haproxy参数调优第24页

HAproxy负载均衡搭建

主机192.168.65.135web1192.168.65.136（HAproxy）192.168.65.139web2安装httpdyuminstall-yhttpdsystemctlenablehttpdsystemctlstarthttpdecho

泡面_b7f5·2023-01-26 16:47

负载均衡haproxy

程序环境：主程序：/usr/sbin/haproxy配置文件：/etc/haproxy/haproxy.cfgUnitfile：/usr/lib/systemd/system/haproxy.service

L星Y·2023-01-26 15:47

机器学习最强调参方法！高斯过程与贝叶斯优化

网格搜索是一项常用的超参数调优方法，常

louwill12·2023-01-26 07:13

ICLR2022 论文阅读笔记：HYPERPARAMETER TUNING WITHRENYI DIFFERENTIAL PRIVACY(使用Renyi差分隐私的超参数调优)之ml萌新浅尝

Notion整理-使用Renyi差分隐私的超参数调优https://warp-swift-7fe.notion.site/Paper1-Hyperparamter-tuning-with-Renyi-Differential-Privacy-Renyi

yellow_p·2023-01-18 11:32

haproxy 看到的是https,后台是http的原因

https://www.zjtest6.com/admin/api/menuhaproxy日志；Jun2413:23:02localhosthaproxy[23205]:192.168.33.29:56800

weixin_30800807·2023-01-17 09:57

大厂面试必备：java知识图谱阿里巴巴

阿里系的lazada一面现场（50min）①sync的底层实现，锁优化，和lock的对⽐等②jvm参数调优详细过程，到为什么这么设置，好处，⼀些gc场景，如何去分析gc⽇志③redis数据结构，使⽤场景

普通网友·2023-01-17 09:04

一个Java程序员的阿里面试心得，聪明人已经收藏了！

阿里系的lazada一面现场（50min）①sync的底层实现，锁优化，和lock的对⽐等②jvm参数调优详细过程，到为什么这么设置，好处，⼀些gc场景，如何去分析gc⽇志③redis数据结构，使⽤场景

普通网友·2023-01-17 09:34

keepalived nginx haproxy 配置

我使用的是阿里源，yum安装的keepalived问题：起初是测试vip漂移时候发现，主备节点都开启keepalived的状况下，一切正常，master的vip也可以访问，当停掉master的keepalived时，发现vip无法漂移到slave，检查进程时，发现keepalived的进程依然还在。解决方法：1、这时候想到应该是systemd启动服务脚本的问题，查看keepalived的启动ser

jnrjian·2023-01-16 07:00

（十一）集成学习中——XgBoost、LightGBM

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五

ArriettyYun·2023-01-15 13:37

机器学习调参工具

一、超参数调优的三种常见策略网格搜索、随机搜索、贝叶斯搜索二、sklearn的网格搜索和随机搜索，以及参数取样model_selection.GridSearchCV(estimator,...)Exhaustivesearchoverspecifiedparametervaluesforanestimator.model_selection.HalvingGridSearchCV

rona1·2023-01-14 13:55

参数调优——K折交叉验证和GridSearch网格搜索

K折交叉验证在机器学习中，因为训练集和测试集的数据划分是随机的，所以有时会重复地使用数据，以便更好地评估模型的有效性，并选出最好的模型，该做法称为交叉验证。具体而言就是对原始样本数据进行切分，然后组合成为多组不同的训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集评估模型。某次的训练集可能是下次的测试集，故而称为交叉验证。交叉验证的方法有简单交叉验证、K折交叉验证和留一交叉验证3种。其中K折交叉验证应用较

水云仙君·2023-01-13 07:30

超参数调优框架optuna（可配合pytorch）

目录前言一、optuna的使用流程二、结果可视化三、pytorch代码使用optuna前言在深度学习快速发展的今天，对于不同深度学习模型的超参数优化（hyperparameteroptimization），始终是一个比较头痛的问题。在超参较少的情况下，gridsearch是比较常见的方式，但是随着超参数量的不断增多，特别是对于神经网络而言，训练过程的超参和NN本身的超参组成的参数空间是巨大的，gr

Comet*·2023-01-12 21:11

Optuna的进阶使用

Optuna作为主要面向深度学习超参数调优开发的框架，在实现之初就考虑到了大型模型参数调优的各种实际情况，并逐一针对它们设计了解决方案。

编程歆妍·2023-01-12 21:08

JVM参数调优

jvm参数：-Xms:初始堆大小-Xmx:最大堆大小当最小堆占满后，会尝试进行GC，如果GC之后还不能得到足够的内存(GC未必会收集到所有当前可用内存)，分配新的对象，那么就会扩展堆，如果-Xmx设置的太小，扩展堆就会失败，导致OutOfMemoryError错误提示。-Xms可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。-Xss:设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个

·2023-01-11 10:05

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

inverteddropout）六、其他正则化方法七、归一化/标准化：代价函数优化更快捷八、梯度消失/梯度爆炸九、权重初始化十、梯度检验（检验反向传播的bug）作业初始化参数正则化Dropout梯度校验内容涉及：超参数调优

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

grid search参数调优

文章目录一、简介二、代码实现三、其他一、简介之前看论文的时候，看到过gridsearch进行超参调优，一开始觉得应该是个比较高大上的东西，其实后来一看就是个暴力搜索。如果一个模型一共有3个参数，分别是A、B、C，假如A有3个选择，B有4个选择，C有5个选择，为了选出最好的模型，就需要一个参数一个参数试过去，从这60（3∗4∗53*4*53∗4∗5）个模型里面找出一个符合自己需求的。注意：grids

洛阳山·2023-01-10 15:16

超参数调优HPO：网格搜索、随机搜索、对半网格搜索、贝叶斯优化算法

禁止转载，谢谢！当代超参数优化算法主要可以分为：基于网格的各类搜索（Grid）基于贝叶斯优化的各类优化算法（Baysian）基于梯度的各类优化（Gradient-based）基于种群的各类优化（进化算法，遗传算法等）1、网格搜索gridsearch（简单且广泛）通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值**：指的是将备选的参数一一列出，多个不同参数的不同取值最终将组成一个参数空间（parameter

cy^2·2023-01-10 15:14

GridSearchCV()参数

数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降(一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。

*Snowgrass*·2023-01-10 15:14

论文《An Effective Consistency Constraint for Sequential Recommendation》

不像基于对比学习的方法，需要较好的负采样方法、数据增强方法、较重的超参数调优方法，论文提出的方法简单有效。新的损失函数不挑模型，可以在广泛使用的so

巴拉巴拉朵·2023-01-09 18:37

TensorFlow之超级参数调优

Keras技术框架提供工具类库，用于对TensorFlow程序相关的超级参数进行调优，为机器学习选择正确的超级参数集合的过程被称之为超级参数调优。

uesowys·2023-01-09 09:51

python交叉验证结合线性回归_Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。

weixin_39821330·2023-01-08 17:08

mlp 参数调优_AdaBoost算法介绍及其参数讲解

算法介绍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)。算法流程：该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：1.先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；2.将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过

设计师柠檬·2023-01-08 15:43

基于机器学习的自动化网络流量分析

一、概述目前机器学习广泛应用于网络流量分析任务，特征提取、模型选择、参数调优等众多因素决定着模型的性能，每当面对不同的网络流量或新的任务，就需要研究人员重新开发模型，这个反复性的过程往往是费时费力的。

Askshhbs·2023-01-06 04:10

lightGBM参数解析及其参数调优

lightGBM官网中文文档！LightGBM是打比赛如CCF大数据与天池大数据竞赛的经常被使用的模型一：模型简介lightgbm是xgboost的加强升级版.LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+EFB其中，Histogram算法是直方图算法，作用:减少后选分类点的算法GOSS是基于梯度的单边采样算法，作用减少样本数量EFB算法是互斥特征捆绑算法，作用是减少特征数量基于

LS_learner·2023-01-04 22:33

CS231n KNN笔记

`xrange`和`range`2.4.计算距离2.5.超参数调优3.作业笔记3.1.加载数据集3.2.jupytercell模块自动重新加载3.3.展示数据集部分图片3.4.

Cc1924·2023-01-04 11:36

LightGBM

决策树生长策略（二）直方图算法（三）GOSS算法（四）EFB算法（五）并行学习三、LightGBM算法的简单代码实现（一）安装LightGBM（二）演示LightGBM分类模型和回归模型（三）案例1、模型搭建2、参数调优前言

Txixi·2023-01-02 21:09

JVM垃圾回收

JVM的常用参数调优你知道哪些？内存快照抓取和MAT分析DUMP文件知道吗？谈谈JVM中，对类加载器你的认识？

aqr-lmy·2023-01-02 12:32

机器学习第五章之决策树模型

决策树模型简介5.1.2决策树模型的建树依据5.1.3决策树模型的代码实现5.2案例实战：员工离职预测模型搭建5.2.1模型搭建5.2.2模型预测及评估5.2.3决策树模型可视化呈现及决策树要点理解5.3参数调优

王宇韬·2023-01-02 11:08

XGBoost模型调参：GridSearchCV方法网格搜索优化参数

文章目录一、前言二、数据处理三、XGBoost参数调优3.1常见可调参数3.2GridSearchCV调参函数3.3一般调参顺序3.4调参结果可视化四、总结一、前言本篇文章是继上一篇文章：使用K-Fold

Dark universe·2023-01-02 10:11

svm_SVC_使用GridSearchCV_癌症数据

#scikit-learn中datasets自带的医学癌症数据#使用默认的高斯函数，使用GridSearchCV来自动选择参数gamma，可以得到在超参数调优器的使用下，得到的最优模型评分fromsklearnimportdatasetsdatas

WJWFighting·2023-01-01 15:13

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。

showswoller·2022-12-30 08:19

第十四章_超参数调整

14.2.3为什么要进行超参数调优？14.2.4超参数的重要性顺序14.2.5部分超参数如何影响模型性能？14.2.6部分超参数合适的范围14.3网络训练中的超参调整策略14.3.1如何调试模型？

让我中个100万·2022-12-29 12:39

使用GridSearchCV给XGboost模型进行参数调优

首先，很幸运的是，Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参：sklearn.model_selection.GridSearchCV常用参数解读：estimator：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost的话，就是生成的model。比如：model=xgb.XGBRegressor(**other_params)param_grid：值为字典或者列表，即需要最优

黄佳俊、·2022-12-28 15:11

XGBoost学习（五）：参数调优

XGBoost学习（一）：原理XGBoost学习（二）：安装及介绍XGBoost学习（三）：模型详解XGBoost学习（四）：实战XGBoost学习（五）：参数调优XGBoost学习（六）：输出特征重要性以及筛选特征完整代码及其数据

安然烟火·2022-12-28 15:07

XGBoost参数调优小结

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。作者：张磊从事AI医疗算法相关工作个人微信公众号：机器学习算法那些事（微信ID：zl13751026985XGBoost在K

R3eE9y2OeFcU40·2022-12-28 15:06

千万级负载神器 LVS、Nginx及HAProxy工作原理大图详解！

点击上方“方志朋”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人作者/张松然当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群是将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是Web应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等。在实际应用中，在Web服务器集群之前总会有一台负载均衡服务器，负载均衡设备的任务就是作为Web服务器流量的入口，挑选最合

公众号:方志朋·2022-12-27 12:51

TCP最大连接数调优

单台服务器支撑的最大TCP并发连接数1.4.1、进程限制句柄限制查看进程句柄数限制临时修改重启后失效的修改（不过我在CentOS6.5下测试，重启后未发现失效）永久修改1.4.2、全局限制2、tcp内核参数调优

fanger8848·2022-12-27 08:33

XGBoost学习（三）：模型详解

XGBoost学习（一）：原理XGBoost学习（二）：安装及介绍XGBoost学习（三）：模型详解XGBoost学习（四）：实战XGBoost学习（五）：参数调优XGBoost学习（六）：输出特征重要性以及筛选特征完整代码及其数据

安然烟火·2022-12-27 07:12

神经网络优化

提升深度神经网络：超参数调节，正则化，优化之前已经学习了如何构建神经网络，本章将继续学习如何有效运行神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习

开始King·2022-12-27 06:22

迁移学习（含代码示例）

模型测试模型调优增加训练轮数调整学习率增加n-gram特征修改损失计算方式自动超参数调优模型保存与重加载词向量简介词向量模型压缩文件下载解压文件代码实现加载bin文件获取词向量邻近词进行效果检验迁移学习迁移学习三大概念预训练模型

GodGump·2022-12-26 15:04

面试官问我MySQL调优，我真的是

候选者：而对于MySQL内部的参数调优，由专业的DBA来搞。面试官：扯了这么多，你就是想表达你不会MySQL参数调优，对吧候选者：草，被发现了。

·2022-12-26 10:50

【大数据专业】机器学习之模型调优的评估工具验证曲线学习曲线

学习目标：在学习网格搜索，交叉验证之后，对模型优化的效果进行图形化的评价的两种工具：验证曲线：由于训练集的评分已经被用于参数调优，因此该评分用于评估效果已经不再客观，需要使用验证集的评分用于评估。

笑裹群鏖·2022-12-24 18:03

PySpark入门二十一：ML机器学习之参数调优

网格搜索法这篇文章主要是接着上一篇文章来继续学习，如果感兴趣，请点击查看网格搜索法，是根据给定的评估指标，循环遍历定义的参数值列表，估计各个单独的模型，从而选择一个最优的模型。调整参数需要用到tuning这个包#导包importpyspark.ml.tuningastune#指定模型和参数列表logistic=cl.LogisticRegression(labelCol='INFANT_ALIVE

Roc Huang·2022-12-24 18:31

机器学习超参调优：常用 8 种方法

超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。

数据不吹牛·2022-12-24 18:52

机器学习之模型调优

超参数调优-网格搜索（GridSearch）通常情况下需要手动指定的参数（例如K-近邻算法中的K值）叫做超参数。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。

_console_·2022-12-24 18:19

Infinite-former：无限记忆变换器

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-24 13:33

ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践

2.2ResNetbaseline训练技巧详情2.3TIMM训练技巧详情2.4TorchVison训练技巧详情3高性能预训练模型在目标检测任务上的表现3.1仅替换预训练权重下表现3.2ResNetbaseline预训练模型参数调优实验

OpenMMLab·2022-12-24 10:30

Linux运维面试题总结—Linux基础、计算机网络基础

四、OSI七层模型及对应协议五、Linux中查找大于10M的文件并删除六、查看cup占用情况，查看内存，查看磁盘IO使用情况，系统的核心指标七、硬盘、磁盘八、lvs、nginx和HAProxy的区别九、

别掉头发啦·2022-12-23 11:33

docker(六) haproxy 负载均衡MySQL集群

haproxy简介：ha-proxy是一款高性能的负载均衡软件。因为其专注于负载均衡这一些事情，因此与nginx比起来在负载均衡这件事情上做的更好，更专业。

为什么坚持?·2022-12-22 22:50

MySQL集群解决方案（4）：负载均衡

在前面架构中，虽然对mycat做了集群，保障了mycat的可靠性，但是，应用程序需要连接到多个mycat，显然不是很友好的，也就是说缺少负载均衡的组件，接下来我们来了解下HAProxy。

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2022-12-22 22:16

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