一、学习知识点摘要了解 LightGBM 的参数与相关知识掌握 LightGBM 的Python调用并将其运用到英雄联盟游戏胜负预测数据集上 1. 实验室介绍1.1 LightGBM的介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的
# Python进程池内存满问题解析
## 引言
在使用Python进行多进程编程时，我们常常会遇到进程池内存满的问题。当使用进程池进行并发处理时，如果处理的任务过多或者任务的内存占用较大，可能会导致内存不足的情况，从而影响程序的执行效率甚至导致程序崩溃。本文将从原理、解决方案以及代码示例等方面对Python进程池内存满问题进行深入分析。
## 为什么会出现内存满的问题？
在理解Pytho
原创
2023-12-26 08:46:49
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1 说明整体上未来的设备都是智能设备,所以应用数据进行故障诊断应该是比较靠谱的。智能设备（intelligent device）是指任何一种具有计算处理能力的设备、器械或者机器。 功能完备的智能设备必须具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能以及行之有效的执行功能。假设：这里假设设备可以连接互联网，以一定频次（例如5秒/次）向服务器发送数据。（需要的话服务器也可以秒级的将数据返回设备）如果未来
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2023-08-27 12:45:42
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故障预测算法分类故障预测算法分为三类：基于模型(model-driven)的故障预测技术；基于数据驱动(data—driven)的故障预测技术；基于统计可靠性的故障预测技术。基于模型的故障预测技术基于模型的故障预测指采用动态模型或过程的预测方法。物理模型方法、卡尔曼／扩展卡尔曼滤波／粒子滤波以及基于专家经验的方法等均可划为基于模型的故障预测技术。基于模型的故障预测技术一般要求对象系统的数学模型是已
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2023-08-05 12:20:12
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故障预测基本概念本文用于记录学习过程中的点点滴滴，如有错误望不吝指出。最近阅读了一些故障预测相关的文章，对于故障预测有了一些基本概念上的理解，在此进行分享：在20世纪60年代之前，公司的维护主要采取故障发生之后进行维护的方法，这种称为纠正的维护已经被预测故障机制进行了修正，即在故障发生之前进行的维护。 这两种维护 - 纠正和预防 - 呈现下面描述的某些变化。下图显示了它们的全局结构。 可见，基于预
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2023-10-19 06:59:54
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1.采取排球比赛规则2.规则介绍：前四局采用二十五分制，每个队只有赢得二十五分，并同时超过二分时，才胜一局，正式比赛采用五局三胜制，决胜局采取15分制，一人先得8分后，两队交换场区，按原位置顺序继续比赛到结束。在决胜局（第五局）之比赛先获15分并领先两分为胜。3.插入代码# -*- encoding:utf-8 -*-
'''
模拟排球竞技
@author: LuDuo
'''
# 比赛规则：
#
整理下这个项目的思路：对于一般实习或校招生，项目可能比较少。关键要把项目的重点，难点，是如何做的，怎么解决的，学到了什么说清楚。项目中用到的技术栈好好准备，面试的时候一定要讲清楚，如果能在底层深挖一下会更好。 〇、项目简介2020.01 - 2020.02 阿里天池数据挖掘比赛——快来一起挖掘幸福感。数据：Excel形式数
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2024-07-25 20:08:41
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# Python故障预测：一种实用的方法
故障预测在各行各业中扮演着越来越重要的角色，尤其是在制造、运输和信息技术等领域。通过分析历史数据和使用机器学习算法，企业可以预见设备故障，从而降低停机时间并提高效率。本文将介绍如何利用Python进行故障预测，并提供一个简单的代码示例。
## 1. 什么是故障预测？
故障预测是通过数据分析和机器学习技术，对设备或系统在未来可能发生故障的情况进行预测的
## Python进程池内存强制释放实现的流程
为了实现Python进程池内存的强制释放，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建进程池对象 |
| 2 | 向进程池提交任务 |
| 3 | 等待所有任务完成 |
| 4 | 关闭进程池 |
| 5 | 强制终止进程池中的所有子进程 |
| 6 | 释放内存 |
接下来，我将详细介绍
原创
2023-08-20 09:20:45
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分类 ，这是有很多非常成熟的算法，非常直观，按照一个分类属性，把样本分为不同的类别。聚类 ，聚类与分类的差别在于，分类分析有一个分类属性作为输出，比如“好”、“坏”之类，但聚类没有。聚类分析探索各个样本间的内在关系，并按一定标准把它们“聚”在一块。按照有没有相应的输出分类属性，一个术语是，分类是有指导的学习，而聚类是无指导的学习；关联分析，就是著名的购物篮分析，例子就是沃尔玛的啤酒和尿布，探索数据
类别不平衡的设备故障预测背景&需求数据集是一个设备故障的数据集，记录了近1000台设备在2001-2011年间多个时间节点的设备状态和是否故障，大概数据如下所示，一共有约12W条数据需求的话就是根据这些数据建立一个设备故障预测模型，尽可能减小failure样本的误判率难点主要是在类别极度不平衡，虽然有12W条数据，但是failure样本数据只有100多条，所以并不是简单调个sklearn就
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2024-08-05 21:32:38
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设备故障预警和状态监测根据设备运行规律或观测得到的可能性前兆，在设备真正发生故障之前，及时预报设备的异常状况，采取相应的措施，从而最大程度的降低设备故障所造成的损失。随着设备装置和工程控制系统的规模和复杂性日益增大，为保证生产过程的安全平稳,通过可靠的状态监控技术及时有效的监测和诊断过程异常就显得尤为迫切和重要。现有的设备故障预警技术主要分为三大类：基于机理模型的方法、基于知识的方法和基于数据驱动
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2023-07-10 18:01:41
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# Java常量池内存溢出
## 引言
Java常量池是Java堆中的一部分，用于存储编译器生成的字面量和符号引用，包括字符串常量、类和接口的全限定名、字段和方法的名称和描述符等。在运行中，Java虚拟机会通过符号引用来定位具体的实体，从而实现程序的正确执行。然而，常量池的大小是有限的，如果常量池中的项过多，就会导致内存溢出的问题。
## 常量池内存溢出的原因
常量池内存溢出的主要原因是常量池
原创
2023-08-10 11:23:04
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# Java线程池内存问题解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你解决“Java线程池内存问题”。在这篇文章中，我将介绍整个解决问题的流程，并为你提供每一步所需的代码和详细说明。
## 解决方案流程
为了更好地理解整个解决方案的流程，我们可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 观察内存问题现象 |
| 2 | 分析内存问题原因
原创
2024-05-03 06:06:45
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# 教你实现：Android 线程池引发内存溢出
在 Android 开发中，线程池是处理多线程任务的常用工具。然而，如果线程池未能合理地管理线程，可能导致内存溢出。本文将指导你实现一个简单的线程池及其引发内存溢出的过程。
## 流程概述
以下是实现内存溢出的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -----
今天使用python做了arima model，其他都是没有问题的，但是在预测时遇到一个很大的问题，查了半天，中文英文都查了，文档也查了，似乎没有办法解决，可能是在python的statsmodels.tsa.arima_model设计过程中就是没有考虑这种情况吧。本文先讲一下使用python做arima model的一些基本情况和注意事项，然后讲一下存在的问题。1. statsmodels.ts
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2023-12-19 22:09:55
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机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现，在CWRU数据上实战**1、随机信号的幅值概率密度函数介绍****2、代码实战**2.1导入包2.2定义CWRU数据读取函数**3、内圈故障幅值概率密度函数分析**3.1时域图绘制3.2编程思路分析**4、封装成一个plt_amp_prob_density_fun()函数**4.1滚动体故障轴承幅值概率密度函数分析
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2024-08-14 18:18:16
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# 故障预测和故障诊断的Python实践
在工业和工程领域，设备的故障预测和诊断至关重要。随着物联网与机器学习技术的发展，利用Python进行故障预测和诊断已经成为一种趋势。本文将介绍基本的故障预测与诊断方法，并提供一些代码示例。
## 什么是故障预测和故障诊断？
- **故障预测**是指通过对系统的监测和数据分析，提前识别设备可能发生故障的时间和类型。
- **故障诊断**则是在故障发生后
# 如何实现Python进程池内存一直上涨
## 引言
在使用Python进行并发编程时，我们经常会用到进程池来提高程序的效率。然而，如果不妥善地管理进程池，可能会导致内存持续增长，最终耗尽系统资源。本文将介绍如何实现Python进程池内存一直上涨的问题，并提供相应的解决方案。
## 整体流程
以下是解决该问题的整体流程。
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-22 17:15:47
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1. 进程池进程池，只开指定数目的进程数（一般是CPU内核数+1）这样调度多个任务时，执行效率要比同时开多个进程执行效率要高很多（因为当同时开多个进程时，开进程是很占用资源的，时间都浪费在开进程上面了）进程池方法-----p.map() from multiprocessing import Pool
import time
import random
def func(i):
time
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2024-04-11 18:52:44
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