Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
2. 管理和分配HRegion,比如在HRegion split 时分配新的HRegion;在HRegionServer 退出时迁移其内的
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
无论是apache还是nginx,php.ini都是适合的。而php-fpm.conf适合nginx+fcgi的配置
之前一直有博主要求整理下 VPS 主机优化方法,那么如果你是 VPS 主机(Linux),可以尝试一下了,尤其是 linux 系统的内核参数优化。 一、增加 SWAP 分区 VPS(Virtual Private Server 虚拟专用服务器)技术,将一部服务器分割成多个虚拟专享服务器的优质服务。每个 VPS 都可分配独立公网 IP 地址、独立操作系统、独立超大空间、独立内存、独立执行程序和独立系统配置等。 下面是配置过程中的一些笔记: VPS 只有一个根分区,没有 swap 交换分区。VPS 内存不大,于
Nginx TCP backlog 配置,如果是同一个 listen 端口,设置一次就好;比如有多个 server, 每个 server 都是监听 80 端口,只需要给一个 80 端口设置 backlog 就好,一般我们会有一个 default server,在default server 的 80 端口上设置 backlog 的值就可以了;设置好了之后,可以通过 ss -lnt 查看。
接下来cillianplatform项目的更新频率保持一周一次,等稳定了到公开测试版本,会告知大家。
query_cache_size:查询缓存 OLAP 类型数据库,需要重点加大此内存缓存. 但是一般不会超过 GB. 对于经常被修改的数据,缓存会立马失效。 我们可以实用内存数据库(redis、memecache),替代他的功能。
腾讯TCPA,由腾讯TEG操作系统组研发,基于RHEL7.4源码,定制化的TCPA。
近日,由北京大学崔斌教授数据与智能实验室( Data and Intelligence Research LAB, DAIR)开发的通用黑盒优化系统 OpenBox 开源发布!
LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,具有许多可调参数。为了优化模型性能,通常需要进行调参和超参数优化。本教程将介绍如何在Python中使用不同的技术来进行自动调参和超参数优化,以提高LightGBM模型的性能。
导语:腾讯AI Lab机器学习中心今日宣布成功研发出世界上首款自动化深度学习模型压缩框架——PocketFlow,并即将在近期发布开源代码。这是一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架,集成了当前主流(包括腾讯AI Lab自研)的模型压缩与训练算法,结合自研超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩与加速。[1] 开发者无需了解具体算法细节,即可快速地将AI技术部署到移动端产品上,实现用户数据的本地高效处理。目前该框架正在为腾讯的多项移动端业务提供模型压缩与加速的技术支持,在多款手机APP中得到
在信息流推荐业务场景中普遍存在模型或策略效果依赖于“超参数”的问题,而“超参数"的设定往往依赖人工经验调参,不仅效率低下维护成本高,而且难以实现更优效果。因此,本次赛题以超参数优化为主题,从真实业务场景问题出发,并基于脱敏后的数据集来评测各个参赛队伍的超参数优化算法。本赛题为超参数优化问题或黑盒优化问题:给定超参数的取值空间,每一轮可以获取一组超参数对应的Reward,要求超参数优化算法在限定的迭代轮次内找到Reward尽可能大的一组超参数,最终按照找到的最大Reward来计算排名。
至今,很多大佬对“超参数优化”算法进行了大量研究,这些算法在进行少量配置后会自动搜索最佳超参数集。这些算法可以通过各种 Python 包实现。例如hyperopt就是其中一个广泛使用的超参数优化框架包,它允许数据科学家通过定义目标函数和声明搜索空间来利用几种强大的算法进行超参数优化。
IOWait高的一些处理方法 1、检查RAID的状态,比如是否正在重建或者没有初始化 2、替换操作系统的内核,最好使用发行版标准的Linux kernel,因为有比较多的补丁 3、检查/proc/sys/vm下面是否可以优化 4、是否使用了文件系统,文件系统是否有优化的选项,比如在RAID5上采用xfs文件系统时, 可以调节一些参数优化性能 5、客户端程序是否产生了过大的压力,比如磁盘的读写性能只有10MB/s,每个线程的读写 速度为5MB/s,那么如果读写线程数为20的话,无疑会造成IOWait过高 6、查看进程状态 ps -eo pid,user,wchan=WIDE-WCHAN-COLUMN -o s,cmd|awk ' $4 ~ /D/ {print $0}' lsof -p $pid
Linux是一款强大的操作系统,被广泛应用于各种环境中本文将深入探讨Linux性能优化的多个方面,包括系统监控、进程管理、内存管理、磁盘I/O优化、网络性能优化等,并通过具体代码示例进行实践。
在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。
项目访问地址:https://github.com/Tencent/PocketFlow
模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。
官方存储库vuls扫描(https://github.com/GhostTroops/scan4all):15000+PoC;23种应用密码破解;7000+网页指纹;146个协议、90000+条规则端口扫描;Fuzz、HW、很棒的 BugBounty( ͡° ͜ʖ ͡°)...
11月1日,腾讯AI Lab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目, 该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架,整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数,解决传统深度学习模型由于模型体积太大,计算资源消耗高而难以在移动设备上部署的痛点,同时极大程度的降低了模型压缩的技术门槛,赋能移动端AI应用开发。
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
腾讯云大数据团队服务的某个大客户,hadoop集群超过300台服务器。因为大数据平台承载的业务程序非常多(每天超过5万次任务运行在yarn)、datanode的IO压力很大,在今天下午datanode出现大面积故障。通过日志查找,发现以下信息:
官方存储库vuls扫描:15000+PoC;23种应用密码破解;7000+网页指纹;146个协议、90000+条规则端口扫描;Fuzz、HW、很棒的 BugBounty( ͡° ͜ʖ ͡°)...
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本,有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法,手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么,以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要,但它们往往需要更高的计算成本。
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm,其不仅集成在很多统计软件例如R,PYTHON等,还可以直接在Linux以及Windows下运行。
【导读】机器学习的训练和优化是现代深度学习模型中最具有挑战性的方面,本文首先介绍了常用的深度学习超参数优化方法:随机搜索和手动优化,然后引入DeepMind关于深度学习模型超参数优化的最新研究进展:基
之前的工作中也有多少接触过这个AutoML(Automated Machine Learning)的概念,简单来说就是把模型开发的标准过程模块化,都交给一些自动化的组件来完成,比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控,都“一条龙”地在AutoML实现。
在交互式平行坐标图中,有一个很好的htmlwidgets的例子。你可以交互式地操作平行坐标图来放大有趣的观察结果。
超参数优化在大多数机器学习流水线中已成为必不可少的一步,而贝叶斯优化则是最为广为人知的一种超参数的优化方法。
Python机器学习模型建立起来之后,如何对它的性能进行优化?按照本指南中的三个步骤可以对任意优化库设置自动调优。
1.自己电脑下载好jdk的linux版本传到linux上或者直接用wget命令下载
收集原始数据、合并数据源、清洗数据、特征工程、模型构建、超参数调优、模型验证和设备部署。
开始之前,请问你是不是考虑执行贝叶斯超参数优化,但又不确定如何操作?听说过各种超参数优化库,如前两次介绍的模型调参神器:Hyperopt | 使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化,但又想知道 Scikit Optimize 是否适合?这时,你应当认真阅读完本文,并且点个赞加个收藏~
MySQL 对于很多 Linux 从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行 MySQL 的优化之前必须要了解的就是 MySQL 的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL 的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
Provider负载均衡:加权轮训,最小响应时间Tcp连接负载均衡:支持按最小请求选择Tcp连接Dubbo请求:批量encodeTcp参数优化:开启TCP_NODELAY(disable Nagle algorihm),调整TCP发送和读写的缓冲区大小 Go有协程及高质量的网络库,协程切换代价较小,大部分场景Go推荐的网络玩法是每个连接都使用对应的协程来进行读写。
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松,当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后,该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数,移动的准确度提高到 82%(这一移动非常重要,任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点!)。很兴奋,我开始调整其
只需采用正确的过程,为给定的预测任务找到顶尖的超参数配置并非难事。超参数优化主要有三种方法:手工、机器辅助、基于算法。本文主要关注机器辅助这一方法。本文将介绍我是如何优化超参数的,如何证实方法是有效的,理解为何起效。我把简单性作为主要原则。
Google Research的TabNet于2019年发布,在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的,又如何可以尝试呢?
超参数是在模型训练之外设置的选项,不会在训练过程中被优化或更改。相反,需要在训练之前手动设置它们,并且对模型的性能有很大的影响。
投资策略 基于指数移动平均线的交易系统 多头开仓条件:短期均线上穿长期均线同时长期均线大于更长期均线的值 空头开仓条件:短期均线下穿长期均线同时长期均线小于更长期均线的值 为了达到分散风险的目的,选取价格走势相关性较小的品种,本文将标的池选为RBM0, CUM0, RMM0, SRM0 等主力合约。获取2014年1月1日止2014年12月31日这些合约的日行情。 标的之间的相关系数矩阵 参数优化 网格优化 那么参数设为多少合适?指数移动平均线交易系统涉及到三个参数,短周期,长周期,更长的周期
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
innodb 作为最主流使用的 mysql 存储引擎,尤其在新版本的 mysql 中 MyISAM 存储引擎被废除,更加提升了 innodb 如日中天的地位。 那么,作为 mysql 的使用者,如何优化 innodb 使之发挥更强大的性能,就成为了必修课。
虚拟机设置方式 注册新的虚拟机用于模板机的制作,配置可自定义.也可参考如下配置: 设置完后开启模板机,自定义安装方式以及安装安装磁盘配置. 我使用的默认安装配置(下一步->下一步)这种! 模板机配置
COMSOL Multiphysics是一款多物理场仿真软件,它可以用于模拟和优化各种工程和科学应用,例如结构力学、电磁场、流体力学、化学反应、热传导等。下面是COMSOL Multiphysics 6.1的功能介绍和安装配置:
突然间发现zabbix 挂了,咋发现的呢?报警的世界突然安静了,你就会觉得不妥了。这是运维人员的通病,有报警嫌烦,没报警心里会不安。 1,图形界面上确实显示zabbix server is not running 2,排查zabbix server 日志 tail /var/log/zabbix/zabbix_server.log 发现有如下报警:
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