ELM算法模型是最近几年得到广泛重视的模型,它不同于现在广为火热的DNN. ELM使用传统的三层神经网络,只包含一个隐含层,但又不同于传统的神经网络.ELM是一种简单易用.有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法.2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出.传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解.极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好

本文主要是工作过程中总结的一些jvm调优的参数和注意的地方,作为一个备忘录,先占个坑,有时间在来细化具体的实例. gc日志是覆盖的方式如果文件名字固定会导致上一次被覆盖可以采用这个-Xloggc:backv2_gc_%t.log jinfo可以动态修改java -XX:+PrintFlagsFinal -version|grep manageable这些参数 打印java可配置的非稳定参数:java -XX:+PrintFlagsFinal ,输出的信息中 ":=" 表明了参数被用户或

1. pdflush刷新脏数据条件 (linux IO 内核参数调优 之 原理和参数介绍)上一章节讲述了IO内核调优介个重要参数参数. 总结可知cached中的脏数据满足如下几个条件中一个或者多个的时候就会被pdflush刷新到磁盘: (1)数据存在的时间超过了dirty_expire_centisecs(默认30s)时间 (2)脏数据所占内存 /(MemFree + Cached - Mapped) > dirty_background_ratio.也就是说当脏数据所占用的内存占(MemFre

3.JVM参数 在JVM启动参数中,可以设置跟内存.垃圾回收相关的一些参数设置,默认情况不做任何设置JVM会工作的很好,但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能.通过设置我们希望达到一些目标: GC的时间足够的小 GC的次数足够的少 发生Full GC的周期足够的长 前两个目前是相悖的,要想GC时间小必须要一个更小的堆,要保证GC次数足够少,必须保证一个更大的堆,我们只能取其平衡. (1)针对JVM堆的设置,一般可以通过-Xms -Xmx限定其最小.最大值,为了防止

一.Throughput收集器(吞吐量)-XX:+UseParallelGC-XX:+UseParallelOldGC *参数调整:通过调整堆大小,减少GC停顿时间,增大吞吐量增强堆大小可以减少Full GC频率,但却会增加停顿时间1.手动调整-Xmn -Xms -XX:NewRatio=N手动指定堆内存大小和代空间比例,一般要多次试验2.自动参数调整-XX:MaxGCPauseMillis=N 可接受最大停顿时间-XX:GCTimeRatio=N 可接受GC时间占比(目标吞吐量) 吞吐量=1-

(1)参数 -Xms:初始堆大小 -Xmx :最大堆大小 此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存 -Xmn :年轻代大小 整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小.持久代一般固定大小为64m,所以增大年轻代后,将会减小年老代大小.此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8. -XX:NewSize:设置年轻代大小 -XX:MaxNewSize:年轻代最大值 -XX:NewRatio 年老代与年轻代的比值 -XX:SurvivorRat

1. pdflush刷新脏数据条件 (linux IO 内核参数调优 之 原理和参数介绍)上一章节讲述了IO内核调优介个重要参数参数. 总结可知cached中的脏数据满足如下几个条件中一个或者多个的时候就会被pdflush刷新到磁盘: (1)数据存在的时间超过了dirty_expire_centisecs(默认30s)时间 (2)脏数据所占内存 /(MemFree + Cached - Mapped) > dirty_background_ratio.也就是说当脏数据所占用的内存占(MemFre

http://backend.blog.163.com/blog/static/2022941262013112081215609/ http://blog.csdn.net/icycode/article/category/5966733 http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_b374c0f30102wboi.html         1. pdflush刷新脏数据条件 (linux IO 内核参数调优 之 原理和参数介绍)上一章节讲述了IO内核调优介个重

yarn的参数调优,必调参数 28>.yarn.nodemanager.resource.memory-mb  默认为8192.每个节点可分配多少物理内存给YARN使用,考虑到节点上还 可能有其他进程需要申请内存,该值设置为物理内存总数/1.3比较合适, 例如128G内存的节点可以分配100G   30>.yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 默认为8.每个节点可分配多少虚拟核给YARN使用,通常设为该节点定义 的总虚拟核数即可.

内容来自 https://blog.tanteng.me/2016/03/nginx-buffer-params/.有空再详细了解 Nginx性能调优之buffer参数设置 打开Nginx的error.log日志文件,发现很多warn的警告错误,提示: ①2016/03/25 13:18:35 [warn] 1171#0: *10875 an upstream response is buffered to a temporary file /var/cache/nginx/fastcgi_te

1.背景 由于种种原因,最近将核心业务生产使用的HBase迁移到了云上的弹性MapReduce(EMR)集群上,并使用了EMR的HBase组件默认参数配置. 结果在流量高峰期出现了宿主机故障,挂掉了两个core节点(部署了region server和datanode),大量region rit,花了15分钟才自动恢复,硬生生吃了一个P0故障. 复盘的时候发现,由于云上EMR对hdfs的socket超时参数默认设置了900000(15min),导致了region重新上线读取故障节点WAL日志的时候

堆配置 -Xms:初始堆大小 -Xms:最大堆大小 -XX:NewSize=n:设置年轻代大小 -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值.如:为3表示年轻代和年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4 -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值.注意Survivor区有两个.如3表示Eden: 3 Survivor:2,一个Survivor区占整个年轻代的1/5 -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小 说明: 1

GC通用参数 -Xmn -Xms -Xmx -Xss 年轻代 最小堆 最大堆 栈空间 -XX:+UseTLAB 使用TLAB,默认打开 -XX:+PrintTLAB 打印TLAB的使用情况 -XX:TLABSize 设置TLAB大小(一般不建议改动) -XX:+DisableExplictGC 线上环境一定要打开,避免写System.gc(),开启的话手动gc就不管用 ,FGC -XX:+PrintGC 开启打印GC日志 -XX:+PrintGCDetails 打印GC详细信息 -XX:+Pri

export HBASE_HEAPSIZE=16384export HBASE_OFFHEAPSIZE=25gexport HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -Xmx16g -Xms16g -Xmn4g -Xss256k -XX:MaxPermSize=256m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseParNewGC -XX:ParallelGCThreads=12 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:Paralle

JVM常用参数配置 -Xmx2048m 最大堆大小 -Xms1024m 初始堆大小 -Xmn1024m 年轻代大小 -XX:SurvivorRatio=8 Eden区与Survivor区的大小比值,设置为8,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:8,一个Survivor区占整个年轻代的1/10 -XX:+UseG1GC 使用 G1 (Garbage First) 垃圾收集器 -XX:MaxTenuringThreshold=14 提升年老代的最大临界值(tenuring thres

一.JVM的参数类型: 1.标配参数: java -version java -help 2.X参数: -Xmixed 混合模式(先编译后执行) -Xint  解释执行 -Xcomp 第一次使用就编译成本地代码 3.XX参数: Boolean类型:公式:-XX:+ (+表示开启 -表示关闭) 问题:如何查看一个正在运行中的java程序,它的某个JVM参数是否开启? public class HelloGC { public static void main(String[] args) thro

http://www.cnblogs.com/chen77716/archive/2010/06/26/2130807.html

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参

JVM参数调优 JVM参数调优是一个很头痛的问题,可能和应用有关系,下面是本人一些调优的实践经验,希望对读者能有帮助,环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器. 一:串行垃圾回收,也就是默认配置,完成10万request用时153秒,JVM参数配置如下$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XXermSize=256

nvme的设备,可以调优的参数比较少,相关的代码如下: blk_sysfs.c static struct queue_sysfs_entry queue_requests_entry = { .attr = {.name = "nr_requests", .mode = S_IRUGO | S_IWUSR }, .show = queue_requests_show, .store = queue_requests_store, }; static struct queue_sysf

Linux作为一个强大的操作系统,提供了一系列内核参数供我们进行调优.光TCP的调优参数就有50多个.在和线上问题斗智斗勇的过程中,笔者积累了一些在内网环境应该进行调优的参数.在此分享出来,希望对大家有所帮助. 调优清单 好了,在这里先列出调优清单.请记住,这里只是笔者在内网进行TCP内核参数调优的经验,仅供参考.同时,笔者还会在余下的博客里面详细解释了为什么要进行这些调优! 序号 内核参数 值 备注 1.1 /proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog 2048