CLOB调优第36页

机器学习算法④—【随机森林】超参数调优实现更高预测准确率

随机森林是一种强大的集成学习算法，它在决策树的基础上引入了样本抽样和特征抽样两种随机性，通过组合多个决策树来提高模型的性能和泛化能力。接下来我们来实现这种算法：首先导入模块：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据集划分fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#导入随机森林模型f

数字生命Allen·2023-10-31 02:07

Java架构视频教程，让你从入门到精通！

视频教程，包括：Kafka、Mysql、Tomcat、Docker、Spring、MyBatis、Nginx、Netty、Dubbo、Redis、Netty、Springcloud、分布式、高并发、性能调优

Java黎先生·2023-10-31 00:55

flink常用的几种调优手段的优缺点

背景:不管是基于减少反压还是基于减少端到端的延迟的目的，我们有时候都需要对flink进行调优，本文就整理下几种常见的调优手段以及他们的优缺点flink调优手段1.使用事件时间EventTime模式时，可以设置水位线发送的时间间隔

lixia0417mul2·2023-10-30 23:15

Spark数据倾斜的完美解决

转自：https://blog.csdn.net/qq_38247150/article/details/80366769数据倾斜解决方案数据倾斜的解决，跟之前讲解的性能调优，有一点异曲同工之妙。

北洋同学·2023-10-30 21:32

Java性能优化六、多线程调优1

文章目录多线程调优1一、多线程调优（上）：哪些操作导致了上下文切换？1、初识上下文切换2、多线程上下文切换诱因3、发现上下文切换总结二、多线程调优（下）：如何优化多线程上下文切换？

小宇哥x·2023-10-30 20:48

Kafka生产问题总结及性能优化实践

https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8205302.html线上环境规划JVM参数设置kafka是scala语言开发，运行在JVM上，需要对JVM参数合理设置，参看JVM调优专题修改

孤单品尝寂寞·2023-10-30 18:36

2022-arxiv-P-Tuning v2 Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and

arxiv-P-Tuningv2PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksP-Tuningv2：快速调优可以与跨规模和任务的普遍微调相媲美提示微调

发呆的比目鱼·2023-10-30 11:00

Kafka参数调优(二)-消费者Consumer

一、Consumer参数说明1、enable.auto.commit该属性指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是true。为了尽量避免出现重复数据（假如，某个消费者poll消息后，应用正在处理消息，在3秒后kafka进行了重平衡，那么由于没有更新位移导致重平衡后这部分消息重复消费）和数据丢失，可以把它设为false，由自己控制何时提交偏移量。如果把它设为true，还可以通过配置auto.comm

Java部落格·2023-10-30 10:51

逻辑回归介绍及statsmodels、sklearn实操

目录1、逻辑回归简要介绍2、statsmodels中实现逻辑回归3、sklearn实现逻辑回归3.1基础案例代码3.2样本不平衡问题处理3.3LogisticRegression模型参数说明3.4模型调优方法

sikadeerlu·2023-10-30 07:28

Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

1.热点代码的发现最近在进行Doris的部分查询调优工作，通过perf定位CPU执行热点时，发现了以

LeeHappen·2023-10-30 07:28

数据库调优（Mysql）

1索引索引是帮助数据库高效查询的一种数据结构：查询语句：select*fromtwheret.Col2=89;不加索引进行数据库查询时，每次都需要将所有数据遍历一次，直到找到符合目标的数据。加上索引之后，可以根据数据结构不同，减少查询的次数，进而优化。例如，以下语句创建一个新表，其索引由两列c2和c3组成。CREATETABLEt(c1INTPRIMARYKEY,c2INTNOTNULL,c3IN

凌木LSJ·2023-10-30 06:54

elasticsearch一条命令查看集群全部的配置参数

需求：我想研究以下es参数调优问题，第一步需要先知道集群所有的参数。但是在网上搜了好多，都是从官网上cv的，很明显不够。我可以用下边的一条命令，来查看全部的参数，包含已经配置的，和默认的。

水的精神·2023-10-30 06:50

干货 | 调用AI api 实现网页文字朗读

今天就是介绍一下如何编写很少的代码就能使用京东云的语音合成api在网页中实现文字朗读，最终实现效果，延迟小，支持主流设备，声调优美，还能男女生切换。

chunbikan7590·2023-10-30 02:23

巨人大哥谈Java工程师高手之路

栈、方法区、直接内存、堆和栈区别Java内存模型内存可见性、重排序、顺序一致性、volatile、锁、final垃圾回收内存分配策略、垃圾收集器（G1）、GC算法、GC参数、对象存活的判定JVM参数及调优

huanfuan·2023-10-30 01:28

eBPF学习仓库bpf_study-996station GitHub鉴赏官

没有之一，已成为Linux内核中顶级子模块，从tcpdump中用作网络包过滤的经典cbpf，到成为通用Linux内核技术的eBPF，已经完成华丽蜕变，为应用与神奇的内核打造了一座桥梁，在系统跟踪、观测、性能调优

996station·2023-10-30 00:26

Netty优化-参数优化

Netty优化-参数优化1.1参数调优1）CONNECT_TIMEOUT_MILLIS2）SO_BACKLOG3）ulimit-n4）TCP_NODELAY5）SO_SNDBUF&SO_RCVBUF6）

Filwaod·2023-10-29 22:07

23.es相关性计算和Explain api的使用

本文集主要是总结自己在项目中使用ES的经验教训，包括各种实战和调优。相关性简介我们曾经讲过，默认情况下，返回结果是按相关性倒序排列的。但是什么是相关性？相关性如何计算？

不怕天黑_0819·2023-10-29 17:23

智慧生活

真正的智慧是懂得收敛自己的光芒，是在不经意中绽放智慧和信心，能掌控自己，也能掌控生活，所以不紧不慢，低调优雅。图片发自App

简熠熠·2023-10-29 17:25

Flink 常见问题汇总-2（持续更新）

21、cep怎么老化22、cep性能调优23、Flink的背压，介绍一下Flink的反压，你们是如何监控和发现的呢。

程序员的隐秘角落·2023-10-29 15:41

如何在Java 9以上的JVM中微调G1垃圾回收？ - DZone性能

这些暂停有时被称为Stop-The-World暂停，因此尽可能避免这种情况是GC调优的主要目标，因为它们会对Java应用程序的性能产生巨大影响。调整堆大小垃圾回收调优的第一步是调整堆的大小。

编程小世界·2023-10-29 15:52

ZGC关键技术分析

一、引言垃圾回收对于Javaer来说是一个绕不开的话题，工作中涉及到的调优工作也经常围绕垃圾回收器展开。面对不同的业务场景没有一个统一的垃圾回收器能保证可GC性能。

得物技术·2023-10-29 13:16

基于PCA的字体分类代码

目录1数据集介绍2PCA3SVM4参数调优使用pca和机器学习算法，完成不同字体的分类模型，详细代码请私信，包含数据集，完整的jupyter代码，英文报告。

王小葱鸭·2023-10-29 09:17

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN算法）模型选择与调优

鼠小米·2023-10-29 09:40

搜索引擎Lucene（7）：索引性能优化

1、性能调优1.1、索引-搜索时延调优索引一搜索时延是指从添加、更新或删除索引中的文档开始，直到用户在搜索中看见上述操作结果之间的时间跨度。对于很多应用程序来说，该性能指标是很重要的。

桥头放牛娃·2023-10-29 07:34

JVM调优（10）JVM的运行时数据区

一、概述对于CC++来说，在内存管理领域，JVM既拥有最高的权利，但是同时他们又是从事最基础工作的劳动人员，因为他们担负着每一个对象从开始到结束的维护责任。而对于Java来说，再虚拟机自动内存管理的帮助下，不再需要为每一个new操作去分配内存，不容易出现内存泄漏和内存溢出的情况，但是因为我们Java程序员不用管理内存，所以一旦出现内存问题，很容易让我们手忙脚乱，所以呢我们必须要了解Java虚拟器的

蘑菇蘑菇不会开花~·2023-10-29 07:04

GoLand GC(垃圾回收机制)简介及调优

GC(GarbageCollector)垃圾回收机制及调优简单理解GC机制其实gc机制特别容易理解，就是物理内存的自动清理工。

逆袭的小羊·2023-10-29 07:02

JVM内存分配机制之栈上分配与TLAB的区别

new出的对象是直接分配到堆空间中,而实际情况并非如此,其实大家伙可以思考一下,无论方法的生命周期长与短,只要new的对象就存放在堆中,那么这样只会对jvm的gc产生一个比较大的负担而前几天在看到jvm调优书中有说到

Sunny捏·2023-10-29 06:15

Flink几个性能调优

1配置内存操作场景Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（GarbageCollection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的ContainerGC日志，如果频繁出现FullGC，需要优化GC。GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.j

GOD_WAR·2023-10-29 03:12

JVM参数调优

一、堆内存调优参数-Xms：初始堆大小-Xmx：最大堆大小-Xmn：新生代大小-XX:NewRatio：新生代和老年代的比例-XX:SurvivorRatio：Eden区和Survivor区的比例二、GC

睡不醒的猪儿·2023-10-29 03:15

软件性能测试-初步分析性能瓶颈

性能瓶颈出现的表现1.1性能瓶颈出现频次具体表现1.1.1CPU占用高常见原因：1、代码逻辑错误,sql被错误执行，2、执行时进行大量扫描操作(未命中索引)【type为all时表示全表扫描,一般存在问题】调优方案

测试界的咸鱼仔·2023-10-29 01:41

Nginx入门及正向代理实例

前言本文主要讲述Nginx功能、代理部署方式，下一次将讲述Nginx内部参数调优设置和常见问题解决方案。简介Nginx作为一种基于REST架空的Web跨平台服务器。

时暑·2023-10-29 00:09

学习笔记 | 完整的MySQL知识体系思维导图

学习目标：数据库的架构设计、性能调优、大规模数据库集群运维如何利用MySQL来支撑互联网的海量数据和高并发请求掌握MySQL的底层运行机制，教你如何发挥MySQL的最佳性能、让你掌握MySQL在互联网应用领域的最佳实践

大虎牙·2023-10-28 17:03

jvm调优和实际案例

JVM（JavaVirtualMachine）调优是优化Java应用程序性能的关键部分，它可以帮助你有效地管理内存、垃圾收集、线程和类加载等方面的资源。

mywaya2333·2023-10-28 12:18

mysql分析表关键字_SQL调优利器——explain关键字详解(MySQL)

前言有时候，我们写好SQL后发现执行查询的时间超过了预期，但自己已经有根据表的已有索引去写SQL语句，这个时候就要考虑是否是在查询的过程中出现了索引失效的问题。那么我们可以怎么样去验证SQL在执行过程中是否有使用到索引呢？数据库给我们提供了explain关键字去查看sql的执行过程。本篇文章将介绍explain关键字的用法和各个参数的含义，以期对该函数不了解的开发人员能够快速掌握SQL分析的技能。

weixin_39938522·2023-10-28 10:38

MySQL数据库调优————EXPLAIN详解

EXPLAIN使用EXPLAIN三种形式的使用方法#方式一{EXPLAIN|DESCRIBE|DESC}tbl_name[col_name|wild]#方式二{EXPLAIN|DESCRIBE|DESC}[explain_type]{explainable_stmt|FORCONNECTIONconnection_id}#方式三{EXPLAIN|DESCRIBE|DESC}ANALYZEselec

努力的小强·2023-10-28 10:37

《高性能MySQL》读书笔记

《HighPerformanceMySQL》真是本经典好书，从应用层到数据库到硬件平台，各种调优技巧、常见问题全都有所提及。

stark_summer·2023-10-28 07:39

tomcat配置与调优

Tomcat-并发优化Connector是连接器,负责接收客户的请求,以及向客户端回送响应的消息,所以Connector的优化是重要部分.默认情况下,Tomcat只支持200线程访问,超过这个数量的连接将为等待甚至超时放弃tomcat+java+mysqlcd/usr/local/tomcat7-8083/binvicatalina.sh设置tomcat堆内存,修改堆内存可以优化tomcat的性能

IT_Jiangxuling·2023-10-28 07:08

oracle 修改 update clob pl/sql,Oracle SQL&PL/SQL笔记

一.单行函数字符函数(1).LOWER()字符小写(2).UPPER()字符大写(3).INITCAP()首字符大写(4).CONCAT()字符串连接(5).SUBSTR()字符串截取(6).LENGTH()返回字符串长度(7).INSTR()返回字符串的位置(8).LPAD()左对齐(9).RPAD()右对齐(10).TRIM()去除字符串首尾的字符(11).REPLACE()替换字符串中所有的

weixin_39956110·2023-10-28 06:53

JVM调优概述

1调优层次性能调优包含多个层次，比如:架构调优、代码调优、JVM调优、数据库调优、操作系统调优等。架构调优和代码调优是JVM调优的基础，其中架构调优是对系统影响最大的。

bcbobo21cn·2023-10-28 05:42

12-MySQL性能监控与调优工具推荐

信息化战略·2023-10-28 04:27

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-10-28 04:38

2-04-模型选择与调优

模型选择与调优学习目标内容预览：什么是交叉验证（crossvalidation）超参数搜索-网格搜索（GridSearch）鸢尾花案例增加k值调优案例：预测FaceBook签到位置总结什么是交叉验证（crossvalidation

yuhui_2000·2023-10-28 02:33

机器学习-模型的选择与调优

交叉验证将拿到的数据，分为训练集和验证集，以下图为例：将数据分成5份，其中1份作为验证集，经过5次（组）的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果，又称5折交叉验证。超参数搜索-网格搜索通常情况下，有很多参数是需要手动指定，这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。sklear

V大表姐·2023-10-28 02:01

机器学习全套教程（十）-- 模型选择与调优

Python爬虫人工智能教程：www.python88.cn编程资源网：www.python66.cn模型选择与调优学习目标目标说明交叉验证过程说明超参数搜索过程应用GridSearchCV实现算法参数的调优应用

python爬虫人工智能大数据·2023-10-28 02:30

机器学习-模型选择与调优

1.什么是交叉验证交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练集和验证集，以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次（组）的测试，每次都更换不同的验证集。即可得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证在之前的学习中知道数据分为训练集和验证集，但是为了让从训练得到的模型结果更加准确，做以下处理训练集：训练集+验证集测试集：测试集交差验证的目的：为了让被评估的模型更加准确可信

橘子小小甘·2023-10-28 02:29

【机器学习-04】KNN算法+模型选择与调优

K近邻算法如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。注意：若K=1，分类结果容易受到异常值的干扰距离公式对数据进行距离计算之前应该先进行标准化处理，不然数据之间数值差距太大。明可夫斯基距离(metric='minkowski')曼哈顿距离(p=1,metric='minkowski')欧氏距离(p=2，metric='minkowski')K的取值

Kukkuma·2023-10-28 02:28

机器学习-分类算法-模型选择与调优09

模型选择与调优交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

gemoumou·2023-10-28 02:58

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程—标准化KNN算法引子当前交通大数据业务的需要，需要承担一部分算法工作（数据处理），目标一：学习机器学习基础：了解机器学习的定义、分类和基本原理。掌握数据预处理：学习数据清洗

是一个Bug·2023-10-28 02:25

分类算法-模型选择与调优

一交叉验证目的为了让被评估的模型更加准确可信二交叉验证(crossvalidation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.1分析三超参数搜索-网格搜索(GridSearch)通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻

北山璎珞·2023-10-28 02:25

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