1 参数含义 max_depth: 设置树的最大深度,默认为-1,即不限制最大深度,它用于限制过拟合 num_leave: 单颗树的叶子数目,默认为31 eval_metric: 评价指标,可以用lgb自带的,也可以自定义评价函数, # 如下,评价函数为l1,程序会自动将预测值和标签传入eval_metric中,并返回score gbm = lgb.LGBMRegressor(num_leaves=31, learning_rate=0.05, n_estimators=20) gbm.fit(

CCNP OSPF协议详解 2010-02-24 20:30:22 标签:CCNP 职场 OSPF 休闲 OSPF(Open Shortest Path Fitst,ospf)开放最短路径优先协议,是由Internet工程任务组开发的路由选择协议,公用协议,任何厂家的设备. 链路状态路由协议(也可以说OSPF)工作原理: 每台路由器通过使用Hello报文与它的邻居之间建立邻接关系 每台路由器向每个邻居发送链路状态通告(LSA),有时叫链路状态报文(LSP). 每个邻居在收到LSP之后要依次向它的

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串 使用标识符,如keras.losses,keras.optimizers,metrics包下面的函数 例如: sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', opt

转自:http://www.cnblogs.com/f1194361820/p/6048429.html 通过前面的架构简述,知道了Producer是用来产生消息记录,并将消息以异步的方式发送给指定的topic的某个partition的.另外还知道,它保证了消息的有序的发送.那么它是如何做到这些的呢?我们又该如何使用它的API来发送消息? Kafka Producer.Kafka Consumer相对于 Kafka Broker,都属于客户端.Kafka支持多种语言的客户端.下面就根据Java

第一部分 请写出568A的线序(接触网络第一天就应该会的,只要你掐过,想都能想出来) .网卡MAC地址长度是(  )个二进制位(16进制与2进制的换算关系,只是换种方式问,不用你拿笔去算) A.12    B.6    C.24    D.48 .ICMP 在沟通之中,主要是透过不同的类别(Type)与代码(Code)让机器来识别不同的连线状态,请问 type 8 名称是(  ),代表的意思___回送消息____________.(同上,整天ping.你是否思考了ping 的细节过程) A.Ec

EIGRP特征: •高级距离矢量路由协议 •快速收敛——路由条目不过期,拥有备份路由 •负载均衡 •无类路由 -支持 VLSM 和不连续子网,可关闭自动汇总(建议关闭) •占用带宽小 -触发更新(当拓扑变更时才更新路由表) -没有广播 •邻居发现--使用hello包发现邻居 -组播地址:224.0.0.10 •100%无环路——DUAL算法 •为多种网络层协议提供路由支持(IP.IPX.Appletalk,etc.) •邻居发现——使用hello包发现邻居 •三个表: -邻居表 //show i

LAB2.通过反掩码控制有哪些接口,在运行OSPF ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~   step1:启动OSPF,并宣告网络: R1(config)#router ospf 110 R1(config-router)#network 192.16.1.1 0.0.0.0 area 0 (表示特定一个接口,在运行OSPF协议)   R3(config-router)#network 0.0.0.0 255.255.255.255 area 0

EIGRP 特性 EIGRP(增强内部网关路由协议)是思科的私有协议,属于距离矢量路由协议,但又具有链路状态的特性.并且支持 VLSM(可变长子网和无类路由协议).但在本质上说还是传送路由条目. 具有如下的特性: EIGRP 收敛速度快,依靠 DUAL 算法,无环路.EIGRP 能够做到比链路状态路由协议还要迅速的收敛,快速的响应拓扑变更. 支持多种网络层协议,如 IP,IPX,Apple Talk. 协议报文直接封装在 IP 报文中,Protocol = 88,表示 ERGRP 使⽤AS的概念

目录 OSPF协议 OSPF的七种状态 OSPF的11种LSA Stub和Nssa OSPF中的防环机制 OSPF中的路由汇总和路由过滤 OSPF中的虚拟链路 虚拟链路有两种存在的意义 OSPF中的认证 华为模拟器中的配置 OSPF协议 OSPF(Open Shortest Path First开放式最短路径优先)是一个内部网关协议IGP,用于在单一自治系统内决策路由.是对链路状态路由协议的一种实现,隶属内部网关协议(IGP),故运作于自治系统内部.SPF算法用作生成最短生成树.OSPF分为OS

1.磁盘使用率 .other:((node_filesystem_size_bytes{fstype=~ .my: ((node_filesystem_size_bytes{fstype=~ 2.server1的内存使用率(单位为percent) ( - (node_memory_MemAvailable_bytes{} / (node_memory_MemTotal_bytes{})))* 3.CPU使用率(单位为percent) - avg(irate(node_cpu_seconds_to

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(

matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2.前者计算一个向量自身的距离矩阵,后者计算两个向量之间的距离矩阵.基本调用形式如下: D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式,非常方便,还可以调用自己编写的距离函数. 需要注意的是:pdist2返回是n*n的距离矩阵,pdist则返回距离矩阵的下三角串联形式. 下面是具体的介绍: 一.pdist Pairwise distance between pairs of object

Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架,同时,也支持对存储的文档进行复杂的统计--聚合. 前言 ES中的聚合被分为两大类:Metric度量和bucket桶(原谅我英语差,找不到合适的词语.....就用单词来说吧!).说的通俗点,metric很像SQL中的avg.max.min等方法,而bucket就有点类似group by了. 本篇就简单的介绍一下metric聚合的用法. metric的聚合按照值的返回类型可以分为两种:单值聚合 和 多值聚合. 单值聚合 Sum 求和

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分

English Metric Units and Open XML 在Open XML里使用了English Metric Units(EMUs)来作为度量单位.比如 public class Extent : OpenXmlLeafElement的cx和cy属性 <wp:extent cx="1828800" cy="1828800"/> MSDN的解释:The cx attributes specifies that this object has

先看下 http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236962.html 这里对于环形数据库的介绍,便于理解归档这个操作! 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6de3aa8a0102wk0y.html 早期的OpenStack监控(遥测)项目ceilometer被一分为四(Ceilometer.Gnocchi.Aodh.Panko),各司其职!其中Ceilometer负责采集计量数据并加工预处理:Gnocchi主要用来提供资源索引和存储

MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR  2015 本来都写到一半了,突然笔记本死机了,泪崩!好吧,重新写!本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 和 鲁棒的特征比较的网络结构.与传统的像SIFT特征点利用欧氏距离进行距离计算的方式不同,本文是利用全连接层,通过学习到的距离度量来表示两个描述符的相似性. 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于pat

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48814183 在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distance了. from scipy import spatial 距离计算 矩阵距离计算函数 矩阵参数每行代表一个观测值,计算结果就是每行之间的metric距离.Distance matrix computation from a collection of raw observation vectors store

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下