使用不同参数返回相同分数的LightGBM模型 - 腾讯云开发者社区

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【C 语言】内存四区原理 ( 常量区示例 | 不同函数返回的相同字符串的指针地址相同 )

全局变量区的常量区查询该字符串常量是否存在 , 如果存在 , 直接使用该字符串常量地址赋值给 char* 指针 , 如果不存在 , 直接在常量区创建一个新的字符串 , 然后将地址赋值给...char* 指针 ; 下面的 2 个程序 , 分别演示不同的字符串常量和相同的字符串常量地址的区别 ; 一、正常程序 ---- 分别从两个函数中 , 获取两个不同的字符串 , 打印出这两个..., p2=4210760 printf("p1=%d, p2=%d\n", p1, p2); return 0; } 执行结果 : 打印出的字符串内容不同 , 字符串指针地址不同 ;...p1=abc, p2=123 p1=4210756, p2=4210760 二、获取相同的字符串内容 ---- 如果在 2 个函数中 , 获取的字符串是相同的字符串 ; 此时打印出两个函数的指针地址是相同的..., 这是因为获取的字符串都是从全局区中的常量区中获取的 ; 代码示例 : #include /* * 函数1 返回字符串 1 */ char *get_str1

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Sharded:在相同显存的情况下使pytorch模型的参数大小加倍

即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。对于某些领域，例如NLP，最主要的模型是需要大量GPU内存的Transformer。...在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。此外，第一个GPU维护所有优化器状态。...除了仅针对部分完整参数计算所有开销（梯度，优化器状态等）外，它的功能与DDP相同，因此，我们消除了在所有GPU上存储相同的梯度和优化器状态的冗余。...因此，每个GPU仅存储激活，优化器参数和梯度计算的子集。使用分布式模式 ? 通过使用这些优化方法中的任何一种，可以通过多种方法来压缩分布式训练中的最大效率。

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Vue跳转到相同的组件的时候（只有参数不同），由于Vue的复用，不走created,mounted

vue页面跳转想在created 或mounted中使用初始化函数不成功 eg： Vue 会复用相同组件, 即 /page/1 => /page/2 或者 /page?...id=2 这类链接跳转时, 将不在执行 created,mounted 之类的钩子需要在路由组件中, 添加 beforeRouteUpdate 钩子来执行相关方法拉去数据。...id=2, 由于这两个路由的 $route.fullPath 并不一样, 所以组件被强制不复用。...，当地 // 址发生改变(包括参数改变)则重新渲染页面(例如动态路由参数的变化) 深度监听$route的变化进行初始化操作很简单就不多说了 watch: { $route:{...handler(n){ // 初始化操作，这里边的操作可以把created钩子中的操作复制到这里一份。

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自定义损失函数Gradient Boosting

实际上，它通过监视样本外验证集的验证损失来防止过拟合。如下图所示，设置更高的停止轮次会导致模型运行以进行更多提升轮次。 ? 蓝色:训练的损失。橙色:验证损失。训练和验证都使用相同的自定义损失函数 ?...2、验证丢失:在LightGBM中定制验证丢失需要定义一个函数，该函数接受相同的两个数组，但返回三个值: 要打印的名称为metric的字符串、损失本身以及关于是否更高更好的布尔值。...每个后续树为两个模型生成相同的输出。唯一的区别是具有自定义验证损失的模型在742次增强迭代时停止，而另一次运行多次。...它通过相对较少的增强迭代次数给出最佳的非对称MSE分数。损失与我们关心的一致！让我们仔细看看剩余直方图以获得更多细节。 ? 不同模型预测的残差直方图。...注意，使用LightGBM(即使有默认的超参数)，与随机森林模型相比，预测性能得到了改善。带有自定义验证损失的最终模型似乎在直方图的右侧做出了更多的预测，即实际值大于预测值。

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C# AIModelRouter：使用不同的AI模型完成不同的任务

AIModelRouter AI模型路由，模型的能力有大小之分，有些简单任务，能力小一点的模型也能很好地完成，而有些比较难的或者希望模型做得更好的，则可以选择能力强的模型。为什么要这样做呢？...可以降低AI模型的使用成本，毕竟能力强的模型会更贵一点，省着用挺好的。 Semantic Kernel中可以很简便地使用一个AIModelRouter。...实际上这样使用，很容易让AI迷惑，因为我们总是要带上一个ServiceId，如果让AI根据用户的提问，自己决定用哪个模型是更好的。...进阶使用，用AI自己来决定 image-20250106103343454 使用一个靠谱的AI模型来做这个事情比较好。...修改后的Prompt如下： string skPrompt = """ 根据用户的输入，返回最佳服务ID。

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三步体验在线构建不同参数的DeepSeek模型

10、使用vs code打开，需要先安装remote-ssh插件。11、在vscode的终端中输入 ollama run $dsshow info 可以看到参数是70b。...在实际操作中，一旦进入了远程开发环境，仅需通过简单的命令行指令就可以与 DeepSeek 模型进行互动。运行 ollama run $ds 即可开始体验对应模型的功能。...这种即点即用的方式不仅提高了效率，也使得用户可以专注于探索模型的能力而无需担心复杂的环境配置问题。...这样的资源配给对于个人开发者或者小型团队来说已经足够用来进行初步的测试和开发工作了。允许用户在不花费额外成本的情况下充分评估 DeepSeek 模型的性能，并且根据自身需求灵活调整使用的规模。...同时，结合腾讯云提供的其他服务，比如 HAI 提供的 GPU 算力支持以及 OpenWebUI 实现的联网搜索功能，可以让用户更加深入地挖掘出 DeepSeek 在不同场景下的潜力。

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django ListView 获取 url 中的参数及根据参数使用不同的模板

template_name = 'lw-index-noslider.html' # 默认加载该模板文件 context_object_name = "articles" # 是数据库搜索出来的结果存放的变量名字...，用于模板循环显示 paginate_by = paginate_by # 设置分页中每一页的记录数目 model = Article # 定义从哪份model中查询 def...req_get_dict = self.request.GET.dict() if req_get_dict: # 记录 get 请求参数...if req_get_dict_ordering == "view": self.template_name = "index_view.html" # 指定要渲染的模板...elif req_get_dict_ordering == "-view": self.template_name = "index_view.html" # 指定要渲染的模板

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使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题

使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章：使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题属性增加或减少前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...然而，如果所有的属性都是一样的，那我们为什么还要定义多个属性类型呢（Attribute 不一样除外）。正常的开发情况下这些实体类型都会是大部分相同，但也有些许差异的情况。...本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。

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返回非空值函数LastnonBlank的第2参数使用方法

非空值函数LastnonBlank第2参数使用方法 LastnonBlank(,) 参数描述 column 列名或者具有单列的表，单列表的逻辑判断 expression...表达式，用来对column进行过滤的表达式第2参数是一个表达式，是对第一参数进行过滤的表达式。...如果我们第二参数只写一个常数，则等同于返回列表的最大值，主要差异表现在汇总合计上。有2张表，一张是余额表，另外一张是日历表，并做关系链接。 ? ? 我们来看下3种写法，返回的不同结果。...解释：带常数的LastnonBlank度量值，不会显示汇总，因为只返回日期列里的最大值。因为LastnonBlank是根据ACISS大小来返回最后一个，也就是返回ACISS的最大值。...第1个度量，既然知道第2参数是常数，也就是返回最大值，日历筛选的时候，因为汇总的时候是没有指定值的，所以返回为空白。第2个度量，是在日历表上进行筛选后进行返回最后日期，所以返回的也不带有汇总。

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Go错误集锦 | 函数何时使用带参数名的返回值

01 具名返回值简介在Go语言中定义方法或函数时，我们不仅可以给函数（或方法）的返回值指定返回类型，而且也可以指定返回参数的名字。...如下函数就指定了返回值的名字： func f(a int) (b int) { b = a return } 在这种使用方式中，返回值参数（这里是b）首先会被初始化成返回类型的零值（这里...其次，在return语句中可以不加任何参数，默认会将同名变量b的值返回。 02 何时使用带参数名的返回值那么，在什么场景下会推荐使用带参数名的返回值呢？...在返回值中有两个float32类型的值，分别是经度和纬度。那么通过接口的签名你能知道返回值中哪个参数是经度，哪个参数是纬度吗？...一般情况下，第一个参数会是纬度，第二个参数会是经度，但最终我们需要通过具体的实现函数来确认。如果在方法的返回值中加上参数名称，那么通过函数的签名就可以很容易的确认每个返回值的含义了。

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使用fiddler断点修改某个接口的请求参数与返回参数，拦击请求，修改请求与响应

fiddler中 bpu https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/pay-column-rank 再次请求改接口时就会触发断点点击WebForm,对请求参数进行修改...注意整个过程不能太慢，否则http会请求超时的。修改完成后，点击绿色的Run to Completion 按钮，完成请求。这样就能对请求进行拦截，并修改请求参数了。...fiddler的快速执行有很多命令请查阅 https://docs.telerik.com/fiddler/knowledge-base/quickexec

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机器学习8：集成学习--LightGBM

传统算法： 1），垂直划分数据（对特征划分），不同的worker有不同的特征集 2），每个workers找到局部最佳的切分点{feature,threshold} 3），workers使用点对点通信，找到全局最佳切分点...5,2，数据并行：传统算法： 1），水平切分数据，不同的worker拥有部分数据 2），每个worker根据本地数据构建局部直方图 3），合并所有的局部直方图得到全部直方图 3.1），采用点对点方式(...5.2.1，Lightbgm中的数据并行： 1），使用“Reduce Scatter”将不同worker的不同特征的直方图合并，然后workers在局部合并的直方图中找到局部最优划分，最后同步全局最优划分...· 鲁棒性: 它减少了对广泛的超参数调优的需求，并降低了过度拟合的机会，这也导致了模型变得更加具有通用性。...CatBoost不需要像XGBoost和LightGBM那样将数据集转换为任何特定格式二、python代码实现：使用达观杯文本竞赛数据实现一个简单的LightGBM模型，如下： # 第五部分：

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LightGBM的参数详解以及如何调优

如何调整lightGBM参数在python? 梯度提升的方法使用LightGBM，你可以运行不同类型的渐变增强提升方法。...我强烈建议您使用参数调优(在后面的小节中讨论)来确定这些参数的最佳值。 num_leaves num_leaves无疑是控制模型复杂性的最重要参数之一。...我建议对基线模型使用更小的子样本值，然后在完成其他实验(不同的特征选择，不同的树结构)时增加这个值。...max_depth 该参数控制每棵经过训练的树的最大深度，将对: num_leaves参数的最佳值模型的性能训练时间注意，如果您使用较大的max_depth值，那么您的模型可能会对于训练集过拟合...总结长话短说，您了解到： lightgbm的主要参数是什么，如何使用feval函数创建自定义指标主要参数的默认值是多少看到了如何调整lightgbm参数以改善模型性能的示例作者：Kamil

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交子杯 - 2020 - AI赛道 - TOP1

，让模型成为学习特征组合的主力（LightGBM）对于2，我们通过设计特长不同的专家模型有针对性的对长系列与短序列的建模，然后使用stacking进行集成，并进行引导择优。...初赛复赛均使用Adam优化器（tensorflow.keras.optimizers.Adam默认参数），初赛为五折交叉验证，复赛由于事件原因使用三折交叉验证 LSTM LSTM模型，采用与CNN2d相同的分组提取的思路...决赛沿用了与初赛相同的模型,复赛线上77。 ? LightGBM 作为梯度提升模型永远的神，LightGBM模型结合统计特征对时序进行建模具有很强的可解释性及出色的泛化能力。...需要注意的是，本文训练的模型，并不是说直接按照序列长度进行划分，直接训练不同的模型，而是分别使用全量的数据训练不同的模型（1树模型与deep模型本身可以独立的解决该问题，2更多的数据可以有效提高模型的泛化能力...（需要磁力计的数据），但是可以获取到据悉更多折的交叉验证可以提高分数(比如说二十折) LightGBM单纯增加特征，改训练参数初赛可以达到0.72~，使用rolling后在初赛可以达到0.73+。

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一个类如何实现两个接口中同名同参数不同返回值的函数

IA { string GetA(string a); } public interface IB { int GetA(string a); } 他们都要求实现方法GetA,而且传入的参数都是一样的...String类型,只是返回值一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class X:IA,IB 由于接口中要求的方法的方法名和参数是一样的...解决办法是把其中的不能重载的方法直接写成接口的方法,同时要注意这个方法只能由接口调用,不能声明为Public类型的.所以X的定义如下: public class X:IA,IB { public...IB.GetA(string a)//实现IB接口 { Console.WriteLine("IB.GetA"); return 12; } } 同样如果有更多的同名同参不同返回值的接口...,也可以通过"接口名.函数名"的形式实现.

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pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）

此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。...2、混合模型混合模型是一种集合方法，它使用估算器之间的共识来生成最终预测。融合的思想是结合不同的机器学习算法，并在分类的情况下使用多数投票或平均预测概率来预测最终结果。...在分类的情况下，方法参数可用于定义“软”或“硬”，其中软使用预测的概率进行投票，而硬使用预测的标签。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。...此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。...要多层堆叠模型，create_stacknet函数接受estimator_list参数作为列表中的列表。所有其他参数都相同。请参见以下使用create_stacknet函数的回归示例。

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使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优

Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。...正如您所看到的，使用基本python语言的几行代码，您可以为任何神经网络创建并执行试验。 OPUTNA有一个简单的基于API的实现，允许用户定义要优化的度量和要调查的超参数空间。...Pytorch模型为了适应Oputna的超参数是搜素，我们需要一个函数来根据不同的参数返回不同的Pytorch模型，大概是这个样子的：我们几个超参数包括，In_Features ，N_Layers...在我们的例子中，除了上面的模型的超参数外，还需要优化learning_rate、weight_decay和不同的优化器，所以定义如下：训练循环训练循环是Optuna中最重要的组成部分。...在下面的例子中，我们对定义目标函数的参数字典进行参数化。 Study 正如我们上面所说的，Optuna研究在数据集中进行了多例试验，我们使用损失函数为RMSE，所以方向是最小化RMSE。

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如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

我们都知道用于时序分析和预测的ARIMA模型可能很难配置。需要通过反复地审查诊断图和已经使用了40多年的启发式策略中训练并修正三个参数的错误。...我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...他们可以大多数都可以确定ARIMA模型的参数，但有的时候不能确定。我们可以使用不同的模型超参数的组合来自动化训练和评估ARIMA模型。在机器学习中，这被称为网格搜索或模型调整。...并为每个参数创建一个模型，通过调用前一节中提到的evaluate_arima_model（）函数来评估其性能。该函数必须跟踪观察到的最低误差分数并记录它的配置参数。...在给定的模型被训练之前，可以对这些数据集进行检查并给出警告。总结在本教程中，您了解了如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型。

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XGBoost和LightGBM

这两个模型都属于集成学习中的树模型，每个机器学习模型都有它特定的应用场景，不同的数据集适合用到的模型是不一样的。...，非常适合使用树模型。...gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。缺省值为gbtree。...返回的是最后的迭代次数（不是最好的）。...而验证数据集的均方根误差也比XGBoost要低的多，为0.79712，XGBoost的验证数据集的均方根误差为1.6497 LightGBM参数用于控制模型学习过程的参数：（每个参数有可能有较多个别名

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【SPA大赛】腾讯社交广告大赛心得分享

首先是对数据的理解就花了不少心思，数据中有不少除label不同外其他数据都相同的样本，刚开始也是像处理其他问题一样将这些样本看作是噪音，只保留了label为正的样本，后来发现在线上测试集中同样存在一部分数据都相同的样本...，这时训练出来的模型对这些样本的预测值都是相同的，所以对于这些样本就不能简单的当作噪音来处理了。...具体构造训练集与测试集可以根据自身设备情况多取几天的样本。比赛开始阶段，我们使用一个模型进行预测，后期，使用了模型融合，分别训练了4个模型，对此，数据集的划分如图1所示。 [图1] 4....模型融合四个模型分别采用lightgbm进行训练，使用四个模型进行预测，对4个预测结果进行线性融合以得到最终结果。...融合后的结果比单个模型的预测结果好，但是线性模型融合需要调整4个模型参数，加大了工作量。 6. 比赛心得首先，要保证训练集的构造没有问题，如果训练集有问题，再怎么提特征，调参数都没用。

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返回非空值函数LastnonBlank的第2参数使用方法

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使用fiddler断点修改某个接口的请求参数与返回参数，拦击请求，修改请求与响应

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LightGBM的参数详解以及如何调优

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