如何在jupyter中同时使用python2和3？...由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。...activate py3（py3即之前Python3安装目录文件夹的名字）命令之后，再使用python即可切换至Python3。...这个时候在Jupyter Notebook中其实已经存在了python2和python3两个内核，但是否可用未测试。...网上有教程说，必须激活Jupyter Notebook的内核（ipykernel），这2个版本才可以使用，于是使用官方文档（ http://ipython.readthedocs.io/en/stable
在本教程中，我们将学习如何在 Django 项目中有效地管理和使用普通视图和 API 视图。我们将从基础概念开始，逐步深入，涵盖必要的配置、代码示例以及最佳实践。1....简介在现代的 Web 开发中，应用程序通常不仅提供传统的页面渲染服务，还需要暴露 API 接口以支持前后端的数据交互。Django 提供了强大的视图系统，使得开发者可以轻松地同时处理这两种类型的请求。...设置项目和应用首先，创建一个 Django 项目和一个应用（或使用现有的应用）。这里假设我们的项目名为 myproject，应用名为 myapp1。...我们将使用 Django REST Framework 来简化 API 视图的创建和管理。...确保静态文件加载正常，例如在模板中使用 {% static %} 标签引用静态文件。8. 总结通过本教程，你学习了如何在 Django 项目中同时使用普通视图和 API 视图。
之前两篇文章介绍了如何在powerbi中添加日期表和时间表： Power BI创建日期表的几种方式概览 在PowerBI中创建时间表（非日期表） 有朋友问到如何将这两个表关联到事实表中。...首先，由于日期表和时间表不能叠加在一起（原因在前文说过了），所以肯定是两张表单独和事实表进行关联，而事实表中日期和时间是在同一列。 ?...因此，我们需要先在powerquery中将日期和时间列拆分为日期列和时间列： 选中日期和时间列-添加列-仅时间、仅日期，添加两列，然后删除原有的列 ? 然后分别将日期表和时间表与事实表建立关联： ?...如果还想让日期和时间处在同一个坐标轴上，那么完全可以将日期和时间的各个维度拖放到坐标轴上进行展示： ?...这样我们就可以同时对日期和时间进行分析了，想分析日期、周、月、年等维度就向上钻取，想分析时、分、秒等维度就可以向下钻取。 ?
尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。...这里我们以二分类问题为例，假设我们的模型输出为概率值，并使用逻辑损失函数。 3. 度量指标的自定义 除了自定义目标函数，我们还可以自定义度量指标。...使用自定义目标函数和度量指标的CatBoost模型 现在，我们将定义一个CatBoost分类器，并使用我们刚刚定义的自定义目标函数和度量指标。...然后我们使用随机生成的数据进行训练，并计算准确率作为模型的性能度量。 通过以上步骤，我们成功地实现了在CatBoost中自定义目标函数和度量指标的功能。...希望本教程能够帮助你更好地理解如何在CatBoost中进行自定义目标函数和度量指标的设置。祝你在机器学习的旅程中取得成功！
在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。...XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算法，在机器学习领域被广泛使用，特别是在数据挖掘和推荐系统中。...multi:softmax'表示多分类问题，使用softmax作为输出层的激活函数。 eval_metric: 评估指标的选择。'merror'表示多分类问题的误差率。...灵活性：它支持多种自定义优化目标和评估指标，使模型能够适应不同的问题场景。 正则化：XGBoost在目标函数中加入了正则化项，这有助于控制模型的复杂度，降低过拟合风险。...内置交叉验证：XGBoost提供了内置的交叉验证功能，可以方便地进行超参数调优和模型选择。 模型可解释性：通过特征重要性等指标，XGBoost可以为模型的预测结果提供一定程度的解释性。
当然，这个操作并未内置于Sklearn中，并且也不是一个简单函数能搞定的。下面看看如何自定义一个转换器解决这个问题。...通常我们会在pipeline以外做额外的处理，但 Sklearn 有一个方法可以同时在管道中处理。...TransformedTargetRegressor是一个专门针对regressor回归器进行转换的类，通过它可以同时将特征X和目标变量y在管道pipeline中做处理。...换句话说，各种模型（如树、线性模型、表面拟合器、近邻模型、贝叶斯模型和高斯模型）最大化了训练潜力，它们的组合输出减少了偏差并防止了过拟合。...这种情况下可以使用QuantileTransformer，它使用分位数的统计指标实现中心化和缩放分布。
XGBoost支持用户自定义目标函数和评估函数，只要目标函数二阶可导就行。 缺失值处理。XGBoost内置处理缺失值的规则。...内置交叉验证。XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。 在已有的模型基础上继续。...xgboost 将使用它来做external memory cache。如：dtrain = xgb.DMatrix(‘.....参数：importance_type：一个字符串，给出了特征的衡量指标。可以为： ‘weight’： 此时特征重要性衡量标准为：该特征在所有的树中，被用于划分数据集的总次数。...如果同时在params 里指定了eval_metric，则metrics 参数优先。
本文将详细介绍如何在 Spring Boot 3 中整合 Spring Boot Actuator，并展示如何配置和使用 Actuator 提供的核心功能。 1....它提供了很多有用的端点，用来查看应用的各种信息，如健康状况、Bean 信息、应用配置、日志级别等。Actuator 默认提供了一些内置的端点，但我们也可以根据需求自定义新的端点。 2....监控指标 (Metrics)：收集和展示应用程序的运行指标，如内存使用、线程状态、GC 情况等。 应用程序信息 (Info)：展示应用程序的基本信息，如版本、环境变量等。...Actuator 使用 Micrometer 来收集和导出这些指标，Micrometer 支持多种监控系统，如 Prometheus、Graphite 等。...Actuator 提供了丰富的内置端点，帮助我们查看应用的健康状态、运行时指标、日志级别等。同时，Actuator 还允许我们根据需求自定义健康检查和监控端点。
这节讲述如何运行自定义命令 这个专题主要内容有： 如何新建自定义命令 如何使用自定义命令获取Oracle监控指标并写入数据库 如何将获取到的数据库监控指标在前端显示 ---- 开发环境 操作系统:CentOS...7.3 Python版本 :2.7 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oracle ---- 何时用到自定义命令 我们在使用Django的过程中是否有这样的困惑 我们在model中定义的数据表如何才能取出来供我们使用呢...是否可以不用第三方模块呢 这些都可以在自定义命令中得到解决 使用自定义命令的最常用的用途为可以直接使用Django model中定义的数据 就像前面执行Oracle命令中view.py中的语句，可以直接调用而不需要使用额外的第三方模块...---- 何为自定义命令 Django内置提供了一些功能如开启web服务，迁移数据库等命令 我们在mysite目录下运行python manage.py命令会输出Django提供的内置的命令 ?...数据库指标并保存在MySQL数据库中
你可以使用 PromQL 从存储的度量数据中提取有价值的信息。 内置 Web UI： Prometheus 提供了一个内置的 Web 用户界面，用于查询和可视化度量数据。...这些库可用于记录自定义应用程序指标。 Alertmanager： 这是用于处理警报的组件。它负责根据预定义的规则管理和分发警报，可以将警报发送到不同的通知渠道。...这些数据以时间序列的形式存储在 Prometheus 内部数据库中。 数据存储： Prometheus 使用内置的本地存储引擎将时间序列数据持久化存储在本地磁盘上。...在你的应用程序中，使用创建的度量指标来生成和更新度量数据。...通过创建自定义的度量指标并将其导出到 Prometheus，你可以轻松地监控和分析你的应用程序性能。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...如何有效地定义和使用自定义性能指标。
本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。...print(client) 大规模数据处理 XGBoost通过支持外部数据格式（如DMatrix）和分布式计算框架（如Dask）来处理大规模数据。...(preprocess_data) # 查看处理后的数据 print(processed_data.compute()) 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理...首先，我们设置了分布式环境，然后使用Dask和XGBoost处理了大规模数据集，包括训练模型和进行特征工程操作。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定大规模数据处理任务的需求。
你可以使用 PromQL 从存储的度量数据中提取有价值的信息。3.内置 Web UI： Prometheus 提供了一个内置的 Web 用户界面，用于查询和可视化度量数据。...这些库可用于记录自定义应用程序指标。4.Alertmanager： 这是用于处理警报的组件。它负责根据预定义的规则管理和分发警报，可以将警报发送到不同的通知渠道。...这些数据以时间序列的形式存储在 Prometheus 内部数据库中。2.数据存储： Prometheus 使用内置的本地存储引擎将时间序列数据持久化存储在本地磁盘上。...在你的应用程序中，使用创建的度量指标来生成和更新度量数据。...通过创建自定义的度量指标并将其导出到 Prometheus，你可以轻松地监控和分析你的应用程序性能。
格式，再构建Dmatrix格式输入，后续使用内置建模方式进行训练。...使用方法与接口，和SKLearn中其他预估器一致。...eval_metric default according to objective 校验数据所需要的评价指标，不同的目标函数将会有缺省的评价指标(rmse for regression, and...XGBoost支持在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义需要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则部分需要对数据的label和预估值进行计算。...print('使用自定义损失函数进行交叉验证') # 自定义损失函数，需要提供损失函数的一阶导和二阶导 def logregobj(preds, dtrain): labels = dtrain.get_label
用过sklearn进行机器学习的同学应该都知道，在用sklearn进行机器学习的时候，我们需要对类别特征进行预处理，如label encoding, one hot encoding等，因为sklearn...Preprocessing Pool Pool是catboost中的用于组织数据的一种形式，也可以用numpy array和dataframe。但更推荐Pool，其内存和速度都更优。...Case 下面利用catboost内置的titanic数据集做演示。...(loss_function和eval_metric可以不一致，比如训练用Logloss，用AUC选择最佳模型/最佳迭代次数) model = CatBoostClassifier( iterations...，同时也可以可视化。
三、自定义端点 Spring Boot支持自定义端点，只需要在我们定义的类中使用@Endpoint、@JmxEndpoint、@WebEndpoint等注解，实现对应的方法即可定义一个Actuator中的自定义端点...我们可以按照3种策略来自定义： 使用@Endpoint注解，同时支持JMX和HTTP方式。 使用@JmxEndpoint 注解，只支持JMX技术。 使用@WebEndpoint注解，只支持HTTP。...编写自定义端点类很简单，首先需要在类前面使用@Endpoint注解，然后在类的方法上使用@ReadOperation、@WriteOperation或@DeleteOperation（分别对应HTTP中的...首先，创建自定义端点类SystemTimeEndpoint，使用@Endpoint注解声明端点ID，同时需要使用@Component注解，将此类交给Spring Boot管理。...= format; } } 上面的示例中，我们通过@Endpoint注解定义一个自定义端点，参数id为自定义端点的唯一标识和访问路径，必须唯一不重复。
使用AutoGluon，只需编写几行代码就可以利用深度学习的力量来构建应用程序。...更高的输出精度（参数设置） 增加训练时间的一般都会增加输出精度 time_limit : 模型训练的最长等待时间，通常不设置 eval_metric: 评估指标，AUC还是精度等 presets：默认为...，这边值得一提的是机器还能自己根据数据使用分层抽样等，可以说是非常人性化了。...，降低磁盘空间的同时，也会使模型的搭建倾向于准确率略小，实际上这是一个时间空间与准确率的权衡 写在后面 大概通过这两篇的写作，我好像对这个模块有一个大致的了解了，接下来看下它对于kaggle竞赛项目的指导作用后...关于Autogluon简明使用教程和官方安装指南等更多信息，请见官网： https://autogluon.mxnet.io/
前文回顾： 在Python中开始使用 XGBoost的7步迷你课程 第 01 课：梯度提升简介 第 02 课：XGBoost 简介 第 03 课：开发您的第一个 XGBoost 模型 XGBoost...模型可以在训练期间评估和报告模型的测试集上的表现。...它通过在训练模型和指定详细输出（verbose=True）时调用 **model.fit（）**时指定测试数据集和评估指标来支持此功能。...我们将研究如何使用 XGBoost 计算特征的重要性。...在看和转发 都是一种支持
通过使用 TrainingConfig，你可以自由地配置自定义的各种超参和训练时的各种配置。...lr scheduler 你可以使用plot_lrs_for_scheduler() 来画出你自定义的学习率曲线。...lr scheduler 在这个图中，我们使用 pytorch 中的 StepLR[5] 来自定义我们的 lr。...虽然我们不能在 yaml 文件中配置 python 对象，但是我们可以使用这种方法来配置大部分 lr 调度器和优化器。以优化器为例，如果我们要配置自定义的 SGD 优化器，可以用同样的方式处理。...请注意，如果您使用多 gpu 进行训练，在训练结束后，由于训练子进程销毁掉了，你需要从输出目录重新加载权重以进行后续自定义测试和评估。如果不是多 gpu 训练，可以不需要重新加载这一步。
和标准的 pytorch 方法相比，使用accelerate 进行多GPU DDP模式/TPU/fp16 训练你的模型变得非常简单(只需要在标准的pytorch训练代码中改动不几行代码就可以适应于cpu...公众号算法美食屋后台回复关键词：ddp 获取本教程完整jupyter notebook代码和B站视频演示范例。 DP和DDP的区别 DP(DataParallel）：实现简单但更慢。只能单机多卡使用。...epoch【4】@2023-01-15 12:07:51 --> eval_metric= 98.87% 二，使用多GPU DDP模式训练你的pytorch模型 Kaggle中右边settings...如果是脚本方式启动，需要将训练代码写入到脚本文件中，如cv_example.py %%writefile cv_example.py import os,PIL import numpy as np...epoch【4】@2023-01-15 12:19:10 --> eval_metric= 98.51% 三，使用TPU加速你的pytorch模型 Kaggle中右边settings 中的 ACCELERATOR
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