常用重写函数学习了Hadoop有一小段时间了，简单的了解了hadoop的原理，也尝试着编写代码解决一些实际的问题。在这里也对hadoop常用，实践中可调整的一些参数项进行了整理。1. Partitioner Shuffle 阶段在Map端的核心。决定了Mapper的输出将由哪一个reducer处理public static class MyPartitionerPar implements Pa
## Hadoop 写入慢查快
### 引言
Hadoop是一个分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理任务。然而，有时候我们会发现Hadoop在写入数据时的速度比读取数据时要慢得多。这引起了很多人的困惑和疑问。本文将探讨Hadoop写入慢的原因，并提供一些解决办法。
### Hadoop 写入过程
在了解Hadoop写入慢的原因之前，我们先来了解一下Hadoop的写入过程。Hadoop的写
原创
2023-10-01 05:02:50
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在进行MongoDB大数据量写入的情况下，Mongo同步出现过很多问题。简单记录一下：同步数据过慢：可参考https://yq.aliyun.com/articles/47336同步数据异常导致占用连接池资源：sharded connection to xxx not being returned to the pool SHARDING [conn32380] could not autospl
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2023-07-05 10:58:14
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HBase 简介 HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。HBase 数据模型 逻辑上，HBase 的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。 但从 HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看，HBase 更像是一个 multi-dimensional map。HBase 逻辑结构 HBase 物理存储结构 数据模型1
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2024-07-18 18:38:51
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一、learning rate 简述lr全称learning rate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是los
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2024-03-26 23:39:53
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调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。“得参数者，得天下“那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~01寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fast
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2024-03-18 20:15:06
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调参
原创
2021-07-12 14:39:54
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做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军）1.Visualize L
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2024-04-07 08:42:23
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在
深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积
神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。
在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果N网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。
技术博客Towards Data Science最近发布了
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2024-08-14 09:16:19
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"Editor$Edit$txbTitle":"这是绕过登录的标题：北京-宏哥"， 以上所述是小编给大家介绍的python接口自动化参数关联接口详解整合，}r2 = s.post(url2， 'XXX') # 填上面抓包内容c.set('.Cnblogs.AspNetCore.Cookies'，希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实，那我们想办法将这个参数提取出来就可以了 二、提取参数 1、我们需要的参
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2023-10-14 23:03:04
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在机器学习中，模型的参数调整是非常重要的一件事，如果能找到合适的参数，那么模型的泛化能力就会得到很大的提升。但现实是，模型有很多参数，而且这些参数的取值范围也都很大。如果用人工手动去调整，既费时又费力。好在，scikit-learn给我们提供了一个自动调参的解决方案——网格搜索。GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数
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2024-08-17 15:50:02
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文章目录前言一、Ray Tune是什么？二、使用步骤1.安装包2.引入库3.读入数据（与Ray Tune无关）4.构建神经网络模型（与Ray Tune无关）5.模型的训练和测试（与Ray Tune无关）6.构建“Trainable”7.超参搜索总结 前言本文以PyTorch框架构建的卷积网络模型做分类任务为例介绍如何使用Ray Tune进行自动调参，相关代码引自官网文档。一、Ray Tune是什
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2023-10-20 22:39:57
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cnn调参技巧记录，好的参数不光可以加速模型收敛，而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很难了，因为初始化参数选择的不好，导致结果十分不可控。因为不好的初始化参数导致结果很不可靠，
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2024-04-25 13:03:25
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一、Jvm参数设置 1、设置内存参数 java -Xms64m #JVM启动时的初始堆
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2021-07-12 09:35:00
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一、jmap -heap 命令结果分析（1.8和1.7会有区别） jmap -heap pid Attaching to process ID 3764, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. ...
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2021-07-24 14:11:00
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点到直线距离，直线的点向式与一般式互换
原创
2021-08-05 11:01:05
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（1） 二者应用不同一般Linear Regression是解决回归问题，而 Logistic Regression是应用于分类问题。Logistic Regression除了可以解决二分类问题外，还可以解决多分类问题。采用 Logistic Regression进行多分类的思路是：选取某个分类作为正样本，其他分类作为负样本建立一个二分类模型；以此类推建立多个（有几个分类就建几个）二分
一、背景介绍慢直播的兴起与运用，调节了现代人快节奏的生活、工作模式，使人们除了接收加工后的信息，还能接收一些原始信息，从而学会自己提取信息、总结信息来进行价值判断。同时，慢直播也增强了观众在远程事件中的参与感，使他们共时、共鸣的审美需求得到满足。城市形象作为旅游产品具有非实体化、无转移性、不规范性、无贮存性、强敏感性等特点。良好的城市形象可以吸引更多的游客，推动城市健康可持续发展的重要性是毋庸置疑
1、HDFS的文件写入过程详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:22
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Loading external data into greenplum database table using different ways...Greenplum 有常规的COPY加载方法，有基于分布式的并行的gpfdist加载方法；COPY方式适合用于加载小数据；gpfdist适合大数据量加载；下文中将讨论这两种数据加载方式。gp_sydb=# select current_databas
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2024-07-26 18:20:31
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