armel和armhf区别选择
出于低功耗、封装限制等种种原因，之前的一些ARM架构处理器因为内部资源宝贵，加入浮点运算单元是十分奢侈的，因为需要额外的软件实现。随着技术发展，目前高端的ARM处理器已经具备了硬件执行浮点操作的能力。这样新旧两种架构之间的差异，就产生了两个不同的嵌入式应用程序二进制接口（EABI）——软浮点与矢量
LNMT架构概念所谓的LNMT架构指的就是Linux操作系统上部署Nginx web服务器、MySQL数据库服务器、Tomcat中间件服务器。LlinuxNnginxMmysqlTtomctlAapachePPHP实验部署tomcat 单机部署 安装两个tomcat （修改第二个tomcat主配置文件的所有端口）部署mariadbyum安装命令：yum -y install mariadb-ser
什么是光照模型？光照模型就是一个公式，使用这个公式来计算在某个点的光照效果。 标准光照模型在标准光照模型里，我们把进入摄像机的光分为下面几个部分自发光（Self-luminous）（如萤火虫）高光反射（Specular）漫反射（Diffuse）Diffuse = 直射光颜色 * max(0，cosθ(光和法线夹角)) 这个max 后面的0其实就是夹角大于90度
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2024-10-04 13:33:27
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一、Lambda架构需求Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。2012年Storm的作者Nathan Marz提出的Lambda数据处理框架。Lambda架构的目
# LightGBM模型架构及代码示例
## 1. 引言
LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它在大规模数据集上具有高效训练速度和较低的内存占用，广泛应用于各种机器学习和数据挖掘任务中。本文将介绍LightGBM的模型架构以及如何使用Python代码实现。
## 2. LightGBM模型架构
Light
原创
2023-12-18 04:10:32
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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
炼丹笔记：记录我们的成长轨迹LightGBM如何保存模型？用lgb保存模型遇到了几个坑，在这里记录一下。在用Lightgbm.LGBMClassifier训练生成模型时，Scikit-learn 官网上建议的两种方式：1.pickle方式这里我写了保存和加载两种方式：import pickledef pkl_save(filename,file): output = open(fil
原创
2021-12-14 17:32:24
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lightGBM简介 xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法：RF、GBM、SVM …….. 现在微软推出了一个新的boosti
原创
2022-09-09 00:34:00
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lightGBM实践
原创
2021-08-02 16:02:47
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# LightGBM Spark介绍与实践
## 什么是LightGBM Spark
LightGBM Spark是一个结合了LightGBM和Apache Spark技术的工具，可以用于大规模、高效的机器学习任务。LightGBM 是一个基于决策树算法的快速、高效的梯度提升框架，而Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架。将两者结合，可以实现在大规模数据集上进行高
原创
2024-03-09 03:47:56
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最近正好用树模型，所以正好整理一下相关的示例代码，方便大家进行后面的修
原创
2023-03-19 09:39:49
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原创
2021-10-19 15:49:05
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在Linux环境下安装lightgbm是许多数据科学家和机器学习工程师常常会遇到的问题。LightGBM是一个快速的、分布式的梯度提升框架，得到了广泛的应用。
在Linux系统中安装LightGBM并不复杂，下面将介绍一种简单的方法：
首先，打开终端，使用git命令将LightGBM的源代码克隆到本地：
```
git clone --recursive https://github.com/
原创
2024-04-22 10:57:08
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# 使用R语言实现LightGBM的指南
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效、快速且能够处理大规模数据的梯度提升模型。作为一名刚入行的开发者，学习如何在R语言中实现LightGBM将为你在数据科学和机器学习领域打下良好的基础。本文将为你提供详细的步骤和代码示例，并用表格、甘特图以及类图的可视化方式来帮助你更好地理解过程。
## 整体流程
da和pip安装库之间的区别 代码 from lightgbm import LGBMClassifier X = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]] y
原创
2023-06-21 20:08:10
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今天给大家分享一篇整理的干货：loadrunner安装Linux负载机1.准备条件下载LoadRunner Generator11.0 for Linux.iso镜像打开Linux服务器使用ftp将镜像文件传入Linux服务器中将镜像文件重命名为lr.iso2.安装镜像文件ps：#代表在root用户下，$代表在loadrunner用户下2.1 镜像挂载创建一个空的文件夹（位置随意），将镜像文件挂载
文章目录GPU简介GPU 与 CPU 的区别并行性矢量处理和标量处理矢量处理标量处理Vertex shader 和 Fragment shaderVertex shaderFragment shaderTBR, TBDR 与 IMRIMRTBREarly-ZTBDR(Tile-Based Deferred Rendering)HSR(Hidden Surface Removal)总结PowerV
### lightGBM安装 Python的完整指南
lightGBM 是一个高效的梯度增强决策树框架，用于机器学习任务。本文将详细介绍如何在 Python 环境中安装 lightGBM，包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
#### 环境准备
在安装 lightGBM 之前，需要确保系统满足相应的软硬件要求。以下是相关的版本兼容性矩阵：
| 组件
# 使用 LightGBM 进行回归分析的完整流程
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集和高维数据。本文将指导你如何使用 Python 和 LightGBM 实现回归任务。我们会通过一个具体的流程进行讲解。
## 流程概览
下面是进行 LightGBM 回归分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
个性化搜索需要满足：• 具备较强的语义理解能力，精准命中搜索需求； • 满足搜索关键词和内容的多样性特点，可根据用户行为优化排序，实现个性化搜索； 例如: a. 搜索“吃鸡”，可能是游戏吃鸡内容搜索，也可以能是新闻内容搜索； b. 用户点赞过的店铺优先排序出现；开放搜索tag_match 函数在个性化搜索中的应用功能介绍： tag_match : 用于对查询语句和文档做标签匹配，使用匹配结果对文档
