1.tomcat io 运行模式tomcat io 模式有三种，BIO、NIO、APRBIO：
一个线程处理一个请求。缺点：并发量高时，线程数较多，浪费资源。
Tomcat7或以下，在Linux系统中默认使用这种方式。
NIO：
利用Java的异步IO处理，可以通过少量的线程处理大量的请求。
Tomcat8在Linux系统中默认使用这种方式 APR：
即Apa
我们的目的怎么做？我们希望找到最佳的超参数配置，帮助我们在验证/测试集的关键度量上得到最佳分数。为何？在计算力、金钱和时间资源有限的情况下，每个科学家和研究员都希望获得最佳模型。但是我们缺少有效的超参数搜索来实现这一目标。何时？研究员和深度学习爱好者在最后的开发阶段尝试其中一种搜索策略很常见。这有助于从经过几个小时的训练获得的最佳模型中获得可能的提升。超参数搜索作为半/全自动深度学习网络中的阶段或
一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。优化难点：超参数优化是组合优化问题评估一组超参数配置的时间代价非常高优化方法：网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g网格搜索grid search：尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。随机搜索：超参数对模型性能影响程度不一样。采用网格搜索会在不
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2024-10-13 12:52:00
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原创文章第73篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。今天继续讲backtrader的交易。bt在易用性上确实是下足了功夫，我们先来看一下“极简”的策略开发。01 “基于信号的策略”。它不需要写strategy。直接定义信号即可，信号同自定义指标一样，比如多头信号是 close>sma(30)，退出信号是sma5<sma30。我们只需要给大脑添加这两个信号： #
目录一. 模板字符串二. let的应用三. 箭头函数 四. for of五. 参数增强：3项技能1. 参数默认值(default):2. 剩余参数(rest)3. 打散数组(spread)六. 解构(destruct)1. 存在问题2. 解决方案3. 如何使用解构? 扩展：this判断—8种指向? 扩展：遍历数字下标的东西，首推for of? 总结：知识点提炼 ?【前文回顾】? 
ONNX Runtime的图优化方法 Graph Optimizations in ONNX RuntimeONNX Runtime提供了各种图优化来改善模型性能。 图优化本质上是图级别的转换，包括小图简化、节点消除甚至是更复杂的节点融合和布局优化。 根据图的优化的复杂性和功能将其分为几类（或“级别”）。 它们可以在线或离线执行。 在在线模式下，优化是在执行推理之前完成的；而在离线模式下，运行时会
JMeter测试脚本录制或者编写，在Web应用和App上的操作方式可能有一点点区别（其实也差不多，哈哈），但是当脚本录制好了之后，对测试脚本的强化，包括参数化、关联、文本检查、集合点设置，甚至再往后的测试结果数据分析，可以说是完全一样的。我们可以把“脚本是怎样产生的”这个过程看成一个黑盒子，这个盒子里面是怎样的操作我们不管，反正最后的产出物就是一个脚本，这个脚本就是一些
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2024-10-24 19:30:35
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网格搜索(GridSearch)
网格搜索是对多种超参数组合的空间进行暴力搜索。class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dis
一序 本文属于极客时间基础课学习笔记系列。常见的人工智能的问题最终会归结为优化的问题求解，在复杂环境与多体交互中做出最优决策。所以最优化是基础知识。二 基础定义 最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值（最小值）的数值。目标函数（objective function）目标函数就是实现最小化或最大化的目
Hyperparameter Sweep面临的问题在进行Hyperparameter Sweep的时候，我们需要根据许多不同的超参数组合进行不同的训练，为同一模型进行多次训练需要消耗大量计算资源或者耗费大量时间。如果根据不同的超参数并行进行训练，这需要大量计算资源。如果在固定计算资源上顺序进行所有不同超参数组合对应的训练，这需要花费大量时间完成所有组合对应的训练。因此在落地时中，大多数人通过非常
给定一个函数 \(f(x)=x^2+3x-10\)，完成以下题目：理解方程求根中的二分法（Bisection），并使用基本的 numpy 库而非 scipy 库，来实现算法。非线性方程求根注：该部分内容参考的是「中南大学数学科学与计算机技术学院」的课件，介绍了二分法的背景和原理，不感兴趣的可略过。在科学研究和工程设计中, 经常会遇到的一大类问题是非线性方程 f(x)=0 的求根问题，其中 f(x)
作者 | Mischa Lisovyi & Rosaria Silipo 编译 | CDA数据科学研究院从智能手机到航天器，机器学习算法无处不在。他们会告诉您明天的天气预报，将一种语言翻译成另一种语言，并建议您接下来想在Netflix上看什么电视连续剧。这些算法会根据数据自动调整（学习）其内部参数。但是，有一部分参数是无法学习的，必须由专家进行配置。这些参数通常被称为“
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2024-06-10 10:17:47
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文章目录1. 调试处理2. 为超参数选择合适的范围3. 超参数调试的实践4. 归一化网络的激活函数5. 将 Batch Norm 拟合进神经网络6. Batch Norm 为什么奏效7. 测试时的 Batch Norm8. Softmax 回归9. 训练一个 Softmax 分类器10. 深度学习框架11. TensorFlow作业 1. 调试处理需要处理的参数：参数重要程度学习率 ★★★★Mo
一、什么是超参数机器学习一般有两类参数，一类是参数，通过数据训练，可逐步优化与完善，另一类是超参数，通常是人类通过以往经验设置的值，没法通过普通训练完善，比如，学习率和强化学习里计算reward的参数等。二、当前主流的超参数优化算法a.暴力型网格搜索，顾名思义，每个超参数用规则得到几个枚举点，然后交叉组合得到一堆解，挨个枚举选出结果最好的超参数。随机搜索，顾名思义，就是随机生成一堆解，然后挨个尝试
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2024-10-26 11:46:51
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在神经网络中，有许多超参数需要设置，比如学习率，网络层数，神经元节点数所谓超参数，就是不需要训练的参数，需要人为设定的参数。这些超参数对模型的训练和性能都有很大影响，非常重要，那么这些超参数该怎么设定呢？一般我们可以根据经验来设定，但是经验毕竟有限，而且也不科学。 验证数据在模型训练时，我们通常会有训练数据和测试数据，训练数据用来训练，测试数据用来测试，但是这两个数据都不能用来调参，为什
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2024-07-03 22:10:56
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服务器过载的情况分为两种： 一种为瞬间过载，即服务器暂时的、短时间的超载，这种情况主要是由服务器负载的特点引起的。大量的研究表明，Web请求的网络通信量分布是自相似的，即Web请求的通信量可以在很大范围内有显著的变化。 一种是服务器长时间的超载，这种情况一般是由某一特殊事件引起的，例如服务器受到拒绝服务攻击或者发生了“活锁”现象。 第一种服务器超载情况是不可避免的 第二种情况则可以通过
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2024-10-29 11:06:54
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摘要： Tomcat在使用的过程中会遇到很多报错，有些是程序的报错，但还有一部分是tomcat本身的报错，我们可以通过优化tomcat的初始配置来提高tomcat的性能。Tomcat的优化主要体现在两方面：内存、并发连接数。 1、内存优化： 优化内存，主要是在bin/catalina.bat/sh 配置文件中进行。linux上，在catalina.sh中添加： JAVA_OPTS
参数优化算法是机器学习和优化领域中的重要组成部分，用于寻找最优的参数配置以最大化或最小化某个指定的目标函数。以下是一些常见的参数优化算法，它们可以根据不同的原理和特点进行归类。传统优化算法Grid Search (网格搜索)基本原理： 在给定的参数范围内均匀划分出多个候选参数组合，对每个组合进行评估。优点： 简单易实现，适用于参数空间较小的情况。缺点： 计算开销大，不适用于参数空间较大的情况。适用
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2024-10-14 14:00:33
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使用Hyperopt 对策略的超参数优化前言BOLL策略数据回测初始化优化后测试数据代码Hyperopt 优化器Boll策略主程序总结 在实现量化交易策略后，对模型参数调优可以通过框架自带的调优器，也可自己些调优的小程序，或者一些参数调优的库，Hyperopt使用贝叶斯优化的形式进行参数调整，允许你为给定模型获得最佳参数，它可以在大范围内优化具有数百个参数的模型，Hyperopt功能
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
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2024-08-27 20:25:26
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