boost源码剖析第48页

机器学习分布式框架ray运行xgboost实例

Ray是一个开源的分布式计算框架，专门用于构建高性能的机器学习和深度学习应用程序。它的目标是简化分布式计算的复杂性，使得用户能够轻松地将任务并行化并在多台机器上运行，以加速训练和推理的速度。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。通过充分利用多台机器的计算

Aresiii·2023-07-29 09:33

XGBoost详解--原理+模型技巧

XGBoost详解XGBoost原理学习目标模型介绍模型技巧XGBoost的并行机制XGBoost与GBDT的对比XGBoost的参数XGBoost原理学习目标 1、数据：D={(xi,yi)},(∣

爱学习的小杠精·2023-07-29 08:41

基于Adaboost的音乐情绪分类算法

基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结=========================================基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结写在开头

芥末的无奈·2023-07-29 05:59

利用 Boost 技术优化 SmartX 超融合信创平台承载达梦数据库性能详解

目前，各关键行业都在加速信创转型，并从最初的测试业务、边缘生产业务，到尝试承载重要工作负载，逐渐进入“深水区”。大多数用户对信创生态构成方案的性能和特性不是十分了解，对于核心业务的信创转型难免心中有疑问和顾虑：信创数据库配合信创硬件表现是什么水平？在虚拟化或者超融合平台上运行表现如何？软硬件是否存在调优的空间？基于以上需求，SmartX方案中心围绕信创数据库产品（达梦DM8）在SmartX超融合信

志凌海纳SmartX·2023-07-29 01:30

iOS原生工程集成Flutter-产物集成

之前一直知道闲鱼集成了flutter，今天有时间集成了一下，网上的文章方向是对的，flutter_boost也更新了多个版本，大多老旧方法已不适用，将具体步骤流程记录下来：本文参照了一些网上教程及方法，

08fc54e453fe·2023-07-28 21:52

一文读懂xgboost算法（理论+图解+python代码，简单易懂）

本文并非原创，建议阅读顺序：https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/80919426https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680简单目录如下：一、基本流程二、划分选择三、剪枝处理四、连续与缺失值五、多变量决策树六、房价数据集的决策树算法python实现

少帅qaz·2023-07-28 20:38

[ICML2023] PromptBoosting: Black-Box Text Classification with Ten Forward Passes

PromptBoosting:Black-BoxTextClassificationwithTenForwardPasses原文链接HouB,O’connorJ,AndreasJ,etal.Promptboosting

ShadyPi·2023-07-28 20:06

UFS3.1新特性

106570608UFS3.1的四项新功能其实严格来说小米说的那3个功能中HPB是可选的，具体来说UFS3.1（JESD220E）标准在UFS3.0（JESD220D）基础上新增了三个功能和一个可选功能，他们分别是WriteBooster

活出自信·2023-07-28 20:50

【C++】开源：Boost库常用组件配置使用

°★这篇文章主要介绍Boost库常用组件配置使用。无专精则不能成，无涉猎则不能通。——梁启超欢迎来到我的博客，一起学习，共同进步。

Frank学习路上·2023-07-28 18:03

AdaBoost的求解流程

对于任意Boosting算法，都需要明确以下几点：①损失函数(,)的表达式是什么？损失函数如何影响模型构建？②弱评估器()是什么，当下boosting算法使用的具体建树过程是什么？

talle2021·2023-07-28 16:39

梯度提升树的基本思想

目录1.梯度提升树VSAdaBoost2.GradientBoosting回归与分类的实现2.1GradientBoosting回归2.2GradientBoosting分类1.梯度提升树VSAdaBoost

talle2021·2023-07-28 16:09

GBDT的参数空间与超参数优化

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

talle2021·2023-07-28 16:08

boostrap样式下CheckBox无法选中问题

今天维护一套比较旧的运维系统，里面有个问题是table中有复选框，行点击可以勾选，鼠标点击复选框无法选择，查了一些资料，然后给复选框对象加click事件functionchkboxClick(evt,scope){//阻止事件冒泡evt.stopPropagation();varchk=$(this).find("input[type=checkbox]");chk.prop("checked",

zhu_zhu_xia·2023-07-28 15:08

原生Android集成Flutter混合开发

3.咸鱼团队的FlutterBoost方案。FlutterBoost地址环境首先确认环境是否正确：这里重点关注一下Flutterversion的版本。在后面介绍集成开

无名长空剑_real·2023-07-28 13:37

PySpark基本操作：如何查看源码

方法一：frompyspark.mllib.treeimportGradientBoostedTreesimportinspectsource_code=inspect.getsource(GradientBoostedTrees

小小白2333·2023-07-28 11:02

java集合框架List子接口之LinkedList源码剖析

感兴趣的话大家可以关注一下公众号:猿人刘先生,欢迎大家一起学习,一起进步,一起来交流吧!LinkedListLinkendList是一个双向链表,并且实现了Deque接口,可以作为一个队列来使用,虽然LinkendList是线性结构,但是数据的存储并不是按照线性的接口来存储的,而是在每一个节点里存数据及下一个节点的地址,同时实现了Cloneable接口,支持拷贝,并且实现了java.io.Seri

lingering fear·2023-07-28 10:26

【C++】开源：Boost网络库Asio配置使用

喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路文章目录:smirk:1.项目介绍:blush:2.环境配置:satisfied:3.使用说明1.项目介绍项目Github地址：https://github.com/boostorg

Frank学习路上·2023-07-28 09:16

Android性能优化之游戏收敛线程,减少OOM发生(epic 检测线程调用/booster减少常驻线程超时销毁)

先来了解下一个空白app的进程中线程数量：分析迷你世界中app线程之前，先来了解下空白app，中线程情况：一个空白app的线程大概是27个：一个空白的的app，包含FinalizerDaemon线程、FinalizerWatchd线程、RenderThread、主线程、ReferenceQueued、HeapTaskDaemon、SignalCatcher、GCDaemon、hwuiTask。游戏

新根·2023-07-28 09:58

JVM源码剖析之JIT工作流程

JVM源码剖析之达到什么条件进行JIT优化这篇文章大致讲述JIT的编译过程。

程序员李哈·2023-07-28 09:48

【BOOST程序库】正则表达式相关操作

基本概念这里不解释了，代码中详细解释了BOOST程序库中对于正则表达式常用方法的详细用法。

WdIg-2023·2023-07-28 09:09

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6、朴素贝叶斯1.2、集成学习1.2.1、Boosting1

masterleoo·2023-07-28 08:57

[C++][CGAL]点云转OBJ模型（可导入Unity）

一、环境IDE:VS2017X64工具库：Boost1.7.1、CGAL5.5.2简介：通过读取"xyz"格式的点云文件，将点云转换成三维模型。

PangCoder·2023-07-28 07:57

LightGBM Java实现在线预测

与XGBoost相比，LGBM不需要通过所有样本计算信息增益，而且内置特征降维技术，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。

尼小摩·2023-07-28 05:40

使用gcc-13.1.0编译安装thrift-0.18.1

/configure--prefix=/usr/local/thrift-0.18.1--with-boost=/usr/local/boost--with-libevent=/usr/local/libevent

一见·2023-07-28 03:41

XGBoost简介

XGBoost简介XGBoost的全称是eXtremeGradientBoosting，原理与GBDT相同它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植XGBoost是大规模并行boostingtree

满头秀发的码农·2023-07-28 02:49

【机器学习】XGBoost

1.什么是XGBoostXGBoost(eXtremeGradientBoosting)极度梯度提升树，属于集成学习中的boosting框架算法。

DonngZH·2023-07-28 02:16

go restful源码剖析-3

概述调试go-restful\examples中的restful-options-filter,在该段代码中主要介绍了处理httpoption请求的流程，在改短代码中采用了之前通用的container初始化及注册流程，只是在fliter中添加了对应的OPTIONSFilter。typeUserResourcestruct{}func(uUserResource)RegisterTo(contain

tcuze·2023-07-28 02:26

分类算法 - adaboost

一、定义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）。

dora_yip·2023-07-28 00:05

C++学习——C++语境下的dataframe

基于BoostMulti-index库，我们可以实现一个C++语言的，类pandasdataframe的操作#include#include#include#include#includeusingnamespaceboost

量化橙同学·2023-07-27 23:58

Flutter Boost的router管理

环境FlutterBoost介绍咸鱼FlutterBoost介绍FlutterBoostGithub混合开发环境搭建原生Android集成Flutter混合开发FlutterSDK版本：v1.9.1FlutterBoost

无名长空剑_real·2023-07-27 23:53

机器学习之Boosting和AdaBoost

1Boosting和AdaBoost介绍1.1集成学习集成学习(EnsembleLearning)算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。

智慧医疗探索者·2023-07-27 20:45

Mybatis源码剖析之Mybatis执行流程（proxy 代理）

预读Mybatis在设计上，分为三层：接口层，数据处理层，框架支持层在接口层中，分为传统模式：通过sqlSession+statementId。接口代理模式：sqlSession+mapper接口准备-->-->-->-->-->Mybatis执行流程（proxy代理）proxy代理的方式创建代理对象，通过代理对象调用，执行invocationHandler的invoke方法，本质上还是通过exe

白鸽呀·2023-07-27 16:39

Mybatis源码剖析之Mybatis执行流程（传统方式）

预读Mybatis在设计上，分为三层：接口层，数据处理层，框架支持层在接口层中，分为传统模式：通过sqlSession+statementId。接口代理模式：sqlSession+mapper接口准备userMapper.xmlmybatis核心配置文件-->-->-->-->-->Mybatis传统方式执行流程1、通过classLoader读取核心配置文件为输入流注意：只要是流，底层就是数组，那

白鸽呀·2023-07-27 16:39

Mybatis源码剖析之插件interceptor执行原理

预读mybatis通过插件对(Executor、StatementHandler、ParameterHandler、ResultSetHandler)这四个核心对象创建代理进行拦截对mybatis来说插件就是拦截器，用来增强核心对象的功能，增强功能本质上是借助于底层的动态代理实现的，换句话说，MyBatis中的四大对象都是代理对象Mybatis核心对象介绍MyBatis的主要的核心部件有以下几个：

白鸽呀·2023-07-27 16:09

Mybatis二级缓存源码剖析

级缓存和具体的命名空间绑定，⼀个Mapper中有⼀个Cache，相同Mapper中的MappedStatement公用⼀个Cache，⼀级缓存则是和SqlSession绑定一，全局二级缓存开启配置方向：通过配置开启二级缓存，源码剖析从配置读

FYHannnnnn·2023-07-27 16:08

Mybatis源码剖析之二级缓存

序言mybatis默认开启一级缓存，一级缓存存在于Executor中，而executor存在于sqlSession中，因此一级缓存可以当作在sqlSession生命周期中。与一级缓存不同，二级缓存和具体的命名空间绑定，一个Mapper中有一个Cache，相同Mapper中的MappedStatement共用一个Cache，一级缓存则是和SqlSession绑定。准备启用二级缓存1、开启全局二级缓存

白鸽呀·2023-07-27 16:08

Mybatis源码剖析(一）

Mybatis源码剖析(一）传统方式源码剖析：源码剖析-初始化InputStreaminputStream=Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml

痛冕·2023-07-27 16:37

Mybatis源码剖析：二级缓存源码剖析

Mybatis源码剖析：二级缓存源码剖析二级缓存构建在一级缓存之上，在收到查询请求时，MyBatis首先会查询二级缓存，若二级缓存未命中，再去查询一级缓存，一级缓存没有，再查询数据库。

丿涛哥哥·2023-07-27 16:07

Mybatis架构原理--二级缓存源码剖析

Mybatis架构原理--二级缓存源码剖析二级缓存构建在一级缓存之上,在收到查询请求时,Mybatis首先会查询二级缓存,若二级缓存没有命中,再去查询一级缓存,一级缓存没有,在查询数据库;二级缓存-->

JavaShark·2023-07-27 16:05

Redis源码剖析之robj(redisObject)

我们在之前的文章中已经了解过一部分Redis的数据结构了，尤其是dict中讲到，可以把redis看做一个hashtable，存储了一堆的key-value，今天就来看下key-value中value的主要存储结构redisObject(后文统称robj)。robj的详细代码见object.c字段详解相对与其他几个数据结构，robj相对简单，因为只包含了几个字段，含义都很明确。typedefstru

xindoo·2023-07-27 13:07

Gradient Boosting —— 梯度迭代增强

回归问题(Regression)考虑一个回归问题，已知n个样本需要拟合一个函数，使得误差最小。迭代拟合残差当然，通常很难找到一个非常准确的F，于是我们先找到一个预测准确性比较弱的，其预测值与实际y值之间的差异，也就是残差现在问题可以变成，尽量找到一个好的来拟合。假设我们拟合了一个，现在总的拟合函数就是。不幸的是，虽然比有提升，但依然存在残差于是我们再寻找一个来拟合，于是。这个迭代可以一直进行下去，

X猪·2023-07-27 12:56

C++绑定器和函数对象

C++Boost库C++的Boost库中引入了bind绑定器和function函数对象机制。lambda表达式lambda表达式由底层依赖函数对象的机制实现。

Trouble..·2023-07-27 12:48

linux初学者要读的书

Linux编程实践教程》5、《深入理解Linux内核》6、《Linux命令行与shell脚本编程大全（第3版）》7、《Linux内核设计与实现（第3版）8、《深入Linux内核架构》9、《ARMLinux内核源码剖析

向阳菌·2023-07-27 12:08

GBDT算法

GBDT是GradientBoostingDecisonTree，是集成学习下boosting家族的一个算法。

_森罗万象·2023-07-27 10:23

muduo源码剖析--TcpConnection

TcpConnection类封装了一个个的tcp连接，实现了socket的四种回调，以及注册一些上层的回调classTcpConnection:noncopyable,publicstd::enable_shared_from_this{public:TcpConnection(EventLoop*loop,conststd::string&nameArg,intsockfd,constInetA

godaa·2023-07-27 08:46

加油吶·2023-07-27 07:11

经典机器学习算法之GBDT算法

本篇文章旨在让完全不懂的小伙伴对该算法有一个初步认识与理解，只适用于小白文章目录1.基本概念和基本原理2.形式描述基本形式描述目标函数描述优化求解描述3.构造GBDT1.基本概念和基本原理GBDT（GradientBoostingDecisionTrees

今天上上签·2023-07-27 04:52

http连接池使用及源码剖析

1背景内部系统调用腾讯微信公众号平台与其进行网络通信，通过监控观察发现业务高峰期调用大的时候，网络请求耗时高达数10秒甚至更高，走查代码发现网络请求使用了apache开源组件HttpClient调用微信api，实现方式是最常见的方案。起初怀疑可能是网络原因，咨询运维http抓包、网络带宽调研等，最终排除网络原因。至此便开始了http请求优化探索之路。2http连接池简介Http连接的建立和关闭本质

木子金丰·2023-07-27 03:50

集成学习Boosting - AdaBoost

目录1.Boosting方法的基本思想1.1BaggingVSBoosting1.2Boosting算法的基本元素与基本流程1.3sklearn中的Boosting算法2.AdaBoost3AdaBoost

talle2021·2023-07-27 00:04

XGBoost实例——皮马印第安人糖尿病预测和特征筛选

利用皮马印第安人糖尿病数据集来预测皮马印第安人的糖尿病，以下是数据集的信息：Pregnancies：怀孕次数Glucose：葡萄糖BloodPressure：血压(mmHg)SkinThickness：皮层厚度(mm)Insulin：胰岛素2小时血清胰岛素（muU/ml）BMI：体重指数（体重/身高）^2DiabetesPedigreeFunction：糖尿病谱系功能Age：年龄（岁）Outcom

AIGC人工智残·2023-07-27 00:32

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