from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_tes…

解决的问题 解决并发效率问题,将任务拆分成流水线,然后多线程并发执行,比之单线程执行快. 案例 CPU 流水线 Tomcat 容器 Structs…

本篇和大家谈谈一种通用的设计与处理模型--Pipeline(管道). Pipeline简单介绍 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系统中.据称,假设说Unix是计算机文明中最伟大的发明,那么,Unix下的Pipe管道就是尾随Unix所带来的还有一个伟大的发明[1].我觉得管道的出现,所要解决的问题,还是软件设计中老生常谈的设计目标--高内聚,低耦合.它以一种"链式模型"来串接不同的程序或者不同的组件,让它们组成一条直线的工作流.这样给定一个完整的输入,经过各个组件的先后协同处…

场景 1.经常在Windows, MacOSX 开发C多线程程序的时候, 经常需要和线程打交道, 如果开发人员的数量不多时, 同时掌握Win32和pthread线程 并不是容易的事情, 而且使用Win32线程并不能写出跨平台的实现. 所以在成本的制约下选用pthread作为跨平台线程库的首选. 有足够人力的公司可以再封装一层对Win32和本地pthread的调用. 比如 chrome. 2.线程在做高可用, 高性能的程序时必不可少, 比如Socket, 并发任务, 顺序任务,文件下载等需要充分利…

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

1.慢查询 1.1 慢查询的生命周期 步骤一:client通过网络向Redis发送一条命令 步骤二:由于Redis是单线程应用,可以把Redis想像成一个队列,client执行的所有命令都在排队等着server端执行 步骤三:Redis服务端按顺序执行命令 步骤四:server端把命令结果通过网络返回给client 说明: 慢查询发生在命令执行过程中,不包含网络延迟时间及排除等待执行的时间 客户端超时不一定慢查询,但慢查询是客户端超时的一个可能因素 1.2 慢查询的配置项 slowlog-max…

sklearn.pipeline pipeline的目的将许多算法模型串联起来,比如将特征提取.归一化.分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流. 优点: 1.直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search对参数进行选择. 1.DictVectorizer.DecisionTreeClassifier-->pipeline模型 import pandas as pd import numpy as np titani…

Spark提供了便利的Pipeline模型,可以轻松的创建自己的学习模型. 但是大部分模型都是需要提供参数的,如果不提供就是默认参数,那么怎么选择参数就是一个比较常见的问题.Spark提供在org.apache.spark.ml.tuning包下提供了模型选择器,可以替换参数然后比较模型输出. 目前有CrossValidator和TrainValidationSplit两种,比如一个文本情感预测模型. Pipeline只有三步,第一步切词,第二步HashingTF,第三步NB分类 Pipelin…

1.单体(数据)映射:基本操作:数据的单次映射: 2.管道流:数据的流程化处理 基础是monand类型,形式是声明式编程: Pipeline模型: 它以一种“链式模型”来串接不同的程序或者不同的组件,让它们组成一条直线的工作流.这样给定一个完整的输入,经过各个组件的先后协同处理,得到唯一的终于输出. pipeline(管道)借鉴于 Unix Shell 的管道操作——把若干个命令串起来,前面命令的输出成为后面命令的输入, 面向(monad)类型的编程:类型是流上的节点: 类型的上下转换.类型对p…

Pthread线程使用模型之二工作组(Work crew) 场景 1.一些耗时的任务,比如分析多个类型的数据, 是独立的任务, 并不像 pipeline那样有序的依赖关系, 这时候pipeline就显得不合适了,因为它不能同时处理这些任务. 当然有些任务A可能依赖任务B的输出, 这可能就嵌套了pipeline模型了. 2.复杂的计算,可以分开独立的逻辑单独处理, 之后再合并结果. 说明 1.在工作组里, 数据是被一组线程独立处理的, 这意味着有一个"parallel decomposition&…