mllib调参

LLaMA 学习笔记

下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码（RoPE）LLaMA模型结构：llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册：大模型微调LLaMA详细指南（准备环境、数据、配置微调参数

AI算法网奇·2025-07-12 06:41

用Keras构建爱情模型：破解情侣间的情感密码

文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难

忆愿·2025-07-11 01:28

【SpringBoot】Spring Boot 高并发优化终极指南，涵盖线程模型、JVM 调优、数据库访问、缓存策略等 15+ 核心模块

SpringBoot高并发优化终极指南，涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优（核心瓶颈突破）1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM层终极调参

夜雨hiyeyu.com·2025-07-10 14:43

深度学习核心知识简介和模型调参

深度学习模型调优就像调制一道复杂的菜肴，需要掌握多种"调料"的用法。本文将为您详解这些关键"调料"，帮助您烹饪出高性能的模型。###核心参数及其影响####1️⃣Loss（损失函数）**基本介绍**：衡量模型预测与真实值差距的指标，是模型优化的指南针。**生活类比**：想象你在教小孩认识动物：-**完美情况**：小孩看到猫说"猫"，看到狗说"狗"→Loss=0-**有错误**：小孩看到猫说"狗"→

研术工坊·2025-07-10 03:34

Python训练营-Day11

DAY11常见的调参方式超参数调整专题1知识点回顾1.网格搜索2.随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）3.贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块

m0_72314023·2025-07-05 20:56

python打卡day52@浙大疏锦行

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置（修改src/models/train.py）defset_seed(seed

风逸hhh·2025-07-05 14:17

什么是神经网络架构搜索（NAS, Neural Architecture Search），如何写对应的python程序代码呢

NAS可以极大地减少人工调参的时间和精力，并且在某些情况下能够找到比手工

小桥流水---人工智能·2025-07-05 00:46

【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解

LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考

WW、forever·2025-07-01 07:19

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用

AI天才研究院·2025-07-01 01:40

rabbitmq配置参数解析在springboot中

我在使用RabbitMQ组件的过程中，一些配置参数，如RabbitMQ连接、发布者、监听者，这些参数均是抄过来的，并不知道真生的含义，现打算弄清楚每个参数的含义，为后续的线上遇到问题，调参做准备。

天然玩家·2025-07-01 00:59

算法大厨日记：猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”

这锅汤从数据准备到调参优化，就跟你平常做饭的过程没两样，只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备，就是挑菜啦】猫猫：“首先是挑菜（数据预处理），不能什么菜都扔进去锅里吧？

Gyoku Mint·2025-06-29 23:47

【机器学习第二期（Python）】优化梯度提升决策树 XGBoost

优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想：改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码

WW、forever·2025-06-27 10:10

Day52打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得importtorchimportnumpyasnpimportosimportrandom#全局随机函数defset_seed

ayuan0119·2025-06-20 13:33

python打卡day52

神经网络调参指南知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得参数可视化importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

ZHPEN1·2025-06-19 17:04

信息传输仿真：卫星通信系统仿真_（14）.系统仿真参数设置

本节将详细介绍卫星通信系统中常见的参数设置方法，包括卫星轨道参数、地面站参数、信道参数、调制解调参数、编码解码参数等。

kkchenkx·2025-06-16 06:11

AI人工智能优化：梯度下降算法的参数调优指南

本文用“爬山找宝藏”的故事贯穿全文，从核心概念到实战调参，手把手教你理解学习率、批量大小、迭代次数等关键参数的作用，掌握让模型“又快又准”收敛的调优技巧。背景介绍目的和范围你是否遇到

AI原生应用开发·2025-06-15 07:12

python打卡第52天

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得##随机种子importtorchimporttorch.nnasnn#定义简单的线性模型（无隐藏层）#输入2个纬度的数据

·2025-06-14 22:08

无人机调参调的是啥--无人机PID控制机制详解

PID控制基本原理：PID控制器通过三个环节来修正系统误差：比例§环节：与当前误差成正比，提供快速响应积分(I)环节：累积历史误差，消除稳态误差微分(D)环节：预测误差变化趋势，抑制超调地面站调整的主要参数：kP(比例增益)：影响系统响应速度值过小：响应迟钝值过大：产生振荡kI(积分增益)：影响消除稳态误差的能力值过小：难以消除稳态误差值过大：导致积分饱和和超调kD(微分增益)：影响系统阻尼值过小

fengforky·2025-06-14 12:25

Python打卡第52天

@浙大疏锦行作业：对于day'41的简单cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。

猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

Spark快速入门与实战案例解析

Spark3.启动SparkShell实战案例：使用Spark进行数据分析1.准备数据2.编写Spark程序3.执行结果Spark扩展与高级应用1.数据流处理（SparkStreaming）2.机器学习（MLlib

喵手·2025-06-12 04:55

面向小白的 Spark MLlib 入门教学

教学大纲：介绍SparkMLlib了解ApacheSpark和MLlib。MLlib的主要功能和优势。演示如何在Spark中启动MLlib。基本概念和环境设置理解Spark的RDD概念。

路人与大师·2025-06-12 04:55

Cesium 透明渐变墙解决方案

闭合路径修复通过增加额外点确保路径首尾相接透明渐变效果使用RGBA颜色模式实现从完全不透明到完全透明的平滑渐变参数可调性提供多个可调参数，轻松自定义颜色、高度和圆环尺寸完整代码实现varviewer=newCesium.Viewer

醉书生ꦿ℘゜এ·2025-06-08 02:30

5.11 day17

聚类的流程标准化数据选择合适的算法，根据评估指标调参（）将聚类后的特征添加到原数据中原则t-sne或者pca进行2D或3D可视化KMeans和层次聚类的参数是K值，选完k指标

·2025-06-07 15:17

征服Spark as a Service

，基于RDD，Spark成功的构建起了一体化、多元化的大数据处理体系，在“OneStacktorulethemall”思想的引领下，Spark成功的使用SparkSQL、SparkStreaming、MLLib

wangruoze·2025-06-07 14:42

一天征服Spark！

，基于RDD，Spark成功的构建起了一体化、多元化的大数据处理体系，在“OneStacktorulethemall”思想的引领下，Spark成功的使用SparkSQL、SparkStreaming、MLLib

wangruoze·2025-06-07 14:11

优化设计的无刷电调及其上位机软件

上位机软件在电调参数配置、故障诊断和固件更新方面发挥关键作用，本资料将深入讲解软件开发与应用，以实现最佳电调性能。

好好同学·2025-06-03 15:20

Spark MLlib模型—决策树系列算法

文章目录SparkMLlib模型—决策树系列算法决策树系列算法随机森林（RandomForest）GBDT(Gradient-boostedDecisionTrees)总结SparkMLlib模型—决策树系列算法前面我们重点介绍了机器学习中的特征工程，以及SparkMLlib框架支持的特征处理函数。基于线性回归模型，我们对比了不同特征处理方法下的模型效果。一般来说，线性模型的模型容量比较有限，它仅

猫猫姐·2025-06-01 21:52

Spark MLlib模型训练—分类算法 Decision tree classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法Decisiontreeclassifier决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。决策树模型通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别，从而形成一棵树结构。每个节点表示一个特征的分裂，叶子节点代表最终的类别标签。在大数据场景下，SparkMLlib提供了对决策树的高效实现，能够处理大规模数据集并生成复杂的分类模型

猫猫姐·2025-06-01 21:52

深度学习调参大法

目录1.trick1：深度学习调参核心点2.trick2：关于深度学习Model选型问题3.trick3：关于数据4.trick4：关于调参4.1.关于Lossfunction调参策略4.2.关于Learningrate

Joker 007·2025-06-01 07:12

[智能算法]蚁群算法原理与TSP问题示例

算法在组合优化中的应用演进2.1经典TSP问题建模2.2算法流程优化三、TSP问题实战：Python实现与可视化3.1算法核心类设计3.2参数敏感性实验3.3可视化分析四、关键参数调优指南4.1基准参数范围4.2动态调参策略

七刀·2025-06-01 00:23

DAY 10 机器学习建模与评估

开始机器学习建模（简单建模，不涉及调参）和评估。

acstdm·2025-05-30 21:41

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

测试集：评估模型的泛化能力（需确保未参与训练或调参）。数据预处理：归一化/标准化（如图像像素值归一化到[0,1]）、分词（文本任务）、数据增强（如图像旋转、翻转）。数

勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）

K-NearestNeighbors,KNN）一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三、模型评估3.1评估指标3.2交叉验证调参四

白熊188·2025-05-28 11:09

霍夫圆检测原理及使用案例（带调参过程）

此外，本文提供了调参的具体过程。觉得可以的话，点赞收藏哈。本人励志成为一名大博主，你的支持就是我最大的动力！！目录1霍夫圆检测原理1.1检测原理1.2函数参数解释

乐平要加油啊·2025-05-28 00:51

【重要】【程序】使用VOFA+进行PID调试

使用VOFA+，可以给我们平常的PID调参等调试带来方便，还可以自己制作符合自己要求的上位机，为嵌入式开发带来方便。这个是VOFA+的官网VOFA+|VOFA+。2.如何使用VOFA+调试PID2.1

电工电子创新中心·2025-05-26 20:54

MPI实现中对消息传递的优化

文章目录MPI实现中对消息传递的优化一、小消息优化（通常128KB）三、通信规模敏感优化四、网络硬件特化优化五、可调参数实例六、前沿优化方向MPI实现中对消息传递的优化在MPI实现中，消息传递的优化是核心设计目标之一

东北豆子哥·2025-05-26 17:13

Python训练营-Day11-常见的调参方式

超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM和KNN尝试用下贝叶斯优化和网格搜索#%%[markdown]##DAY10##1.把之前所有的处理手段都处理一遍，回顾一下全流程，以后就用处理好的部分直

Mallow Flowers·2025-05-26 00:51

解锁Spark MLlib与分布式策略

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-05-25 07:27

机器学习调整参数

机器学习调参学习为什么需要调参？调参调的都是哪些参数？怎样调参？

张张张张张高高·2025-05-24 01:37

机器学习——调参

在实际调整参数之前，我们先要搞清楚两个事情：1.调参的目的是什么？2.调参调的东西具体是什么？第一个问题：调参的目的是什么？

qq_34872501·2025-05-24 01:36

分布式调参：原理、实现与最佳实践

目录详细解析分布式调参：原理、实现与最佳实践引言一、分布式调参基础1.1核心概念1.2调参方法对比二、分布式架构设计2.1系统架构2.2通信模式2.3容错机制设计三、核心算法实现3.1分布式贝叶斯优化3.2

闲人编程·2025-05-23 21:42

机器学习第二十讲：网格搜索 → 像尝试所有密码组合找最佳解锁方式

通过咖啡调参师案例详解：一、核心原理（密码破解式探索）假设咖啡机有3个调参旋钮：flowchartLR温度-

·2025-05-21 19:24

大模型全栈开发实战：Python、C++、Java技术融合与行业落地指南（万字长文+完整代码）

导言2025年的大模型技术已从实验室走向产业核心，开发者正面临从“调参侠”到“全栈架构师”的转型。

Lucas55555555·2025-05-21 05:42

Python机器学习笔记（二十三模型评估与改进-网格搜索）

上一次学习了评估一个模型的泛化能力，现在继续学习通过调参来提升模型的泛化性能。scikit-learn中许多算法的参数设置，在尝试调参之前，重要的是要理解参数的含义。

FreedomLeo1·2025-05-17 10:56

深度解析：Stable Diffusion模型架构与调参秘籍

深度解析：StableDiffusion模型架构与调参秘籍关键词：StableDiffusion、扩散模型、潜在空间、U-Net、调参优化、生成式AI、CLIP文本编码器摘要：本文从技术原理到实战调参，

AI原生应用开发·2025-05-17 09:45

随机森林 java_Spark随机森林RandomForest

mllib目录下的随机森林算法也是调用的ml下的RandomForest。ml是mllib的最新实现，将来是要替换掉mllib库的。

白庆堂·2025-05-16 12:50

招行数字金融挑战赛数据分析赛带赛题二

训练集很小，只有八千条数据，痛苦了三天，调参加模型效果不升反降。训练集只有三列：新闻ID，文字，标签，一共四类标签。根据文本列中的数字个数加入了文本长度特征，能够反映出文本的复杂性或信息量。

安特尼·2025-05-16 03:46

LLaMA Factory 深度调参

注意，本文涵盖从基础调参到前沿研究的完整知识体系，建议结合具体业务场景灵活应用。一篇“参考文献”而非“可运行的代码”。

NLP小讲堂·2025-05-15 23:47

ubuntu系统部署GPT-SoVITS

只有最基础的切割音频、识别文字、推理的代码，没有训练、微调参考视频：链接下载安装包可以直接下载windows部分的下载整合包链接，比克隆代码方便很多，不需要分别下载各种模型GPT-SoVITS指南里有写解压的注意事项

LtmkWoQjPWiWo·2025-05-14 05:00

深度学习---常用优化器

优化器一：Adam（AdaptiveMomentEstimation）一、适用场景总结（实践导向）场景是否推荐用Adam说明小模型训练（如MLP、CNN）✅✅✅稳定、无需复杂调参，适合快速实验初学者使用或结构新颖

灬0灬灬0灬·2025-05-14 01:35

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