SVR参数优化第43页

LINUX awk处理条件

步骤一：认识awk处理条件的设置创建测试文件passwd.txt文件：[root@svr5~]#head-7/etc/passwd>passwd.txt[

李赟杰·2019-06-04 21:27

hive sql中的mapjoin参数优化说明

在Hive中，commonjoin是很慢的，如果我们是一张大表关联多张小表，可以使用mapjoin加快速度。mapjoin主要有以下参数：hive.auto.convert.join：是否自动转换为mapjoinhive.mapjoin.smalltable.filesize:小表的最大文件大小，默认为25000000，即25Mhive.auto.convert.join.noconditiona

仰望星空的我·2019-06-04 10:31

Linux中搭建LAMP平台及论坛服务

访问请求实验环境准备已经配置好yum仓库//没有搭建的看上一篇博客配好IP地址,能够与物理机ping通关闭防火墙,SELiunx能够使用Xshell远程登录linuxLAMP安装与应用安装LAMP平台组件[root@svr7

JachinLi·2019-05-29 20:16

Linux中搭建YUM

安装包构建能够自动解决软件安装依赖关系简单说就是linux的应用商店实验环境CentOS7在虚拟机上使用VMNAT8模式配好IP地址，能够跟物理机ping通敲起来准备软件仓库首先，挂载CentOS7光盘[root@svr7

JachinLi·2019-05-29 00:03

iptables基本管理——————1

基本管理本案例要求熟悉iptables工具的基本管理，分别练习以下几方面的操作：查看当前生效的防火墙规则列表追加、插入新的防火墙规则，修改现有的防火墙规则删除、清空指定的防火墙规则采用两台RHEL6虚拟机，在其中svr5

张晓峰。·2019-05-28 22:09

快建新虚拟机

主要任务如下：1)新建模板虚拟机muban1，名称为muban1，磁盘类型qcow2、大小20G，并配置出厂初始化2)快建两台新虚拟机，作为后续练习环境，其中一台为svr5.tarena.com、另一台为

S_XYY·2019-05-28 20:30

hive 参数优化记录

HDFS非常容易存储大数据文件，如果Hive中存在过多的小文件会给namecode带来巨大的性能压力。同时小文件过多会影响JOB的执行，hadoop会将一个job转换成多个task，即使对于每个小文件也需要一个task去单独处理，task作为一个独立的jvm实例，其开启和停止的开销可能会大大超过实际的任务处理时间。同时我们知道hive输出最终是mr的输出，即reducer（或mapper）的输出，

仰望星空的我·2019-05-27 16:22

西瓜书第六章学习笔记

文章目录1.知识脉络2.对知识脉络的一些补充2.1间隔与支持向量2.2对偶问题2.3核函数2.4软间隔与正则化2.5支持向量回归SVR6.6核方法补充：支持向量机与神经网络的联系参考tip：此笔记需要配合

UEVOLIshy·2019-05-26 00:00

主机名、网关、主机映射配置

问题为本机配置以下固定参数主机名：svr5.tedu.cn默认网关：192.168.8.1调整网络设置，实现以下目标通过ping访问主机名svr5.tedu.cn时，实际能访问IP地址192.168.8.128

董晓溥·2019-05-24 00:13

邮件TLS/SSL加密通信

SMTP服务（postfix）添加TLS/SSL加密通信支持2)基于dovecot配置POP3s+IMAPS加密通信支持3)客户端收发信测试，确保加密的邮件通信可用方案使用两台RHEL6虚拟机，其中svr5

S_XYY·2019-05-21 20:43

构建HTTPS安全网站

主要完成以下任务操作：1)使用openssl为网站服务器创建CSR证书签发申请2)将CSR申请提交给CA服务器签署，下载签发好的数字证书文件3)配置实现强制跳转的HTTPS网站服务方案采用两台RHEL6虚拟机，其中svr5

S_XYY·2019-05-21 20:16

提高SSH服务安全

）2)针对SSH访问采用仅允许的策略，未明确列出的用户一概拒绝登录3)实现密钥验证登录（私钥口令）、免密码登入（无私钥口令）4)确认密钥验证使用正常后，禁用口令验证方案使用两台RHEL6虚拟机，其中svr5

S_XYY·2019-05-21 20:45

LINUX 主机名、网关、主机映射配置

问题1)为本机配置以下固定参数2)主机名：svr5.tedu.cn3)默认网关：192.168.8.14)调整网络设置，实现以下目标5)通过ping访问主机名svr5.tedu.cn时，6)实际能访问IP

李赟杰·2019-05-21 17:27

参数优化

在机器学习的工程化实际应用中，超参优化是个非常重要的过程。设置不当的超参会影响最终的效果。一般来讲，人工可以对超参数进行一定的经验值设置。但是参数很多时候是互相关联的。比如你用来分布式训练的节点数，和初始LearningRate，和BatchSize一定程度决定了单位数据量上的实际学习率。所以，需要一定的相对自动化（程序化）的手段来调参。1、程序化手段：（程序化：训练，评估，优化）需要先提供一些人

shudaxu·2019-05-21 16:40

Linux(CA服务器配置文件)

CA服务器配置文件对应行解析[root@svr5~]#vim/etc/pki/tls/openssl.cnf[CA_default]dir=/etc/pki/CA//（设置CA签署工作目录）certs=

李立衡·2019-05-21 13:59

SVM实战：如何进行乳腺癌检测

当用SVM做回归的时候，我们可以使用SVR或LinearSVR，即supportvectorregressionLinearSVR用来处理线性可分的数据，也就是说，使用的线性核函数如果是针对非线性的数据

qiu_zhi_liao·2019-05-18 17:05

DNS轮询+泛域名解析(3)

步骤一：为站点www.tedu.cn实现DNS轮询1）调整tedu.cn区域的配置[root@svr5~]#vim/var/named/tedu.cn.zone....wwwINA192.168.4.100wwwINA192.168.4.110wwwINA192.168.4.120

李港的博客·2019-05-18 16:14

Shell脚本(篇五)

查看测试文本：[root@svr5~]#cat-n/etc/rc.local1#!

李立衡·2019-05-17 23:59

构建LAMP平台

步骤一：恢复默认的Web服务配置利用备份文件还原httpd.conf：[root@svr5~]#cd/etc/httpd/conf/[root@svr5~]#mvhttpd.confhttpd.conf.old

李港的博客·2019-05-16 09:02

【Pytorch实战6】一个完整的分类案例：迁移学习分类蚂蚁和蜜蜂（Res18,VGG16)

本文涉及以下内容迁移学习的概念数据集的介绍，读取，处理和预览模型搭建和参数优化涉及VGG16,Res50等模型采用GPU进行网络训练采用tensorboradX进行训练可视化学习率的调整模型的保存和加载模型

云若祯初·2019-05-16 06:34

优化算法库DEAP的粒子群优化算法（PSO）示例代码分析

之前使用优化算法库DEAP做遗传算法(GeneticOptimization)，最近在研究粒子群优化算法（PSO）发现DEAP也提供支持；对原代码做了分析，之后会尝试用于交易策略参数优化。

cuiyan6458·2019-05-13 22:23

keras xception速度优化报告

2.1keras转tensorflow2.2tensorflowtool：graph_transforms使用步骤2.3转换和压缩前后模型速度结果对比三、Pocketflow3.1背景介绍3.2学习模块3.3超参数优化模块

有石为玉·2019-05-12 16:55

高并发Linux内核参数优化

王道长的剑·2019-05-09 21:27

工业蒸汽量预测-天池训练赛

常见的机器学习回归算法（sklearn）线性回归（LinearRegression）决策树回归（DecisionTreeRegressor）SVM（SVR）KNN（KNeighborsRegressor

锅阿牛·2019-04-30 17:29

Linux（DNS)中

DNS服务器（svr7）——192.168.10.7DNS客户机（pc207、svr7、真机、……）——192.168.10.207、192.168.10.7大多数连网程序（浏览器、ping、……）只能使用默认

lgs1314520·2019-04-30 07:01

如何设计你量化交易策略

当然这样的策略一般是不赚钱的，所以我们第二步，进行参数优化。选择参数遍历，观察不同参数对于策略会产生怎样的影响。一般情况下我们会得到几组看

与大·2019-04-29 10:28

13 MySQL-优化

优化风险谁参与优化优化方向优化的范围及思路优化工具的使用系统层面的CPUMEM数据库优化工具优化思路分解应用端MySQL参数优化测试优化细节：参数优化back_log***wait_timeout和interactive_timeout

最爱下一站·2019-04-28 20:54

虹软AI 人脸识别SDK接入 — 参数优化篇（1）

使用虹软人脸识别已经有半年多时间了，当初选择虹软人脸识别SDK还是比较偶然的，最大的特点就是Free，后来深挖了下虹软公司，还是比较神秘的老牌算法公司，半年多使用下来，效果还是可以的；我们现有的使用场景主要集中在校园和企业人脸门禁，目前用到的sdk有AndroidSDK和WindowsSDK，微信群里经常有人问我，用虹软的人脸识别SDK的时候怎么调优，怎么设置各种参数，每次都想去写个文章总结下，总

海波_78be·2019-04-23 17:28

Java使用LibSVM（2）

training_set_file[model_file]举个栗子其中，options为操作参数，可用的选项即表示的涵义如下所示:-s设置svm类型：0–C-SVC1–v-SVC2–one-class-SVM3–ε-SVR4

7ason·2019-04-20 23:19

Redis学习第四课 --集群-3主3从的6个节点服务

Redis安装的项目目录、日志、配置文件等都存放在/root/svr/目录下。2、下载相关的安装包以及解压首先在192.168.56.180机器操作：123cd/root/svrwget

坤仔1·2019-04-20 13:41

收藏的网址

详细题解-Java版https://blog.csdn.net/love905661433/article/details/84980135优化SpringCloud每秒上万并发下的SpringCloud参数优化实战

kekexili@XIANG·2019-04-19 18:47

Sci-learn岭回归算法参数优化

Sklearn岭回归参数优化1.生成数据集fromsklearn.datasetsimportmake_regressionreg_data,reg_target=make_regression(n_samples

Day_and_Night_2017·2019-04-18 16:32

Tune：一个分布式模型选择与训练研究平台

介绍了ray中并行的tune超参数搜索框架集成的超参数优化算法和和调度算法的运行原理，只需要修改很少自己的代码就可以使用性能强大的超参数搜索算法，并能实现在不修改代码（或极少代码）的同步到集群上。

快乐地笑·2019-04-15 22:53

sklearn.model_selection

该模块一共讲述了三部分的内容，交叉验证：评估模型，微调模型的超参数以及学习曲线可用的API有拆分策略，参数优化的方法以及模型评估拆分策略对于独立同分布(i.i.d)的数据函数名作用重要参数方法备注KFold

Hiappsus·2019-04-15 09:42

PyTorch实战Kaggle之Dogs vs. Cats

PyTorch实战Kaggle之Dogsvs.Cats目录1.导包2.数据载入及装载3.数据预览1）获取一个批次的数据2）验证独热编码的对应关系3）图片预览4.模型搭建5.损失函数、优化函数定义6.模型训练和参数优化出错输出结果存疑目录

AlisaZqq·2019-04-12 20:46

PyTorch实战手写数字识别

PyTorch实战手写数字识别目录1.导包2.数据下载3.数据变换4.数据装载4.数据预览报错5.搭建卷积神经网络6.确定损失函数和优化函数7.查看搭建好的模型结构8.模型训练和参数优化报错训练结果9.

AlisaZqq·2019-04-11 14:32

sklearn参数优化方法

学习器模型中一般有两个参数：一类参数可以从数据中学习估计得到，还有一类参数无法从数据中估计，只能靠人的经验进行指定，后一类参数就叫超参数比如，支持向量机里的C，Kernel，gama，朴素贝叶斯里的alpha等，在学习其模型的设计中，我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数，可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值：estimator.get_params()sklearn提供

chenyiming2010·2019-04-09 21:09

MySQL 5.7数据库参数优化

max_connections：允许客户端并发连接的最大数量，默认值是151，一般将该参数设置为500-2000max_connect_errors：如果客户端尝试连接的错误数量超过这个参数设置的值，则服务器不再接受新的客户端连接。可以通过清空主机的缓存来解除服务器的这种阻止新连接的状态，通过FLUSHHOSTS或mysqladminflush-hosts命令来清空缓存。这个参数的默认值是100，

Forande·2019-04-07 23:17

SVM回归

n_features=10,5np.random.seed(0)y=np.random.randn(n_samples)x=np.random.randn(n_samples,n_features)clf=SVR

AI_LX·2019-04-06 11:01

云数据库RDS存储能力进化解析！

数据库是企业IT系统的核心，其性能表现会直接影响整体业务系统的性能表现，而影响数据库性能因素包括系统架构设计、应用程序业务SQL语句、数据库参数优化配置、数据库运行的资源能力。

客服小羊·2019-04-03 16:12

线性回归算法

训练时通过模型预测值与实际值的误差进行参数优化求解。无监督学习直接输入数据(X)进行学习，通过数据之间的联系进行建模，比如聚类，通过距离衡量样本的相似性

阿ashang·2019-04-01 22:06

系统参数优化

cat/etc/sysctl.confkernel.shmall=4294967296net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=65535net.core.netdev_max_backlog=32768net.ipv4.tcp_synack_retries=2net.ipv4.tcp_syn_retries=2net.ipv4.tcp_syncookies=1net.ipv4.t

春秋小记·2019-03-28 15:53

linux系统参数优化总结

1.Ulimit配置操作系统默认只能打开1024个文件，打开的文件超过这个数发现程序会有“toomanyopenfiles”的错误，1024对于大数据系统来说显然是不够的，如果不设置，基本上整个大数据系统是“不可用的”，根本不能用于生产环境。配置方法如下：echo"*softnofile128000">>/etc/security/limits.confecho"*hardnofile128000

明翼·2019-03-28 10:50

MySQL：优化

一、优化步骤如上图所示，优化步骤：表结构与索引优化->SQL语句优化->MySQL参数优化->硬件及系统配置优化优化成本：从左到右依次增加；优化效果：从右到左依次减弱。

Jelly Bai·2019-03-26 23:36

优化cdh集群性能-可在安装集群前操作（MapReduce配置的最佳实践）002

优化cdh集群性能-可在安装集群前操作002//读完cdh官方文档后，可知的优化操作可在《03搭建cdh生产环境前的Linux优化（涉及到Linux内存参数优化）》https://blog.51cto.com

马吉辉·2019-03-25 17:36

Nginx服务反向代理架构

步骤一：配置Nginx服务器，添加服务器池，实现反向代理功能1）修改/usr/local/nginx/conf/nginx.conf配置文件[root@svr5~]#vim/usr/local/nginx

Pan Fei Long·2019-03-23 16:44

MySql优化 -整理

querypersecond）每秒处理的查询请求数TPS（transactionpersecond）每秒处理的事务数影响mysql性能的因素1.服务器硬件的性能;包括CPU，内存，IO，网络性能等2.服务器系统参数优化

甜甜⭕·2019-03-10 17:03

MySQL参数优化测试建议

一、参数优化前压力测试0、优化测试前提虚拟机vm12.5，OScentos6.9（系统已优化），cpu2（I54288u2.6GHZ）,MEM4GB,HardDisk:AppleSSD(SM-0512F

wx57de530db293b·2019-03-07 16:59

深度学习中常见的参数优化方法

-SGD与全量梯度下降相比,SGD的特点如下:优点:由于每次只涉及一个样本,因此梯度计算速度很快;缺点:每次计算梯度时只受单个样本的影响,所以导致梯度的准确度下降,可能会导致loss曲线的震荡改进方案:可以采用MinBatch-GD,或者SGD+Momentum-SGD+Momentum通常将V0初始化为0,pho置为0.9或者0.99,与SGD相比,在梯度更新时保留了上一步的梯度信息,从而使得梯

_ReLU_·2019-03-02 19:03

linux 内核参数优化

原文地址：https://www.cnblogs.com/weifeng1463/p/6825532.htmlSysctl命令及linux内核参数调整一、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]-

cn_yaojin·2019-02-28 11:47

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