MCMC参数优化

【网络架构】Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks

主要贡献提出了新的网络单元interleavedgroupconvolution，有助于提高参数优化和计算；在保持网络大小和计算复杂度的情况下，提出的网络单元相比传统的组卷积具有更宽的宽度，也就具有更先进的表现
EverydayRunning·2023-08-24 00:53

JVM篇之牛刀小试（三）年轻代参数优化探索

前言在JVM篇之牛刀小试（一）我们谈到了关于年轻代参数的问题，就是当我没有设置-Xmn的时候，gc时间居然比我设置了500m的时候，时间还短，然后当时我就停止了探索。后来我在公司飞书文档写了一篇文章分享，然后有位公司leader在我文章评论了，一下子引起了我的好奇心去探索：既然年轻代设置过大的时候，gc时间比较长；过小的时候，gc次数又比较多；那么如何保持他们之间平衡呢？我认为一个好文章，需要引起
大鸡腿同学·2023-08-23 04:59

评论：Amazon SageMaker赶超

超参数优化仍处于预览阶段，您需要进行自己的ETL和功能设计。
cxt70571·2023-08-23 00:49

亚马逊的sagemaker_评论：Amazon SageMaker赶超

超参数优化仍处于预览阶段，您需要进行自己的ETL和功能设计。
cxq8989·2023-08-23 00:48

机器学习参数优化数据改用所有数据还是训练集

参数优化过程中所用数据应该用训练集（占所有数据的一部分），如果用所有数据会导致模型评估的所有结果都偏高，因为这些评估都涉及测试集，如果用所有数据进行训练，导致测试集预测结果大部分都正确，所以准确率，auc
Z_W_H_·2023-08-22 11:13

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=17884最近我们被客户要求撰写关于BUGS/JAGS贝叶斯分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-ChainMonteCarlo算法的程序。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与R语
·2023-08-21 22:46

拓端tecdat|Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列

马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markovregimeswitching实例马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markovregimeswitching实例，时长07:25相关视频马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC
拓端研究室·2023-08-19 23:24

RocketMQ常见面试题

总得来说，RocketMq具有以下几个优势：吞吐量高：单机吞吐量可达十万级可用性高：分布式架构消息可靠性高：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失功能支持完善：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好支持
ayu_programer·2023-08-19 21:00

Lnton羚通关于Optimization在【PyTorch】中的基础知识

OPTIMIZINGMODELPARAMETERS（模型参数优化）现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据上的参数来训练了，验证和测试我们的模型。
LNTON羚通科技·2023-08-19 20:02

南大通用数据库(gbase 8s) 在Centos7环境 集群安装

国产数据库-达梦一、环境详情二、Centos7参数优化（所有节点）三、创建gbase用户（所有节点）四、安装部署，只在node1安装即可同步五、数据库卸载六、数据库连接与使用当前安装在指定版本环境下测试
freedom_Mr·2023-08-19 09:30

TensorFlow2.1 模型训练使用

环境安装搭建2、神经网络2.1、解决线性问题2.2、FAshionMNIST数据集使用3、卷积神经网络3.1、卷积神经网络使用3.2、ImageDataGenerator使用3.3、猫狗识别案例3.4、参数优化
讳疾忌医丶·2023-08-18 08:40

R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧
思考的小猴子·2023-08-18 08:22

基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧
xiao5kou4chang6kai4·2023-08-18 08:48

APSIM模型参数优化 批量模拟丨气象数据准备、物候发育和光合生产、物质分配与产量模拟、土壤水分平衡算法、土壤碳氮平衡模块、农田管理模块等

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧
WangYan2022·2023-08-17 07:15

redis常见的三种模式【主从、哨兵、集群】介绍以及部署

Redis安装以及使用：下载地址：http://download.redis.io/releases/系统参数优化echo'vm.overcommit_memory=1'>>/etc/sysctl.confecho'net.core.somaxconn
zhangjwnx·2023-08-16 12:03

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

p=19664最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
·2023-08-15 20:06

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23305最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种
·2023-08-15 20:35

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现

MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上"徘徊"，使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。
·2023-08-15 20:01

拓端tecdat|R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23305在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。我们用R语言来做吧!第1步
·2023-08-15 20:01

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端数据(tecdat):R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

p=21545示例1：使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下，我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。
·2023-08-15 20:27

拓端tecdat|R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3772创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。trueA 1表示跳跃当我们运行这个算法时，它访问的参数的分布会收敛到目标分布p。那么，让我们在R中得到：########Metropolis算法# ################ proposalfu
·2023-08-15 20:27

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23305最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，
·2023-08-15 20:53

R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样|附代码数据

p=3772原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。
·2023-08-15 20:53

达梦数据库(dm8) Centos7 高可用集群

国产数据库-达梦一、环境详情二、Centos7参数优化（所有节点）三、创建用户（所有节点）四、开始安装（所有节点）五、服务注册启动当前安装：在指定版本环境下测试，仅供参考官网描述：达梦数据守护集群软件（
freedom_Mr·2023-08-15 11:57

达梦数据库(dm8) 在Centos7环境 单节点安装

国产数据库-达梦一、环境详情二、Centos7参数优化三、创建用户四、开始安装当前安装在指定版本环境下测试，仅供参考一、环境详情软件版本软件版本下载地址Centos7CentOSLinuxrelease7.9.2009
freedom_Mr·2023-08-15 11:57

nginx上web服务的基本安全优化、服务性能优化、访问日志优化、目录资源优化和防盗链配置简介

（3）第三个文件，内置响应信息页面（4）第四个文件（5）重新编译安装并重启3.更改nginx服务的默认用户和组（1）在编译安装时指定用户和组（2）更改nginx.conf，在nobody处指定二.修改参数优化服务性能
树下一少年·2023-08-15 10:54

出现报错：Unknown label type: ‘continuous‘

在超参数优化中,这个错误表示你试图对一个连续型超参数使用choice函数。choice函数只支持离散的选项,而不能对连续值区间进行搜索。
talentsta·2023-08-15 08:46

如何改造inferCNV的热图？

inferCNV/wiki/Installing-infercnv需要依赖jags程序mac安装：brewinstalljagswindows安装：https://sourceforge.net/projects/mcmc-j
Seurat_Satija·2023-08-15 07:14

机器学习基础-超参数调优

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础-模型评估及超参数调优方法前言一、超参数与参数二、超参数优化方法1.网格搜索2.随机搜索前言前述优化主要是基于模型本身，那么接着可以从被优化项
无盐薯片·2023-08-12 18:35

TOMCAT部署及优化（Tomcat配置文件参数优化，Java虚拟机（JVM）调优）

TOMCATtomcat：是一个开放源代码的web应用服务器，基于java代码开发的。也可以理解为tomacat就是处理动态请求和基于java代码的页面开发。可以在html当中写入java代码，tomcat可以解析html页面当中的java，执行动态请求，动态页面。tomcat是机制存在一些问题，如果不对tomcat进行优化，会出现假死、停机。适用场景：小集群、小服务，大并发场景不适合。tomca
M上去学习·2023-08-11 15:42

MCMC（马尔可夫链）

1.马尔可夫链由状态空间和转移矩阵定义2.齐次马尔可夫链是指未来状态的条件概率分布仅依赖于现在状态，与过去无关3.如果马氏链的每个状态都会趋于一个稳定的数值，我们称过程收敛4.如果分布π(X)使得停留在某一状态的概率与从随机采样的前期状态转移到它的概率相同，该马氏链称为平稳分布5.平稳分布就是表示在某一个时刻后，分布不再改变6.细致平衡是平稳分布的充分不必要条件，它将平稳分布与转移矩阵联系在一起7
整得咔咔响·2023-08-10 19:51

YOLO相关原理（文件结构、视频检测等）

超参数进化(hyperparameterevolution)超参数进化是一种使用了geneticalgorithm（GA）遗传算法进行超参数优化的一种方法。
牛哥带你学代码·2023-08-09 09:21

万物皆可GAN之3D-GAN（keras框架）

加载和可视化3D图像可视化3D图像3D-GAN的Keras实现生成器网络判别器网络训练3D-GAN训练网络保存模型测试模型可视化损失可视化图超参数优化3D-GAN的实际应用总结前言这几天看了一篇比较有意思的文章
啊菜来了·2023-08-09 06:16

nginx的优化与防盗链

目录隐藏版本号方法一方法二nginx日志分割nginx页面压缩链接超时TIME_WAIT内核设置进行优化防盗链配置防盗链fpm参数优化隐藏版本号方法一修改配置文件cd/usr/local/nginx/conf
whtqwq·2023-08-08 04:08

HIVE优化之不需要参数优化

#1.数据倾斜什么是数据倾斜？一部分数据多一部分数据少造成的结果：MR运行过慢主要是shuffle和reduce过程慢分组聚合导致数据倾斜Hive未优化的分组聚合方法1：在MAP端直接聚合（分组聚合优化），减少KeyMR失败方法2：随机数，按随机数放入reduce中解决数据倾斜第二个Jobs按分组字段分区因为生成随机了，所以按方法1和方法2一起用是不影响的先进行聚合然后按随机数分配reduce再启
叫我莫言鸭·2023-08-08 00:55

sql优化的一般策略

sql优化的一般策略：索引优化，sql改写，参数优化，优化器索引优化以select*fromvvshop_order.vv_orderwherereceive_phone='151011324532';
歧途老马·2023-08-07 06:36

python scipy.optimize.minimize多变量多参数优化

pythonscipy.optimize.minimize多变量多参数优化x是一维变量，无超参数x是二维变量，无超参数,带boundsx是二维变量，有一个超参数,带boundsx是二维变量，有多个超参数
快乐的阿猫·2023-08-05 01:34

JDK 8.x 微服务启动JVM参数调优实战

微服务启动JVM参数调优实战1.1配置JVM启动参数1.2解释1.3JVM参数优化思路1.3.1调整堆内存大小1.3.2年轻代大小1.3.3Metaspace大小1.3.4栈大小1.3.5垃圾回收器选择
技术宅星云·2023-08-02 23:20

Linux文件系统性能调优 参数优化

由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性。然而在特定应用下,这种配置往往在I/O性能方面不能达到最优。因此,如果应用对I/O性能要求较高,除了采用性能更高的硬件（如磁盘、HBA卡、CPU、MEM等）外,我们还可以通过对文件系统进行性能调优,来获得更高的I/O性能提升。总的来说,主要可以从三个方面来做工作：1、Disk相关参数调优2、文件系统
superme_·2023-08-01 15:25

【SWAT水文模型】SWAT-CUP安装及使用

该程序将GLUE、ParaSol、SUFI2和MCMC等程序与SWAT连接起来，可以执行SWAT模型的敏感性分析、校准、验证和不确定性分析。下面介绍一下SWATCUP的安装与使用。
WW、forever·2023-08-01 10:18

linux 内核参数优化

一、Sysctl命令用来配置与显示在/proc/sys目录中的内核参数．如果想使参数长期保存，可以通过编辑/etc/sysctl.conf文件来实现。命令格式：sysctl[-n][-e]-wvariable=valuesysctl[-n][-e]-p(default/etc/sysctl.conf)sysctl[-n][-e]–a常用参数的意义：-w临时改变某个指定参数的值，如#sysctl-w
贰爷·2023-07-31 17:58

工具篇-Mysql 性能优化

可能出现的性能问题：二、优化：2.1硬件层面：2.2软件层面：2.2.1mysql参数配置优化：2.2.1.1mysql服务端连接优化：2.2.1.2mysql客户端端连接优化：2.2.1.3mysql服务端主要缓存参数优化
拽着尾巴的鱼儿·2023-07-31 16:13

Pytorch参数优化

前言：当我们训练神经网络时，我们需要调整模型的参数，使得损失函数的值逐渐减小，从而优化模型。但是模型的参数我们一般是无法看见的，所以我们必须学会对参数的更新，下面，我将介绍两种参数更新的方法下面以梯度下降法为例进行展示：手动遍历参数更新在PyTorch中，模型的参数是通过torch.nn.Parameter类来表示的，并存储在模型的parameters()方法返回的迭代器中。forparaminm
Teroin·2023-07-31 07:38

机器学习分布式框架ray运行xgboost实例

Ray的主要特点包括支持分布式任务执行、Actor模型、异步任务执行、分布式数据集、超参数优化以及多框架支持。首先，Ray允许用户将计算任务拆分成多个小任务，并在分布式环境下并行执行。
Aresiii·2023-07-29 09:33

GBDT的参数空间与超参数优化

目录1.默认参数下的GBDT与其它算法的对比2.基于TPE对GBDT进行优化step1：建立benchmarkstep2：定义参数init需要的算法step3：定义目标函数、参数空间、优化函数、验证函数step4：训练贝叶斯优化器step5：修改搜索空间step6：继续修改搜索空间丰富的超参数为集成算法提供了无限的可能，以降低偏差为目的的Boosting算法们在调参之后的表现更是所向披靡，因此GB
talle2021·2023-07-28 16:08

HyperGBM的三种Early Stopping方式

通常超参数优化的搜索空间在上万种排列组合的量级，但全PipelineAutoML的搜索空间要大得多，有时候会有几十亿种甚至更多的组合。在如此庞大的搜索空
九章云极DataCanvas·2023-07-28 10:19

从小白到大神之路之学习运维第69天-------Nginx企业级优化与防盗链（下篇）

2023年7月27日参加人：全班人员内容：Nginx企业级优化与防盗链目录一、配置Nginx实现防盗链功能1、建立资源主机的测试主页2、建立盗链主机的测试主页3、资源主机设置防盗链二、对FPM模块进行参数优化三
人间打气筒（Ada）·2023-07-28 02:08

DSSAT模型教程

一：DSSAT模型1.作物模型的概念2.DSSAT模型发展现状3.DSSAT与R语言的安装4.DSSAT模型的高级应用5.R语言在作物模型参数优化中的应用6.R
慢腾腾的小蜗牛·2023-07-28 01:20
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他