部署mongodb的生产服务器,给出如下相关建议: 使用虚拟化环境: 系统配置 1)推荐RAID配置 RAID(Redundant Array of Independent Disk,独立磁盘冗余阵列)是一种可以让我们把多块磁盘当做单独一块磁盘来使用的技术.可使用它来提高磁盘的可靠性或者性能,或二者兼有.一组使用RAID技术的磁盘被称作RAID磁盘阵列. RAID根据性能的不同,存在着多种配置方式,通常兼顾了速度与容错性.下列是几种最常见的配置方式: RAID0 使用磁盘分割技术(disk st…

部署MongoDB的生产服务器,给出如下相关建议: 使用虚拟化环境: 系统配置 1)推荐RAID配置 RAID(Redundant Array of Independent Disk,独立磁盘冗余阵列)是一种可以让我们把多块磁盘当做单独一块磁盘来使用的技术.可使用它来提高磁盘的可靠性或者性能,或二者兼有.一组使用RAID技术的磁盘被称作RAID磁盘阵列. RAID根据性能的不同,存在着多种配置方式,通常兼顾了速度与容错性.下列是几种最常见的配置方式: RAID0 使用磁盘分割技术(disk st…

一.scikit-learn库中的网格搜索调参 1)网格搜索的目的: 找到最佳分类器及其参数: 2)网格搜索的步骤: 得到原始数据 切分原始数据 创建/调用机器学习算法对象 调用并实例化scikit-learn中的网格搜索对象 对网格搜索的实例对象fit(得到最佳模型及参数) 预测 以kNN算法为例,Jupyter中运行: import numpy as np from sklearn import datasets # 得到原始数据 digits = datasets.load_digits(…

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read…

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear…

写在前面 之前只停留在理论上,没有实际沉下心去调参,实际去做了后,发现调参是个大工程(玄学).于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验.方便以后查询和回忆. 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r)d,d>1 3.RBF核函数(高斯核函数): K(xi,xj)=exp(−γ||xi−xj||2),γ…

此文已由作者袁欢授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 在Docker中安装mongodb 采用的mongodb镜像:https://registry.hub.docker.com/u/tutum/mongodb/ 以该镜像启动一个容器(注意此时mongodb是standalone模式): docker run -d --name=mongodb -p 27017:27017 -p 28017:28017 tutum/mongodb:3.0 docker log…

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…

原文地址: https://blog.csdn.net/linxid/article/details/81189154 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.Python实现自动贝叶斯调整超参数 [导读]机器学习中,调参是一项繁琐但至关重要的任务,因为它很大程度上影响了算法的性能.手动调参十分耗时,网格和随机搜索不需要人力,但需要很长…

原文地址: https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9ATextCNN%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8A%80%E5%B7%A7/ 对于文本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使用常见的简单模型做个baseline.对于文本分类而言f…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择.扩展.HA和监控.在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个…

备份 1. 只有在有信心能在紧急情况下完成迅速部署的情况下,备份才是有用的.所以,无论选择了哪种备份技术,一定要对备份及恢复备份的操作进行练习,知道了然于心. 2. 通常情况下,应对副本集的非主节点(与主节点相对)进行备份. 3. 对服务器进行备份 1). 文件系统快照:使用快照备份需要开启日记系统.该方法无需其他准备,只需生成快照即可,时间不限. 如果是对正在运行的系统生成快照,那么快照的数据内容本质让相当于使用kill -9 命令强制终止后的数据内容.因此,mongod在启动时会对日志文件进…

如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择.扩展.HA和监控.在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个…

本文主要内容来自MongoDB官方文档http://docs.mongodb.org/manual/administration/production-notes/.并结合了实际工作情况进行分享. 1)软件包的选择 确保使用最新的稳定版本.目前我们线上使用的版本是2.4.6.MongoDB软件包下载页面http://www.mongodb.org/downloads. 确保线上环境总是使用64位版本.32位版本只能用于测试和开发使用,因为32位版本最大只能存储2GB的数据.启动MongoDB的时…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

(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-…

闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微…

hyperopt自动调参 在传统机器学习和深度学习领域经常需要调参,调参有些是通过通过对数据和算法的理解进行的,这当然是上上策,但还有相当一部分属于"黑盒" hyperopt可以帮助我们做很多索然无味的调参工作 示例 直接看代码以及注释比较直接,下面通过一个随机森林可以感受一下: # coding=utf-8 from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from skl…

什么是Grid Search 网格搜索? Grid Search:一种调参手段:穷举搜索:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果.其原理就像是在数组里找最大值.(为什么叫网格搜索?以有两个参数的模型为例,参数a有3种可能,参数b有4种可能,把所有可能性列出来,可以表示成一个3*4的表格,其中每个cell就是一个网格,循环过程就像是在每个网格里遍历.搜索,所以叫grid search) Simple Grid Search:简单的网格搜索 以2个参数的…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.imooc.com/article/43784?block_id=tuijian_wz 鄙人调参新手,最近用lightGBM有…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection…

在利用gridseachcv进行调参时,其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚,就自己找了下,具体如下: parameters = {'eps':[0.3,0.4,0.5,0.6], 'min_samples':[20,30,40]}db = DBSCAN(metric='cosine', algorithm='brute').fit(xx)grid = GridSearchCV(db, parameters, cv=5, scoring='adjusted_rand_s…

DJI-A2飞控系统用户手册 https://wenku.baidu.com/view/bb632f88227916888586d749.html DJI-A2调参软件视频教程 http://www.bilibili.com/video/av7767675/ 一:安装驱动程序和调参软件 要先在DJI官网下载软件. 下载完软件后,点击进去主界面 调参过程需要为系统供电, 注意:USB端口最多能提供500mA电流,则需要接电池供电. 飞行控制模式 2.工具检查 工具:调参系数的保存导出导入,陀螺仪.…

调参步骤: 遥控器,电动机和电调对应的APM飞控连线——遥控器校准——电调行程校准——加速度计校准——磁罗盘校准——故障保护设定(遥控器和飞控)——飞行模式设定并调整——自动调参设定选项 APM飞控调参所需的软件为: 用USB线把飞控连接至电脑, 打开驱动精灵,安装驱动 已安装驱动. 打开Mission Planner 刷固件——点击初始设计——安装固件——点击小车——然后点击四轴 连接 点击初始设置——必要硬件 加速度计校准(按提示操作.....) 磁罗盘校准 遥控器校准 飞行模式校准 APM…

核化这个概念在很多机器学习方法中都有应用,如SVM,PCA等.在此结合sklearn中的KPCA说说核函数具体怎么来用. KPCA和PCA都是用来做无监督数据处理的,但是有一点不一样.PCA是降维,把m维的数据降至k维.KPCA恰恰相反,它是把m维的数据升至k维.但是他们共同的目标都是让数据在目标维度中(线性)可分,即PCA的最大可分性. 在sklearn中,kpca和pca的使用基本一致,接口都是一样的.kpca需要指定核函数,不然默认线性核. 首先我们用下面的代码生成一组数据. import…