文章目录一、GC日志分析二、GC调优1、如何选择垃圾收集器2、并行垃圾收集器3、CMS垃圾收集器4、G1垃圾收集器5、Young GC6、Mixed GC7、 垃圾收集器追求的两项指标8、 GC调优目标9、JVM调优的步骤三、GC调优指南1、首先给调优定下目标2、G1调优建议3、 GC常用参数3.1、堆、栈、元空间设置3.2、 垃圾回收日志信息打印3.3、 垃圾收集器设置3.4、 并行收集器设置
A*算法是比较流行的启发式搜索算法之一，被广泛应用于路径优化领域。它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价该节点处于最短路线上的可能性的量度。在正式实现算法之前介绍一种地图建模的方法，栅格法如图所示，栅格法实质上是将机器人工作环境进行单元分割，将其用大小相等的方块表示出来，这样栅格大小的选取是影响规划算法性能的一个很重要的因素。栅格较小
# SVR 参数调优与网格搜索
支持向量机回归（SVR）是一种常用的回归分析方法。在进行SVR模型训练时，参数的选择对模型的性能至关重要。通过网格搜索（Grid Search），我们可以系统地探索参数组合，从而优化模型的表现。这篇文章将详细讲解如何在Python中实现SVR参数调优，通过网格搜索找到最佳参数。
## 流程概述
以下是进行SVR参数调优与网格搜索的基本步骤：
| 步骤
适用于2017b版本以后的版本，之前的老版本可能有所出入打开matlab机器学习工具箱选择决策树模型进行训练选择准确度较高的决策树进行导出，点击右上角生成函数导出后将已知变量进行替换(可以参考我ROC那篇博文）确定要调整的参数，本文以下图箭头所指两参数为例： 这两个参数分别为最大分裂数和分裂准则，为了找到具体的分裂准则，我们打开fitctree函数的内部，步骤如下：ctrl+F进行搜索即
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2023-10-01 10:51:44
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1.必需的参数：必须参数须以正确的顺序传入函数，调用的数量必须和声明时的一样def f(name,age):
print('I am %s,I am %d'%(name,age))
f('alex',18)
f('alvin',16)输出：I am alex,I am 18
I am alvin,I am 162关键字参数：关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来
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2023-05-27 12:38:18
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在众多编程语言中，Python的社区生态是其中的佼佼者之一。几乎所有的技术痛点，例如优化代码提升速度，在社区内都有很多成功的解决方案。本文分享的就是一份可以令 Python 变快的工具清单，值得了解下。一、序言这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让Python加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 de
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2023-08-09 14:10:22
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# 调参SVR算法解决房价预测问题
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）来进行回归分析的机器学习算法。在本文中，我们将使用Python中的SVR算法来解决一个实际的问题：房价预测。我们将通过调参来优化SVR算法，以提高预测的准确性。
## 问题描述
我们有一个房价数据集，包含
原创
2024-04-30 07:01:45
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目录前言方法一：for循环观察超参数变化方法二：超参数的可视化前言机器学习模型要想能够很好的应用，必须要能够学会调整超参数，在训练中找到最适合的超参数，本文以前文曾讲过的线性回归为例，来进行学习超参数的调整与作图的实现，即可视化。方法一：for循环观察超参数变化首先训练一个线性回归模型，是一个很简单的关于员工工龄与对应薪水之间关系的预测，注意for循环中的两行代码，即输出w0，w1和loss的变化
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2024-09-13 12:14:17
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1. 引言当我们跑机器学习程序时，尤其是调节网络参数时，通常待调节的参数有很多，参数之间的组合更是繁复。依照注意力>时间>金钱的原则，人力手动调节注意力成本太高，非常不值得。For循环或类似于for循环的方法受限于太过分明的层次，不够简洁与灵活，注意力成本高，易出错。本文介绍sklearn模块的GridSearchCV模块，能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合，有效解
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2023-06-19 14:57:55
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Twitter 工程师谈 JVM 调优 Twitter 工程师谈 JVM 调优 2016年03月24日 10:22:30 wenniuwuren https://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50969363 一. 调优需要关注的几个方面内存调优
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2018-12-04 11:18:00
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1.不同核函数测试SVR是支持向量机的重要应用分支。SVR就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。首先，导入所需要的库，然后，用随机数种子和正弦函数生成数据集，并将数据集打印出来。接着，调用SVM的SVR函数进行支持向量回归，并同时选取核函数。最后，使用predict函数对时间序列曲线进行预测。代码部分：#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-
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2023-10-27 17:21:56
346阅读
1. 参数调整 每个机器学习算法包含一系列参数，勇于调整算法来控制模型。一般来说随着算法复杂度的增加，调整参数会越多，更难于理解。下面几个例子为流行的分类算法调参方法：1）逻辑回归：无2）knn：要平均的近邻数目3）决策树：划分标准、树的最大深度、划分需要的最少样本数。4）核函数SVM：核函数类型、核函数系数、惩罚参数。5）随机森林
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2024-01-04 07:04:24
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调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很
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2024-08-06 10:31:24
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# Python RocksDB 调优指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你必须了解如何实现对 Python RocksDB 的调优。在这篇指南中，我将教会你如何一步步进行这个过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 下载RocksDB
下载RocksDB --> 安装RocksDB
安装RocksDB --> 配置Py
原创
2024-03-19 05:38:56
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# Python WSGIServer 调优
WSGIServer 是 Python 标准库中的一部分，用于创建一个简单的 HTTP 服务器。虽然它是一个轻量级的服务器，但有时候我们还是需要对其进行调优以满足更高的性能要求。本文将介绍一些常用的调优方法，并提供代码示例。
## 1. 多线程
WSGIServer 默认是单线程的，这意味着它在处理请求时是同步的。为了提高并发处理能力，我们可以开
原创
2024-07-21 03:23:52
245阅读
1 UDP
buffer size
sysctl -a 接收 net.core.rmem_default (默认)
&nb
原创
2012-04-07 18:26:27
884阅读
1.堆内存分区在具体介绍GC调优前，先复习下JVM内存结构中的堆堆是JVM内存区域中所占空间最大的内存区域，是.
原创
2022-07-29 10:49:44
385阅读
1 查看
less /proc/PID/status
less /proc/PID/statm
pmap PID(进程号)
memusage 命令 （yum install glibc-utils -y）
原创
2012-04-07 18:25:21
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HDF/NiFi优化性能的设置方法Posted on Jul 07, 2017 简介NiFi的默认设置可以满足一般的运行和测试需求，但是如果想要处理大容量数据流，那就远远不够了。本文将介绍与NiFi性能有关的几个设置参数，让NiFi可以高效运转。本文重点在如何优化初始配置或者对默认参数进行小幅修改，并不会深入讨论如何优化数据流设计和NiFi处理器。这些优化可以简单地可以通过编辑
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2024-04-05 22:12:20
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# Python 中 LGBMRegressor 的调优指南
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个强大的梯度提升框架，专为高效性和灵活性而设计。它在处理大规模数据集时相较于其他模型（如XGBoost和CatBoost）表现出更高的速度和更低的内存消耗。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 `LGBMRegressor` 并对其进行调优，以实现最佳性
原创
2024-09-16 03:29:21
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