http://www.cnblogs.com/wanglei5205/p/8579244.html 常规参数 booster gbtree 树模型做为基分类器(默认) gbliner 线性模型做为基分类器 silent silent=0时,不输出中间过程(默认) silent=1时,输出中间过程 nthread nthread=-1时,使用全部CPU进行并行运算(默认) nthread=1时,使用1个CPU进行运算. scale_pos_weight 正样本的权重,在二分类任务中,当正负样本比例

网上流传很久的一份资料<SEO中HTML标签权重>,这里做一份备份. HTML标签权重分值排列 内部链接文字:10分 标题title:10分 域名:7分 H1,H2字号标题:5分 每段首句:5分 路径或文件名:4分 相似度(关键词堆积):4分 每句开头:1.5分 加粗或斜体:1分 文本用法(内容):1分 title属性:1分 (注意不是<title>, 是title属性, 比如a href=… title=”) alt标记:0.5分 Meta描述(Description属性):0.

给定一个List,里面存放的一组整数有正数和负数,要求把正数和负数分开,并得到正数和负数分割线索引(不要求排序,不能使用多层循环) 解答方法并不算太复杂,重点注意边界条件和极端条件(全是正或者全是负) /** * 给定一个List,里面存放的一组整数有正数和负数,要求把正数和负数分开,并得到正数和负数分割线索引(不要求排序,不能使用多层循环) */ private void testLeft() { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Inte

分类问题 1. 手写数字识别问题 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() # 加载手写字符识别数据集 X = digits.data # 特征值 y = digits.target # 目标值 X.shape, y.shape ((1797, 64), (1797,)) 划分70%训练集,30%测试集, from sklearn.model_selection import train_test_split

Jigsaw pre-training以拼图的方式从检测数据集中生成用于主干网络预训练的数据集,而不需要额外的预训练数据集,如ImageNet.另外为了让网络更好的适应拼图数据,论文提出ERF-adaptive密集分类方法,能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域.整体而言,Jigsaw pre-training方便且高效,性能比使用ImageNet预训练模型效果要好.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient

SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最经常使用的是用于分类,只是SVM也能够用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,opencv中自然也是有集成好了,我们能够直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单.易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包. 网上讲opencv中SVM使用的文章有非常多,但讲SVM參数优化的文章却

OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM        SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,OpenCV中自然也是有集成好了,我们可以直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

css权重是什么? 概述 css Specificity中文一般译为css优先级.css权重.相比"权重","优先级"更好理解,mozilla官方中文文档就翻译为"优先级". Specificity基于设定的匹配规则,浏览器通过设定好的优先级来判断哪些属性值DOM元素最为相关,从而在该DOM上应用这些值. 简单理解就是一个DOM的某个属性值有多个css样式设置,优先级高的那个应用.很多css设置不生效的问题,都是因为在某处定义了一个更高的优先级,

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

这个其实就是从csdn上面下载的一个例程.感谢这位同学的总结,与源码的有偿分享. 本随笔就是把它通过4个随笔的拆分,实现的. 可以通过: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493这个地方自己反推,因为原博客是通过qt实现的,并且并没有共享全部的代码,所以不是很好理解. 学习还是要所见即所得才行. 所以我又去下载了一个在vs2010平台上面能跑的程序. 然后在vs2015的上面实现了. 接下来就可以踏实一阵儿了. main.cpp:

CSS中的样式一共有三种来源:创作人员.读者和用户代理,来源的不同会影响到样式的层叠方式,很多第一次学习CSS的朋友,对这三种来源可能会存在一些困惑,下面我写一下自己的理解,若有错误的地方还请指正. 首先,创作人员(author’s style)样式应该是我们最熟悉的,如果你是一个前端开发者,那么你写的那些样式就叫做创作人员样式. 然后是用户代理样式(agent’s style),用户代理也就是我们通常所说的浏览器(IE.Firefox等等),这些浏览器会提供一些默认的样式,比如IE浏览器中,一

dedecms 5.7版本已增加按权重排序功能: [arclist]标签增加按权重排序,在后台管理DEDE里找到以下目录\include\taglib中的arclist.lib.php文件并打开 大约在74 .75行找到: // arclist是否需要weight排序,默认为”N”,如果需要排序则设置为”Y” $isweight = $ctag->GetAtt(‘isweight’); 从这里可以看出,新版本增加了一个布尔变量,直接在模板标签里加入isweight='Y'     即可! 首页中

基本功能测试 1.程序基本结构 2.主要类 1)功能类 package com.redis; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Jedi

Solr高亮 原理 做搜索时,高亮是很常见的需求,那么Solr肯定也为高亮提供了支持.先解释下Solr高亮的原理,在我们设置了需要高亮显示的Field之后,查询得到的返回结果会多出来下面的内容: "highlighting": { "519": { "Artist_Name": [ "<em>周杰伦</em>" ] } } 其实就是多了highlighting的字段,并没有改变原来返回的字段内容. Js

Min Pool Size的理解是错误的 假设我们在一个ASP.NET应用程序的连接字符串中将Min Pool Size设置为30: <add name="cnblogs" connectionString="Data Source=.;Initial Catalog=cnblogs;Min Pool Size=30" providerName="System.Data.SqlClient"/> 访问一下应用程序,然后用Windows

Solr高亮与Field权重   Solr高亮 原理 做搜索时,高亮是很常见的需求,那么Solr肯定也为高亮提供了支持.先解释下Solr高亮的原理,在我们设置了需要高亮显示的Field之后,查询得到的返回结果会多出来下面的内容: "highlighting": { "519": { "Artist_Name": [ "<em>周杰伦</em>" ] } } 其实就是多了highlighting的字段,并

docker对CPU的使用 docker对于CPU的可配置的主要几个参数如下: --cpu-shares CPU shares (relative weight) --cpu-period Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period --cpu-quota Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota --cpuset-cpus CPUs in which to allow execution

作者: shawnzhao,QQ音乐技术团队一员 一.前言 在 Android 中进行图片压缩是非常常见的开发场景,主要的压缩方法有两种:其一是质量压缩,其二是下采样压缩. 前者是在不改变图片尺寸的情况下,改变图片的存储体积,而后者则是降低图像尺寸,达到相同目的. 由于本文的篇幅问题,分为上下两篇发布. 二.Android 质量压缩逻辑 在Android中,对图片进行质量压缩,通常我们的实现方式如下所示: ByteArrayOutputStream outputStream = new Byte

关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况. 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典.模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() mode