原理很简单，就是使用volume 进行数据共享， 并执行服务器状态校验 docker-compose 文件 version: "3" services: goss: image: aelsabbahy/goss container_name: goss command: goss volumes:
原创
2021-07-19 16:24:19
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goss 是一个简单、快捷的服务器测试检验工具，dgoss 是一个包装可以支持基于容器的开发模式 同时可以暴露测试结果为一个http endpoint，比较方便。 使用goss容器运行 使用数据卷的模式 docker run --name goss aelsabbahy/goss goss dock
原创
2021-07-19 16:23:35
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goss 是一个简单、快捷的服务器测试检验工具，dgoss 是一个包装可以支持基于容器的开发模式同时可以暴露测试结果为一个http endpoint，比较方便。使用goss容器运行使用数据卷的模式docker run --name goss aelsabbahy/goss goss
docker run --rm -it --volumes-from goss --name weby nginx
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
Gossip protocol 也叫 Epidemic Protocol （流行病协议），实际上它还有很多别名，比如：“流言算法”、“疫情传播算法”等。 这个协议的作用就像其名字表示的意思一样，非常容易理解，它的方式其实在我们日常生活中也很常见，比如电脑病毒的传播，森林大火，细胞扩散等等。 Goss ...
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2021-07-18 17:06:00
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文章目录1. Boosting算法2. GBDT算法GBDT的优点和局限性3. XGBoost算法GBDT和XGBoost对比：4. LightGBM算法4.1 LightGBM的并行方案4.1.1 特征并行4.1.2 数据并行4.1.3 基于投票的并行方案4.2 基于梯度的单边检测(GOSS)4.3 排他性特征捆绑(EFB)LightGBM和XGBoost对比 1. Boosting算法首先这
模型参数参数名参数描述可选值boosting_type模型提升方式'gbdt'、'dart'、'goss'、'rf'num_leaves每个基学习器的最大叶子默认31max_depth基学习器树的最大深度默认-1，没有限制learning_rateboosting学习率默认0.1n_estimators基学习器的数量默认10max_bin特征值的分桶数默认255subsample_for_bin用
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2021-04-26 14:14:21
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参数参数说明boosting /boost/boosting_type用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbdt’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。可选参数有：gbdt’，使用梯度提升树rf’，使用随机森林‘goss’，使用单边梯度抽样算法，速度很快，但是可能欠拟合。objective用于指定学习任务及相应的学习目标，常用的可选参数
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2024-04-05 10:16:24
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【机器学习】LightGBM 解读 （集成学习_Boosting_GBM）文章目录【机器学习】LightGBM 解读 （集成学习_Boosting_GBM）1. 介绍2. 数据预处理2.1 基于梯度的单边采样（GOSS）2.2 互斥特征捆绑（EFB）3. 决策树学习3.1 寻找连续特征最优分裂点3.2 寻找类别特征最优分裂点3.3 按叶子生长策略学习树结构4. 多机并行优化4.1 特征并行4.1
雷锋网之前有一篇文章叫《Android由应用主导，iOS被游戏霸占》，从下载排名方面讲了iOS是游戏的天堂，本文从收入层面阐述了游戏在iOS平台所获的成功。 Owen Goss of Streaming Color公司对iOS游戏开发商做了一个调查，有4%的iOS开发商收入在100万美金到1000万美金之间。 在AppStore，有九种游戏至少赚了2000万美金，你
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2011-12-27 10:59:26
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文章目录概述LightGBM 和 XGBoost 的结构差异为什么 GOSS 方法如此高效？每个模型是如何处理分类变量的CatBoostLightBGMXGBoost超参数中的相似性结果对比概述尽管最近几年神经网络复兴，并变得流行起来，但我还是更加关注 boosting 算法，因为在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识的场景中，它们依然拥有绝对优势。2014 年 3 月，XGBOOST
LightGBM(LGBM)是一个开源的梯度提升库，在机器学习开发者中得到了极大的欢迎和喜爱。目前，它已经成为Kaggle竞赛的首选库之一，正是因为它在训练模型过程中速度和准确度方面具有非常优秀的表现。LightGBM的性能优势是它对数据进行采样（GOSS —Gradient-based One-Sided Sampling）并减少训练期间稀疏数据集中的特征数量（EFB — Exclusive F
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2024-03-26 15:50:57
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这本书《Zapier和AI融合来自动化业务流程》（Automate It with Zapier and Generative AI）由Kelly Goss撰写，这本书是为想要使用Zapier和AI集成功能来自动化重复性任务、提高生产力的微型、小型或中型企业的业务所有者、运营经理和团队准备的。提供数字化流程改善、系统化和自动化服务的服务提供商如解决方案架构师、流程顾问、商业分析师、虚拟助手、CRM
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2024-05-07 07:31:40
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# Redis集群关闭
在日常开发中，经常会使用Redis作为缓存或者消息队列。Redis的集群模式可以提供高可用性和性能。然而，有时候我们需要关闭Redis集群，可能是因为维护、升级或者其他的原因。本文将介绍如何关闭Redis集群，以及相关的代码示例。
## Redis集群的工作原理
Redis集群是一个分布式数据库系统，由多个节点组成。每个节点负责存储和处理部分数据，节点之间通过Goss
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2024-02-03 07:47:04
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Lightgbm基本原理介绍 - Y学习使我快乐V的博客 - CSDN博客 1 传统的boosting 算法需要对每个特征都要扫描所有的样本点来选择最好的切分点，这是非常耗时的。为了解决这种大样本高纬度数据的环境下耗时的问题，Lgb 使用了 如下两个解决方法： 一是GOSS(基于梯度的单边采样） ，不是使用所用的样本点来计算梯度，而是对样本进行采样来计算梯度； 二是EFB(互斥特征捆绑） ，这里不
编程可以给低收入家庭的学生提供足够的技能、信心和知识，进而让他们摆脱因为家庭收入低带来的经济和社会地位上的劣势。尽管暑假期间底特律公共图书馆的 帕克曼分部 挤满了无聊的孩子并且占用了所有的电脑，图书馆工作人员并不觉得这会是个问题，反而更多是一个机会。他们成立一个名为 Parkman Coders 的编程社团，社团以 Qumisha Goss 为首，她是图书管理员，也负责利用 Python 的魔力引
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2024-01-11 12:35:55
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