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JVM各参数的含义

-Xms 设置堆的初始值-Xmx 设置堆的最大值-Xss 设置线程栈(thread stack)的大小同-XX:ThreadStackSize默认大小为1M左右，设置时值不能小于最小值144k和最大值...1g线程栈用于保存方法的参数、本地变量、返回结果影响线程虚拟机栈的栈帧(stack frame)数量，即方法调用的层级深度；每调用一个方法，新增一个栈帧-Xmn设置年轻代的大小-XX:NewSize 设置年轻代的初始值...区的比例-XX:MaxTenuringThreshold对象进入老年代的阈值（年龄），经过一次youngGC仍然存活，年龄会加1-XX:PermSize-XX:MaxPermSize设置永久代的初始值和最大值...java8以后已被元数据区取代，使用堆外内存，主要存放类的信息、常量、静态变量以及JIT编译后的代码。...后元数据区的空闲比例的最小值和最大值，不在这两个值范围内，将触发元数据区的内存扩张参考文献https://www.baeldung.com/jvm-configure-stack-sizeshttps:

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Linux中etcsysctl.conf 内核参数含义

Linux安装文档中给出的最小值： fs.aio-max-nr = 1048576 fs.file-max = 6815744 kernel.shmall = 2097152 kernel.shmmax...： kernel.shmmax：是核心参数中最重要的参数之一，用于定义单个共享内存段的最大值。...建议值为多于内存的一半，所以如果是32为系统，一般可取值为4294967295。32位系统对SGA大小有限制，所以SGA肯定可以包含在单个共享内存段中。...fs.file-max：该参数决定了系统中所允许的文件句柄最大数目，文件句柄设置代表linux系统中可以打开的文件的数量。...kernel.sem：以kernel.sem = 250 32000 100 128为例： 250是参数semmsl的值，表示一个信号量集合中能够包含的信号量最大数目。

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理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义

举个栗子在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...LSTM模型参数含义通过源代码中可以看到nn.LSTM继承自nn.RNNBase,其初始化函数定义如下 class RNNBase(Module): ......num_layers=1, bias=True, batch_first=False, dropout=0., bidirectional=False): 我们需要关注的参数以及其含义解释如下...batch, hidden_size): 结合下图应该比较好理解第一个参数的含义num_layers * num_directions，即LSTM的层数乘以方向数量。...batch：同上 hidden_size: 隐藏层节点数 c_0：维度形状为 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size),各参数含义和h_0类似

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bitblt函数_统计参数的含义

_In_ HDC hdcSrc, _In_ int nXSrc, _In_ int nYSrc, _In_ DWORD dwRop ); ---- 坐标、大小参数的含义...BitBlt(hdc,0,0,1000,1000,buf_hdc,0,0,SRCCOPY); 当某一维小于图片尺寸的时候，图片被剪裁 BitBlt(hdc,0,0,1000,180,buf_hdc,...和nYSrc为负数的时候 BitBlt(hdc,0,0,550,342,buf_hdc,-100,-100,SRCCOPY); nXDest和nYDest决定了从目标HDC的哪个点开始贴图...BitBlt(hdc,100,100,550,342,buf_hdc,0,0,SRCCOPY); ---- 参数dwRop的含义 background: 640×400 foreground...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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JVM的参数含义及设置

JVM参数大致可以分为三类：标准参数（-）这些参数是所有JVM实现都必须支持的，它们的功能和行为是稳定且向后兼容的。例如，-version用于打印JVM的版本信息。...非标准参数（-X）这些参数代表了JVM特定实现的功能，虽然默认情况下大多数JVM都支持这些参数，但它们可能不会在所有JVM上都能工作，并且未来版本中可能会有所变化，不保证向后兼容。...非Stable参数（-XX）这些参数是高度依赖于具体JVM实现的，主要用于JVM调优和调试，它们的行为可能随JVM版本变化，并且在未来的版本中可能会被移除或更改。使用时需要格外小心。...-XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize（JDK 1.8及之后版本）：分别用来设置元空间的初始大小和最大大小，替代了之前版本中的永久代参数。...在设置这些参数时，应根据应用程序的实际需求和运行环境来调整，以达到最佳性能。同时，建议在生产环境中进行任何参数调整前，先在测试环境中进行充分的测试和验证。

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确定聚类算法中的超参数

确定聚类算法中的超参数聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。...其中 K-均值（K-Means）算法是一种常用的聚类方法，简单且强大。 K-均值算法首先要定义簇的数量，即所谓的 k ——这是一个超参数。另外还需要定义初始化策略，比如随机指定 k 个簇的初始质心。...如果是监督学习，由于数据集中有标签，可以利用训练集训练模型，让后用测试集评估模型的好坏，包括初始设置的各项超参数。但是，现在我们使用的数据集没有标签，这种方法在无监督学习中不再适用了。...那么，这时候的超参数应该怎么设置？对于 K-均值算法而言，可以通过惯性（Inertia）解决这个问题，找到最佳的聚类数量 k。...在 KMeans 模型中，有一个参数 init ，用它可以设置初始质心的策略，也是一个超参数。

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Makefile中:=, =, ?=和+=的含义

在Makefile语法中，时不时会见到各种“=”号的赋值语句，除了常见的“=”和“:=”，还有“?=”等那么这些赋值等号分别表示什么含义呢？...“=” “=”是最普通的等号，然而在Makefile中确实最容易搞错的赋值等号，使用”=”进行赋值，变量的值是整个makefile中最后被指定的值。...在make时，会把整个makefile展开，拉通决定变量的值 “:=” 相比于前面“最普通”的”=”，”:=”就容易理解多了。”:=”就表示直接赋值，赋予当前位置的值。...因此相比于”=”，”:=”才是真正意义上的直接赋值。 “?=” “？=”表示如果该变量没有被赋值，则赋予等号后的值。举例： VIR ?...= new_value 这种情况下，VIR的值就是old_value “+=” “+=”和平时写代码的理解是一样的，表示将等号后面的值添加到前面的变量上

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git中origin的含义

默认的clone后出现的origin 代表的是远程仓库 , origin是远程仓库在本地的别名 git remote -v ?...master和origin/master 代表的是本地的master指针和远程仓库的master指针当我们git push的时候 git push :

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Python中、、、、、和的含义

[m : ] 代表列表中的第m+1项到最后一项[ : n] 代表列表中的第一项到第n项import numpy as npa=[1,2,3.4,5]print(a)[ 1 2 3 4 5 ]print(...a[-1]) 取最后一个元素结果：[5] print(a[:-1]) 除了最后一个取全部结果：[ 1 2 3 4 ] print(a[::-1]) 取从后向前（相反）的元素结果...：[ 5 4 3 2 1 ] print(a[2::-1]) 取从下标为2的元素翻转读取结果：[ 3 2 1 ]print(a[1:]) 取第二个到最后一个元素结果：[2 3 4 5]

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Java线程池及其构造函数参数的含义

引言：在多线程编程中，线程池是一种常用的技术，它可以有效地管理和复用线程，提高程序的性能和资源利用率。...本文将深入探讨Java线程池的特性以及构造函数参数的含义，帮助读者理解并正确使用线程池。...第二部分：线程池的构造函数参数 Java中的线程池由ThreadPoolExecutor类实现，它的构造函数提供了多个参数，用于配置线程池的行为。...下面是几个常用的构造函数参数及其含义： corePoolSize（核心线程数）核心线程数指的是线程池中能够同时执行的线程数量。即使线程处于空闲状态，核心线程也不会被销毁。...，我们深入解析了Java线程池及其构造函数参数的含义。

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详解 ThreadPoolExecutor 的参数含义及源码执行流程？

线程池是为了避免线程频繁的创建和销毁带来的性能消耗，而建立的一种池化技术，它是把已创建的线程放入“池”中，当有任务来临时就可以重用已有的线程，无需等待创建的过程，这样就可以有效提高程序的响应速度。...第 4 个参数：unit 表示存活时间的单位，它是配合 keepAliveTime 参数共同使用的。...第 6 个参数：threadFactory 表示线程的创建工厂，此参数一般用的比较少，我们通常在创建线程池时不指定此参数，它会使用默认的线程创建工厂的方法来创建线程，源代码如下： public ThreadPoolExecutor...第 7 个参数：RejectedExecutionHandler 表示指定线程池的拒绝策略，当线程池的任务已经在缓存队列 workQueue 中存储满了之后，并且不能创建新的线程来执行此任务时，就会用到此拒绝策略...，我们可以在 rejectedExecution 中添加自己业务处理的代码。

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【调包侠福利】SKlearn中的svm超参数总结

SKlearn中好多机器学习模型已经做好了，使用的时候直接调用就可以，俗称“调包侠”，我觉得挺有意思，这样大大降低了机器学习的门槛，最近几天一直在使用svm训练模型，其中数据样本不均衡以及打分一直上不去...，特征工程也调了好久，现在开始对svm的一些参数进行调试，看看模型会不会变得更好。...SVC参数解释（1）C: 目标函数的惩罚系数C，用来平衡分类间隔margin和错分样本的，default C = 1.0；（2）kernel：参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid...：核函数的系数('Poly', 'RBF' and 'Sigmoid'), 默认是gamma = 1 / n_features; （5）coef0：核函数中的独立项，'RBF' and 'Poly'有效...明白了这些可以选择调整的超参数，后续我们可以尝试在特征工程和超参数调整使得模型训练的更好。

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浅谈深度学习中超参数调整策略

取值越合适score越高，当然上面的图只是展示了二维的超参数，如果是3个或3个以上的超参数，我们可以想象一个超平面，最合适的参数组合得到的分数在最高点。...，我们使用网络搜索并不能保证直接搜索到合适的超参数中，而随机搜索则大大提高了找到合适参数的可能性。...Photo by Bergstra, 2012 上图则表明重要参数和不重要的参数在不同方法下的搜索情况，我们给了两个超参数，网格搜索只能在我们设定的一小组范围内进行，而随机搜索中的每个超参数是独立的。...，也就是说，这个优化算法的对象是超参数，然后结果是loss损失，通过求超参数对损失的梯度来实现对超参数的更新，呃，这个计算量真的很大很大，个人几乎不用这个方法，一般都是大企业才会用。...而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。最后再强调一遍，如果超参数足够多，训练一两个月都是有可能的。

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【DL碎片4】深度学习中的的超参数调节

这些参数我们是不用调的，是模型来训练的过程中自动更新生成的。...当然，如果我们可以借鉴一些知名的项目的超参数的选择，来应用到我们类似的项目中去。 ---- 二、用什么方法来选择“（超）参数组合”呢？...比如我们需要对两个超参数进行调节，可能会想到用 “网格法”： ? 这种方法有个很大的缺陷，主要是由 “不同的超参数的重要性/作用效果有区别”导致的。...类似的，动量法梯度下降中（SGD with Momentum）有一个重要的超参数 β，β越大，动量越大，因此 β在靠近1的时候非常敏感，因此一般取值在0.9~0.999. ---- 四、训练模型的两种方式...具体的细节还是需要我们在实践中不断去尝试，以及可以多看看一些成功的神经网络结构的参数都是怎么设置的，作为借鉴。 ----

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机器学习中的超参数的选择与交叉验证

超参数有哪些　　与超参数对应的是参数。参数是可以在模型中通过BP（反向传播）进行更新学习的参数，例如各种权值矩阵，偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数，无法学习获得。　　...常见的超参数有模型（SVM，Softmax，Multi-layer Neural Network,…)，迭代算法（Adam,SGD,…)，学习率（learning rate)(不同的迭代算法还有各种不同的超参数...确定调节范围　　超参数的种类多，调节范围大，需要先进行简单的测试确定调参范围。 2.1. 模型　　模型的选择很大程度上取决于具体的实际问题，但必须通过几项基本测试。　　...通过训练集训练得到的模型，在验证集验证，从而确定超参数。...出发点是该超参数的指数项对于模型的结果影响更显著；而同阶的数据之间即便原域相差较大，对于模型结果的影响反而不如不同阶的数据差距大。 3.3. 随机搜索参数值，而不是格点搜索 ?

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Log4j ConversionPattern参数的格式含义

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ConversionPattern参数的格式含义格式名含义 %c 输出日志信息所属的类的全名 %d 输出日志时间点的日期或时间，默认格式为ISO8601，也可以在其后指定格式，比如：%d{yyy-MM-dd...HH:mm:ss }，输出类似：2002-10-18- 22：10：28 %f 输出日志信息所属的类的类名 %l 输出日志事件的发生位置，即输出日志信息的语句处于它所在的类的第几行 %m 输出代码中指定的信息...，如log(message)中的message %n 输出一个回车换行符，Windows平台为“rn”，Unix平台为“n” %p 输出优先级，即DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL...如果是调用debug()输出的，则为DEBUG，依此类推 %r 输出自应用启动到输出该日志信息所耗费的毫秒数 %t 输出产生该日志事件的线程名 log4j.appender.A2.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

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神经网络的参数和超参数

type=detail&id=2001702026 神经网络的参数和超参数参数(parameter) W[1],b[1],W[2],b[2],W[3],b[3]...W^{[1]}, b^{[1]...超参数 hyperparameter 中文英文学习速率 learning rate α\alphaα 迭代次数 #iterations 隐藏层层数 #hidden layers L 隐藏单元数 #hidden...#在学术上表示numbers of，即…的数量。...说明超参数只是一种命名，之所以称之为超参数，是因为这些参数(hyperparameter)在某种程度上决定了最终得到的W和b参数(parameter)。超字并没有什么特别深刻的含义。...那么在训练网络时如何选择这些超参数呢？你可能不得不尝试一系列可能适用于你的应用的超参数配置，不断尝试去取得最佳结果。系统性的去尝试超参数的方法，稍后补充。这是深度学习还需要进步的地方。

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JVM三大性能调优参数的含义

-Xms:设置初始分配大小，默认为物理内存的“1/64” -Xmx:最大分配内存，默认为物理内存的“1/4” -Xss规定了每个线程堆栈的大小。一般情况下256K是足够了。...影响了此进程中并发线程数大小。在整个堆内存的调整策略之中，有经验的人基本只会调整两个参数：“-Xmx”(最大内存)、“-Xms”（初始化内存）。...如果要取得这些内存的整体信息，直接利用Runtime类即可；在很多情况下，-Xms和-Xmx设置成一样的。这么设置，是因为当Heap不够用时，会发生内存抖动，影响程序运行稳定性。

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浅谈深度学习中超参数调整策略

取值越合适score越高，当然上面的图只是展示了二维的超参数，如果是3个或3个以上的超参数，我们可以想象一个超平面，最合适的参数组合得到的分数在最高点。...，我们使用网络搜索并不能保证直接搜索到合适的超参数中，而随机搜索则大大提高了找到合适参数的可能性。...Photo by Bergstra, 2012 上图则表明重要参数和不重要的参数在不同方法下的搜索情况，我们给了两个超参数，网格搜索只能在我们设定的一小组范围内进行，而随机搜索中的每个超参数是独立的。...，也就是说，这个优化算法的对象是超参数，然后结果是loss损失，通过求超参数对损失的梯度来实现对超参数的更新，呃，这个计算量真的很大很大，个人几乎不用这个方法，一般都是大企业才会用。...而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。最后再强调一遍，如果超参数足够多，训练一两个月都是有可能的。

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模型的超参数优化

前面已经提到过的超参数有：岭回归和lasso回归的α KNN的n_neighbors 超参数是在拟合模型之前指定的参数。它们对模型的表现影响很大，所以我们希望选到好的参数。...1 选择正确的超参数的步骤 (1)尝试多个不同的超参数值 (2)用这些超参数分别拟合 (3)看它们拟合的模型的表现 (4)选择表现最佳的值这个过程称之为超参数优化必须使用交叉验证，来避免对测试集的过拟合...("diabetes_clean.csv") print(diabetes_df.head()) cols_to_check = diabetes_df.iloc[:, [1,5]] # 检查这些列中任意一列是否包含...，看评分最高的参数组合是哪个。...网格搜索交叉验证有明显的局限性: 3折交叉验证，1个超参数，每个超参数有10个值，就要执行30次拟合 10折交叉验证，3个超参数，每个超参数有10个值，就要执行900次拟合课程里老师说是900次，

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