型参数调优4.基于五折交叉验证的决策树、xgboost模型预测专栏和往期项目往期文章可以关注我的专栏下巴同学的数据加油小站会不定期分享数据挖掘

爱挠静香的下巴·2023-02-03 17:12

数仓中常规组件安装

部署配置集群配置历史服务器分发Hadoop群起集群Hadoop群起脚本项目经验之HDFS存储多目录集群数据均衡项目经验之支持LZO压缩配置项目经验之LZO创建索引项目经验之基准测试项目经验之Hadoop参数调优

Alienware^·2023-01-30 15:53

训练集、验证集、测试集的作用

Python数据分析中的训练集、验证集、测试集●选择题以下说法错误的是：A训练集用于训练模型B验证集与测试集作用类似C验证集通常配合训练集进行超参数调优和模型评估D测试集通常在训练后测试模型的泛化能力●

u013250861·2023-01-30 10:16

hadoop生产调优之Hadoop-Yarn 生产经验（参数调优）

一、常用的调优参数1）调优参数列表（1）Resourcemanager相关yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-countResourceManager处理调度器请求的线程数量yarn.resourcemanager.scheduler.class配置调度器（2）Nodemanager相关yarn.nodemanager.resource.mem

tianyi6_6·2023-01-30 09:54

battybaby·2023-01-30 09:47

【Ensemble Learning】第 3 章：混合模型

介绍和解释基于集成的混合模型引入投票合奏通过代码示例介绍和解释软硬投票合奏了解超参数调优集成检查使用随机森林调

Sonhhxg_柒·2023-01-30 09:08

只为你能理解JVM参数调优

常见参数示例参数描述-Xms20m堆初始值20M-Xmx20m堆最大可用值20M-Xmn5m新生代最大可用值5M-XX:PrintGC触发GC时日志打印-XX:PrintGCDetails触发GC时日志打印更详细-XX:UseSerialGC串行回收-XX:SurvivorRatio=2eden:from:to=2:1:1-XX:NewRatio=2新生代:老年代=1:2堆内存大小配置//堆内存大

蜗牛u·2023-01-28 20:07

gridSearchCv参数调优

链接：https://www.cnblogs.com/lrtq/p/9925129.html链接：https://blog.csdn.net/cindy407/article/details/93304059链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#multimetric-scoring链接：https://b

Bob_tensor·2023-01-28 07:15

机器学习最强调参方法！高斯过程与贝叶斯优化

网格搜索是一项常用的超参数调优方法，常

louwill12·2023-01-26 07:13

ICLR2022 论文阅读笔记：HYPERPARAMETER TUNING WITHRENYI DIFFERENTIAL PRIVACY(使用Renyi差分隐私的超参数调优)之ml萌新浅尝

Notion整理-使用Renyi差分隐私的超参数调优https://warp-swift-7fe.notion.site/Paper1-Hyperparamter-tuning-with-Renyi-Differential-Privacy-Renyi

yellow_p·2023-01-18 11:32

大厂面试必备：java知识图谱阿里巴巴

阿里系的lazada一面现场（50min）①sync的底层实现，锁优化，和lock的对⽐等②jvm参数调优详细过程，到为什么这么设置，好处，⼀些gc场景，如何去分析gc⽇志③redis数据结构，使⽤场景

普通网友·2023-01-17 09:04

一个Java程序员的阿里面试心得，聪明人已经收藏了！

阿里系的lazada一面现场（50min）①sync的底层实现，锁优化，和lock的对⽐等②jvm参数调优详细过程，到为什么这么设置，好处，⼀些gc场景，如何去分析gc⽇志③redis数据结构，使⽤场景

普通网友·2023-01-17 09:34

（十一）集成学习中——XgBoost、LightGBM

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五

ArriettyYun·2023-01-15 13:37

机器学习调参工具

一、超参数调优的三种常见策略网格搜索、随机搜索、贝叶斯搜索二、sklearn的网格搜索和随机搜索，以及参数取样model_selection.GridSearchCV(estimator,...)Exhaustivesearchoverspecifiedparametervaluesforanestimator.model_selection.HalvingGridSearchCV

rona1·2023-01-14 13:55

参数调优——K折交叉验证和GridSearch网格搜索

K折交叉验证在机器学习中，因为训练集和测试集的数据划分是随机的，所以有时会重复地使用数据，以便更好地评估模型的有效性，并选出最好的模型，该做法称为交叉验证。具体而言就是对原始样本数据进行切分，然后组合成为多组不同的训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集评估模型。某次的训练集可能是下次的测试集，故而称为交叉验证。交叉验证的方法有简单交叉验证、K折交叉验证和留一交叉验证3种。其中K折交叉验证应用较

水云仙君·2023-01-13 07:30

超参数调优框架optuna（可配合pytorch）

目录前言一、optuna的使用流程二、结果可视化三、pytorch代码使用optuna前言在深度学习快速发展的今天，对于不同深度学习模型的超参数优化（hyperparameteroptimization），始终是一个比较头痛的问题。在超参较少的情况下，gridsearch是比较常见的方式，但是随着超参数量的不断增多，特别是对于神经网络而言，训练过程的超参和NN本身的超参组成的参数空间是巨大的，gr

Comet*·2023-01-12 21:11

Optuna的进阶使用

Optuna作为主要面向深度学习超参数调优开发的框架，在实现之初就考虑到了大型模型参数调优的各种实际情况，并逐一针对它们设计了解决方案。

编程歆妍·2023-01-12 21:08

JVM参数调优

jvm参数：-Xms:初始堆大小-Xmx:最大堆大小当最小堆占满后，会尝试进行GC，如果GC之后还不能得到足够的内存(GC未必会收集到所有当前可用内存)，分配新的对象，那么就会扩展堆，如果-Xmx设置的太小，扩展堆就会失败，导致OutOfMemoryError错误提示。-Xms可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。-Xss:设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个

·2023-01-11 10:05

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

inverteddropout）六、其他正则化方法七、归一化/标准化：代价函数优化更快捷八、梯度消失/梯度爆炸九、权重初始化十、梯度检验（检验反向传播的bug）作业初始化参数正则化Dropout梯度校验内容涉及：超参数调优

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

grid search参数调优

文章目录一、简介二、代码实现三、其他一、简介之前看论文的时候，看到过gridsearch进行超参调优，一开始觉得应该是个比较高大上的东西，其实后来一看就是个暴力搜索。如果一个模型一共有3个参数，分别是A、B、C，假如A有3个选择，B有4个选择，C有5个选择，为了选出最好的模型，就需要一个参数一个参数试过去，从这60（3∗4∗53*4*53∗4∗5）个模型里面找出一个符合自己需求的。注意：grids

洛阳山·2023-01-10 15:16

超参数调优HPO：网格搜索、随机搜索、对半网格搜索、贝叶斯优化算法

禁止转载，谢谢！当代超参数优化算法主要可以分为：基于网格的各类搜索（Grid）基于贝叶斯优化的各类优化算法（Baysian）基于梯度的各类优化（Gradient-based）基于种群的各类优化（进化算法，遗传算法等）1、网格搜索gridsearch（简单且广泛）通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值**：指的是将备选的参数一一列出，多个不同参数的不同取值最终将组成一个参数空间（parameter

cy^2·2023-01-10 15:14

GridSearchCV()参数

数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降(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。

*Snowgrass*·2023-01-10 15:14

论文《An Effective Consistency Constraint for Sequential Recommendation》

不像基于对比学习的方法，需要较好的负采样方法、数据增强方法、较重的超参数调优方法，论文提出的方法简单有效。新的损失函数不挑模型，可以在广泛使用的so

巴拉巴拉朵·2023-01-09 18:37

TensorFlow之超级参数调优

Keras技术框架提供工具类库，用于对TensorFlow程序相关的超级参数进行调优，为机器学习选择正确的超级参数集合的过程被称之为超级参数调优。

uesowys·2023-01-09 09:51

python交叉验证结合线性回归_Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。

weixin_39821330·2023-01-08 17:08

mlp 参数调优_AdaBoost算法介绍及其参数讲解

算法介绍Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。算法流程：该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：1.先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；2.将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过

设计师柠檬·2023-01-08 15:43

基于机器学习的自动化网络流量分析

一、概述目前机器学习广泛应用于网络流量分析任务，特征提取、模型选择、参数调优等众多因素决定着模型的性能，每当面对不同的网络流量或新的任务，就需要研究人员重新开发模型，这个反复性的过程往往是费时费力的。

Askshhbs·2023-01-06 04:10

lightGBM参数解析及其参数调优

lightGBM官网中文文档！LightGBM是打比赛如CCF大数据与天池大数据竞赛的经常被使用的模型一：模型简介lightgbm是xgboost的加强升级版.LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+EFB其中，Histogram算法是直方图算法，作用:减少后选分类点的算法GOSS是基于梯度的单边采样算法，作用减少样本数量EFB算法是互斥特征捆绑算法，作用是减少特征数量基于

LS_learner·2023-01-04 22:33

CS231n KNN笔记

`xrange`和`range`2.4.计算距离2.5.超参数调优3.作业笔记3.1.加载数据集3.2.jupytercell模块自动重新加载3.3.展示数据集部分图片3.4.

Cc1924·2023-01-04 11:36

LightGBM

决策树生长策略（二）直方图算法（三）GOSS算法（四）EFB算法（五）并行学习三、LightGBM算法的简单代码实现（一）安装LightGBM（二）演示LightGBM分类模型和回归模型（三）案例1、模型搭建2、参数调优前言

Txixi·2023-01-02 21:09

JVM垃圾回收

JVM的常用参数调优你知道哪些？内存快照抓取和MAT分析DUMP文件知道吗？谈谈JVM中，对类加载器你的认识？

aqr-lmy·2023-01-02 12:32

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