SVR参数优化

PSO粒子群算法调节PID控制器参数

概述PSO（粒子群算法）在处理连续问题上有着较强的能力，因此很适合用来做参数优化，而PID控制器由三个参数组成，它们分别是：Kp、Ki、KdK_p、K_i、K_dKp、Ki、Kd我们可以把PID控制器当做一个
ZYunfeii·2020-08-22 11:44

SpringCloud（第 057 篇）CentOS7 安装 maven 编译工具

所以这不就来了一篇maven的安装环节；2、注意：下面的my_host_ip字符串，请大家换成你们自己的宿主机ip地址即可；二、安装步骤2.1下载maven安装包//创建存放安装包的文件夹目录[root@svr01
HMILYYLIMH·2020-08-22 10:02

SK-Learn 库实现机器学习

有监督学习：分类、回归无监督学习：聚类、降维训练集和测试机SVM（支持向量机）：SVC分类SVR回归，二元或者判别模型PCA:主成分分析，降维K-近邻分类器打乱数据集：Numpy.random.permutation
万三豹·2020-08-22 09:40

sklearn —— GridSearchCV进行超参数优化

超参数优化：搜索超参数空间以便获得最好交叉验证分数sklearn.model_selection.GridSearchCV通过参数网格上的交叉验证网格搜索对估算器的指定参数值进行详尽搜索。
starter_zheng·2020-08-22 03:55

sklearn.model_selection中的GridSearchCV（自适应模型库）

今天想要简单的应用一下，svr模型做一下支持向量机的回归，然后突然发现了这个宝贝函数。
Foneone·2020-08-22 01:47

浪潮AI算法优化高级专家将深入讲解超参数优化算法在深度学习模型应用中的“暴力美学” | 公开课预告

在传统行业应用与AI深度融合的趋势下，AI将不再是单点替代，而是真正融入到传统产业之中，推动传统产业的工艺、流程、流通、服务等核心业务的高效创新。但是，传统行业应用AI仍存在重大挑战，主要在于缺乏平台、应用程序开发，以及模型、算法调整方面的技术能力，产业AI化的实现需要生态力量的支撑。为应对产业AI化的挑战、加速产业AI化的发展进程，浪潮在去年4月份提出了元脑生态计划，旨在连接左右手伙伴，即具备A
智东西·2020-08-22 00:00

Linux网络相关内核参数优化--redis出现cannot assign requested address

在高并发情况下，redis链接出现大面积的cannotassignrequestedaddress错误。分析其原因，查看当前系统状态。netstat-nat|grep63792.目前大量的redis链接端口处于TIME_WAIT状态，linux没来得及回收，导致出现cannotassignrequestedaddress，无端口可用。查阅相关资料，阿里云帮助文档有关于linux网络内核相关参数的设
熊小嘿吖·2020-08-21 20:45

centos8内核参数优化线上环境

ControlssourcerouteverificationDefaultshouldworkforallinterfacesvm.swappiness=0net.ipv4.neigh.default.gc_stale_time=120net.ipv4.conf.all.rp_filter=0net.ipv4.conf.default.rp_filter=0net.ipv4.conf.defau
被遗忘的区域·2020-08-21 10:04

科普 | 视频直播的GoP Size设置成多少合适？

在视频直播中，首屏打开速度直接关系到用户体验，其中GroupofPicture(GoP)设置、缓存参数优化格外关键。
cizhunuo5038·2020-08-21 08:08

tftp get 提示：error code 2 access violation

原解决方案网址：通过syslog可以看到如下记录（syslog）tftpd:servingfilefrom/srv/tftptftp尝试到/svr/tftp路径下下载文件，而当前设置的服务器路径并不是该这个路径
Mr_V_·2020-08-21 08:01

tomcat的配置和优化

一.Tomcat内存优化Tomcat内存优化主要是对tomcat启动参数优化，我们可以在tomcat的启动脚本cat
说：/~不了·2020-08-21 05:24

面试两连击：线上JVM GC问题和OOM内存溢出的解决方案，聊聊呗！

，右上角选择“设为星标”每日早8点半，技术文章准时送上公众号后台回复“学习”，获取作者独家秘制精品资料往期文章BAT面试官是如何360°无死角考察候选人的（上篇）每秒上万并发下的SpringCloud参数优化实战分布式事务如何保障实际生产中
石杉的架构笔记·2020-08-21 05:58

或许是东半球最好用的超参数优化框架： Optuna 简介

今年夏天参与了一个我很喜欢的超参数框架Optuna（Optuna-Ahyperparameteroptimizationframework）的文档翻译工作。现在翻译已经基本完成（https://zh-cn.optuna.org），而Optuna更成熟的2.0版本最近也要发布了。于是我们决定写一个介绍，希望让更多的中文用户了解和使用这个框架，并且能参与到社区中间来。Tensorflow和Pytorc
Tigeraus·2020-08-21 03:34

Kubernetes worknode 内核参数优化参考

个人在实际过程中踩坑后的Kubernetesworknode的内核参数调整，仅供参考▶cat/etc/security/limits.conf*hardnofile65536*softnofile65536*hardnproc65536*softnproc65536▶cat/etc/sysctl.d/99-kubernetes.confnet.bridge.bridge-nf-call-iptab
发热安啃·2020-08-21 02:04

MySQL系列：参数文件、日志文件（二进制、错误日志、慢查询、查询日志）

目录参数文件日志文件错误日志（数据库参数优化）慢查询（SQL优化）查询日志二进制日志文件套接字文件pid文件表结构文件表空间文件redolog文件参数文件mysql--help|grepcnf动态参数：
NIO4444·2020-08-21 02:21

valgrind提示 failed to start tool 'memcheck' for platform 'x86-linux'

想在服务器VM（64位）上查看server程序(my_svr)的内存泄露，安装了valgrind，用valgrind--tool=memcheck--leak-check=yes.
yasi_xi·2020-08-20 20:38

CenOS6.5安全加固及性能优化

说明：经常玩Linux系统的朋友多多少少也知道些系统参数优化和怎样增强系统安全性，系统默认的一些参数都是比较保守的，所以我们可以通过调整系统参数来提高系统内存、CPU、内核资源的占用，通过禁用不必要的服务
weixin_33853794·2020-08-20 19:47

LNMP服务器安装

案例1：部署LNMP环境步骤一：安装软件1）使用yum安装基础依赖包[root@svr5~]#yum-yinstallgccopenssl-develpcre-develzlib-devel……2）源码安装
Pan Fei Long·2020-08-20 17:54

发布 Optuna 2.0

发布Optuna2.0我们很高兴发布Optuna的第二个主要版本，Optuna是一个用Python写的的超参数优化（HPO）框架，现在你已经可以通过PyPI和conda-forge来获取它。
Tigeraus·2020-08-20 17:34

发布 Optuna 2.0

发布Optuna2.0我们很高兴发布Optuna的第二个主要版本，Optuna是一个用Python写的的超参数优化（HPO）框架，现在你已经可以通过PyPI和conda-forge来获取它。
Tigeraus·2020-08-20 17:34

CentOS 6.5安全加固及性能优化(推荐)

说明：经常玩Linux系统的朋友多多少少也知道些系统参数优化和怎样增强系统安全性，系统默认的一些参数都是比较保守的，所以我们可以通过调整系统参数来提高系统内存、CPU、内核资源的占用，通过禁用不必要的服务
追寻北极·2020-08-20 16:39

CentOS 6.5 安全加固

说明：经常玩Linux系统的朋友多多少少也知道些系统参数优化和怎样增强系统安全性，系统默认的一些参数都是比较保守的，所以我们可以通过调整系统参数来提高系统内存、CPU、内核资源的
weixin_34075268·2020-08-20 14:36

CentOS 6.5安全加固及性能优化_操作系统

本文是转载自比特网经常玩Linux系统的朋友多多少少也知道些系统参数优化和怎样增强系统安全性，系统默认的一些参数都是比较保守的，所以我们可以通过调整系统参数来提高系统内存、CPU、内核资源的占用，通过禁用不必要的服务
weixin_33860147·2020-08-20 14:04

CentOS 6.5安全加固及性能优化

AD：2013云计算架构师峰会课程资料下载说明：经常玩Linux系统的朋友多多少少也知道些系统参数优化和怎样增强系统安全性，系统默认的一些参数都是比较保守的，所以我们可以通过调整系统参数来提高系统内存、
weixin_30586085·2020-08-20 14:25

CentOS 6.5安全加固及性能优化 （转）

说明：经常玩Linux系统的朋友多多少少也知道些系统参数优化和怎样增强系统安全性，系统默认的一些参数都是比较保守的，所以我们可以通过调整系统参数来提高系统内存、CPU、内核资源的占用，通过禁用不必要的服务
frank1998819·2020-08-20 14:17

第5章 LinearR/PLR/SVR/KNN/DTR/RFR（测算房价）

测算房价python数据挖掘预测Boston房价1.读取数据集：数据集来自UCI机器学习知识库。波士顿房屋这些数据于1978年开始统计，共506个数据点，涵盖了麻省波士顿不同郊区房屋14种特征的信息。BostonHousing|Kaggle读取数据集（1）：发现从kaggle下载的数据集已经被分成训练集和测试集，所以训练集只有333个。importpandasaspddata=pd.read_cs
Klay Ye·2020-08-20 08:50

ML之回归预测：利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分

发现LGBR算法性能最好，XGBR算法次之，其中rbf_SVR算法性能最差，博主没有把该算法运行的结果提交，只提交了其中一些
一个处女座的程序猿·2020-08-20 07:48

关于Flume的优化和高可用

文章目录Flume优化一、内存参数优化（减少GC）1）-xmx和-xms设置相同值，避免在GC后调整堆大小带来的压力。
potpof·2020-08-20 03:08

设置Solidworks为Ansys Workbench进行参数化设计作准备

最近一直在思考如何将Solidworks与AnsysWorkbench结合起来使用参数优化设计。
国军才不是国军·2020-08-20 02:37

Posix管道基本知识

SVR4的pipe创建的为全双工管道，而posix1标准则为半双工管道。一般是先全双工管道使用socketpair函数较为可靠。
zhoushuaiyin·2020-08-20 02:15

Head插件的安装

tar.gz    gunzip  node-v8.13.0-linux-x64.tar.xz    tar-xfnode-v8.13.0-linux-x64.tar    解压后的路径：/apps/svr
丨傲视天下灬彡·2020-08-19 20:02

使用 python 创建最简单的 https 服务器

gist.github.com/dergachev/7028596##generateserver.xmlwiththefollowingcommand:#opensslreq-new-x509-keyouthttps_svr_key.pem-ou
lzy0168·2020-08-19 18:00

Linux服务器内核参数优化

Linux服务器内核参数优化cat>>/etc/sysctl.conf<
wx59363e625d1d7·2020-08-19 10:25

[翻译]Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuou

一般来说，任务是通过适当地选择系统参数优化某些系统的性质。为了方便起见，系统的参数通常表示为向
Sega_hsj·2020-08-19 10:30

SVR4/4.3BSD与Linux对待伪终端的不同方式

转载：http://blog.csdn.net/dog250/article/details/5714590打开伪终端意味着打开了一个“终端对”，这个终端对的其中一个是主终端，另一个是从终端，简单说主终端和类似sshd，telnetd等用户空间的远程协议处理进程连接，而从终端则和shell之类的实际进程连接，在处理远程登录的时候，一般都是由远程协议处理进程打开主终端和从终端，然后就在远程网络终端和
swjtk·2020-08-19 06:33

Linux下载并安装mariaDB数据库步骤

1．下载mariadb：可以去官网下，也可以@我邮箱（[email protected]）,我给你解压版2.可以在本地下载完成之后直接解压，将解压后的目录的/svr/mariadb-10.0.20-
StrictModel·2020-08-19 06:15

sklearn中的SVM算法调参

目录SVM相关知识点回顾1.1.SVM与SVR1.2.核函数sklearn中SVM相关库的简介2.1.分类库与回归库2.2.高斯核调参2.2.1.需要调节的参数2.2.2.调参方法：网格搜索编程实现这是
勤奋的郑先生·2020-08-19 05:34

Linux系统下mariadb数据库的基本操作

修改数据库密码：[root@svr~]#mysqladmin–uroot-p(旧密码)password‘新密码’设置字体格式utf8[root@svr~]#vim/etc/my.cnfcharacter_set_server
weixin_34236497·2020-08-19 05:03

深度学习神经网络 Tensorflow参数优化 之 损失函数

我们在前面的程序中添加测试。#随机数返回32行2列的矩阵表示32组有两个特征作为输入数据集X=rdm.rand(32,2)#从X这个32行2列的矩阵中取出一行，判断如果和小于1，给Y赋值1，如果和不小于1，给Y赋值0#作为输入数据集的标签（正确答案）Y=[[x1+x2+(rdm.rand()/10.0-0.05)]for(x1,x2)inX]print("X:"+str(X))print("Y:"
Dezeming·2020-08-19 04:03

scikit-learn 功能模块说明

Spamdetection垃圾邮件检测，Imagerecognition图像识别算法：SVM，最近邻，随机森林……Regression回归应用：Drugresponse药物反应，Stockprices股票价格算法：SVR
VX_132_5080-2341·2020-08-19 03:54

C++ socket 简单通讯

socket1.1、指定服务端相关信息系指定socket版本号如：winsock_ver=MAKEWORD(2,2);addr_len=sizeof(SOCKADDR_IN);//指定ip地址族addr_svr.sin_family
print_out·2020-08-18 21:45

回归&logistics回归笔记-七月算法（julyedu.com）4 月机器学习算法班学习笔记

过拟合logistic回归损失函数性能分析性能优化关于样本处理关于特征的优化处理关于模型算法的参数优化以下内容摘抄于七月算法（julyedu.com）4月机器学习算法班课堂讲义过拟合解决方法正则化为什么正则化能抑制过拟合
卖小孩的咖啡·2020-08-18 18:59

SOCKET通过代理连接服务器

/rfc/default.htm一、通过HTTP代理intCProxy_TestDlg::HttpConnect(constchar*proxy_ip,intproxy_port,constchar*svr_ip
tongjing524·2020-08-18 16:08

人脸美化随笔2——美化算法总结

我的移动硬盘坏了，所有资料瞬间清空，所以我发现硬件略不靠谱啊，写在网上的才是真爱~相信CSDN会越办越好（——深情脸——）1.人脸形状美化：对人脸美丽评分，SVR拟合（特征点之
Sun7_She·2020-08-18 14:26

源码包打包成rpm包

[root@svr5~]#yum-yinstallrpm-build(建造)2）生成rpmbuild目录结构1.
weixin_33958366·2020-08-18 12:43

Nginx优化与防盗链

Nginx的日志分割编写脚本进行日志切割的思路日志分割实验配置Nginx实现连接超时更改Nginx运行进程数更改Nginx运行进程数实验Nginx实现网页压缩功能网页压缩实验防盗链优化防盗链实验fpm参数优化配置
长大要当太空人·2020-08-18 10:25

r语言遗传算法的实现（应用mcga包和genalg包）

这里以模型参数优化为背景学习遗传算法的r语言实现r语言中常用的实现遗传算法的包有mcga包、genalg包、rgenoud包。其中mcga、genalg包比较简单，上手较快。
木小白b2·2020-08-18 10:26

Linux搭建Zookeeper集群

1.2适用范围本博客仅适用于刚涉足zookeeper的开发人员、测试人员、实施人员了解和安装，关于其深入配置及参数优化未进行说明，以致专家可飘过。
洪城一笑·2020-08-18 07:49

python使用pyppeteer详细教程

文章目录介绍环境部署pipinstallchromium下载参考快速使用应用技巧启动参数优化常用的参数其他参数示例窗口/可视区最大化隐藏浏览器特征拦截请求未完待续介绍注意，讲解的模块叫做Pyppeteer
pylemon·2020-08-18 00:42

SVR预测第二天开盘趋势和正负统计分析

基本概念：支持向量机（SVM）原始SVM算法是由弗拉基米尔·万普尼克和亚历克塞·泽范兰杰斯于1963年发明的。1992年，BernhardE.Boser、IsabelleM.Guyon和弗拉基米尔·万普尼克提出了一种通过将核技巧应用于最大间隔超平面来创建非线性分类器的方法。当前标准的前身（软间隔）由CorinnaCortes和Vapnik于1993年提出，并于1995年发表。上个世纪90年代，由于
agent0024·2020-08-17 21:26
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