为了方便查看,转载了这篇XGBoost调参指南 原文链接: XGBoost参数XGBoost的参数可以分为三种类型:通用参数、booster参数以及学习目标参数General parameters:参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster,常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model)。 Booster parameters:这取决于使用
Python 开发中,`queue` 模块是一个处理队列数据结构的重要工具。它为多线程编程提供了一个简单的 API,使得线程间的通信变得更为高效和安全。随着 Python 版本的迭代,`queue` 模块也经历了一些变化。本文将以复盘记录的方式探索 Python 的 `queue` 模块中可能遇到的问题,并提供解决方案。 # 版本对比 在 Python 的不同版本中,`queue` 模块的
原创 6月前
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一、线程安全等级之前的博客中已有所提及“线程安全”问题,一般我们常说某某类是线程安全的,某某是非线程安全的。其实线程安全并不是一个“非黑即白”单项选择题。按照“线程安全”的安全程度由强到弱来排序,我们可以将java语言中各种操作共享的数据分为以下5类:不可变、绝对线程安全、相对线程安全、线程兼容和线程对立。 1、不可变在java语言中,不可变的对象一定是线程安全的,无论是对象的方法实现还是方法的
# 用Python实现Pool参数大小Python中,当我们进行多进程处理时,通常会使用`multiprocessing`模块来创建一个进程池(Pool),而池的参数大小则直接影响程序的性能和资源使用情况。本文将指导你如何设置Python的Pool参数大小,并提供完整的代码示例。 ## 工作流程 下面是实现Python Pool参数大小的基本步骤: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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请看如下一段程序: def extend_list(v, li=[]): li.append(v) return li list1 = extend_list(10) list2 = extend_list(123, []) list3 = extend_list('a') print(list1) print(list2) print(list3) print(list1 is list3)
通过阅读本文,您将学习如何设置自己的 gRPC 客户端和服务器以使用 Python 上传/下载文件。供您参考,gRPC 被称为远程过程调用,这是一种现代开放源代码,用于将设备、移动应用程序和浏览器连接到后端服务。它的核心具有以下功能: simple service definition— 通过 Protocol Buffers 定义,一个强大的二进制序列化工具 scalable— 扩展到每秒数百万
转载 2023-07-13 10:55:58
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Q:Ihave55886messagesinmymessagequeuethatIneedtogetridof.Ican'tseemtogetridofthemwhenIpressremovemessages-->all.Itsaysthemessagesare"marked"fordeletion,butafterpressingrefresh(whichtakesages)theyare
原创 2018-05-14 16:20:56
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文章目录PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类映射类型的数据集torchvision工具包的使用可迭代类型的数据集总结 PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类在使用PyTorch构建和训练模型的过程中,经常需要将原始的数据转换为张量。为了能够方便地批量处理图片数据,PyTorch引入了一系列工具来对这个过程进行包装。PyTorch数据的载入使用torch.utils.data.Dat
转载 2024-09-03 21:02:07
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抑制过拟合:四个方法1.添加正则项L1正则项 (作为特征选择器,模型稀疏)尽可能是余项(w相关项)为0 ,(说明细胞是死掉的,模型就变得稀疏,这个细胞就没用,在模型进行压缩的时候可以砍掉就可以很大倍数的压缩), w为0的时候这个细胞是没有意义的。入 自己定义的,J(w)是lossL2正则项(连续可导,易于训练)2.Dropout$$ X \sim b(n, p) $$以2算式丢弃神经网络的节点。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。pyecharts简直漂亮极了,这比python的其他数据可视化库帅多了,比如Matplotlib,Seaborn,Pandas和Bokeh,Plotly,Cufflinks,
opencv_python使用一、opencv中的Gui特性:  1、读入图像:    cv2.imread()函数读入图像。其参数是:      (1)此图片的路径。      (2)告诉函数如何读取这幅图片:            cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像。但图像的透明度会被忽略,可以用1表示。        cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图
转载 2024-04-10 18:21:32
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Label 控件 在 Tkinter 中, Label 控件用以显示文字和图片. Label 通常被用来展示信息, 而非与用户交互. (注: Label 也可以绑定点击等事件, 只是通常不这么用).import tkinter as tk # 创建窗口对象 root = tk.Tk() #创建标签组件并绑定父组件root label = tk.Label(root, text="Hello, w
本文基于Spark 2.1.0版本新手首先要明白几个配置:spark.default.parallelism:(默认的并发数) 如果配置文件spark-default.conf中没有显示的配置,则按照如下规则取值: 本地模式(不会启动executor,由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发):spark-shell spark.default.parallelism = 1 sp
目录一、kafka基本概念1、kafka核心API2、topic、partition3、生产者、消费者a)、生产者b)、消费者4、kafka的应用场景二、kafka安装和启动1、安装2、启动3、设置多个broker4、利用Kafka Connect进行导入/导出数据三、应用1、生产者2、消费者a)、消费者故障b)、自动提交offset场景示例c)、手动提交offset场景示例d)、订阅指定的分区e
1、RDD概述1.1 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫弹性分布式数据集,是Spark中对于分布式数据集的抽象。代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2 RDD五大特性1、一组分区,即是数据集的基本组成单位,标记数据是哪个分区的 2、一个计算每个分区的函数 3、RDD之间的依赖关系 4、一个Partit
# Java 获取参数大小 在Java编程中,我们经常需要获取参数大小参数大小可以指参数的个数,也可以指参数的字节长度。本文将介绍如何在Java中获取参数大小,并提供相应的代码示例。 ## 获取参数数量 要获取参数的数量,我们只需要使用Java的反射机制。Java的反射机制提供了一种在运行时检查类、方法、字段等的能力。通过反射,我们可以获取方法的参数信息,从而获取参数的数量。 下面
原创 2023-12-21 04:12:41
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nginx调优:main 全局设置 所有区域都生效 server 主机设置 uptream 负载均衡服务器设置 设置后端服务器的 location URL匹配特定位置的设置 匹配网页 关系: server继承main location继承server   upstream既不传也不继承 调整内核参数:vim /etc/sysctl.conf  
只给出必需的参数:ask_ok(‘Doyoureallywanttoquit?’)给出一个可选的参数:ask_ok(‘OKtooverwritethefile?’,2)或者给出所有的参数:ask_ok(‘OKtooverwritethefile?’,2,‘Comeon,onlyyesorno!’)这个示例还介绍了in关键字。它可以测试一个序列是否包含某个值。默认值是在定义过程中在函数定义处计算的,
# Java查询参数大小 在开发Java应用程序时,我们经常需要处理查询参数。查询参数是在URL中传递的键值对,用于向服务器发送请求。在某些情况下,我们可能需要确定查询参数大小,以便做一些逻辑处理。 本文将介绍如何在Java中查询参数大小,并提供相应的代码示例。我们将使用Java的Servlet API来处理查询参数。 ## 什么是查询参数? 查询参数是在URL的末尾添加的键值对。它们以
原创 2023-11-18 04:53:26
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目录1 Nginx能做什么2 反向代理3 负载均衡3.1 RR(默认)3.2 权重3.3 ip_hash3.4 fair(第三方)3.5 url_hash(第三方)4 HTTP服务器5 正向代理6 热启动1 Nginx能做什么——反向代理——负载均衡——HTTP服务器(动静分离)
转载 2024-10-25 09:04:52
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