数据库MySQL调优实战经验总结 MySQL 数据库的使用是非常的广泛,稳定性和安全性也非常好,经历了无数大小公司的验证.仅能够安装使用是远远不够的,MySQL 在使用中需要进行不断的调整参数或优化设置,才能够发挥 MySQL 的最大作用.下边的内容是我在工作中经验的总结,也作为自己的工作笔记,如果能够帮助到有需要的同志就更好了.MySQL 的优化可以从个方面来做: 一.架构层面 1.做主从复制.2.实现读写分离.3.分库分表. 二.系统层面 1.增加内存.2.硬盘使用固态硬盘 SSD.3.给磁…

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充 前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结 集成学习.Bagging和随机森林 集成学习 集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…

MySQL 数据库的使用是非常的广泛,稳定性和安全性也非常好,经历了无数大小公司的验证.仅能够安装使用是远远不够的,MySQL 在使用中需要进行不断的调整参数或优化设置,才能够发挥 MySQL 的最大作用.下边的内容是我在工作中经验的总结,也作为自己的工作笔记,如果能够帮助到有需要的同志就更好了.MySQL 的优化可以从个方面来做: 一.架构层面 1.做主从复制.2.实现读写分离. 二.系统层面 1.增加内存.2.硬盘使用固态硬盘 SSD.3.给磁盘做 raid0 或者 raid5 以增加磁盘的…

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次…JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以”大牛”.”大师”之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监控进程.分析定位瓶颈的工具,比如…

作者:vivo 互联网服务器团队- Chen Dongxing.Li Haoxuan.Chen Jinxia 随着业务的日渐复杂,性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课.性能优化从何着手?如何从问题表象定位到性能瓶颈?如何验证优化措施是否有效?本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践,希望给大家提供一些借鉴和参考. 一.背景介绍 在 Push 推荐中,线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件,之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送.服务由 Java 开发,CPU 密…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 xgboost入门与实战(实战调参篇) 前言 前面几篇博文都在学习原理知识,是时候上数据上模型跑一跑了.本文用的数据来自kaggle,相信搞机器学习的同学们都知道它,kaggle上有几个老题目一直开放,适合给新手练级,上面还有很多老司机的方案共享以及讨论,非常方便新手入门.这次用的数据是Classify handwritten digits using the famous MNI…

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章. 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验.之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水.由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧. 首先,很幸运的…

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的…

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)(二) 调优模型的基本方法 大家如果跑过模型的话,不论是demo还是实际项目,通常的情况都是先跑一次看看效果,然后针对某些效果不好的地方做一些调优,俗称「调参狗」,调优有很多方法,基本的方法是:根据模型在测试集合的badcase 来分析有没有共性的问题,譬如做一个文本分类,我们在训练集上效果很好,但是测试集上,某…