模型评价的目的:通过模型评价,我们知道当前训练模型的好坏,泛化能力如何?从而知道是否可以应用在解决问题上,如果不行,那又是哪里出了问题? train_test_split 在分类问题中,我们通常通过对训练集进行train_test_split,划分成train 和test 两部分,其中train用来训练模型,test用来评估模型,模型通过fit方法从train数据集中学习,然后调用score方法在test集上进行评估,打分:从分数上我们可以知道 模型当前的训练水平如何. from sklearn…

假设有4个.env文件.分别为 .env.local .env.dev .env.test .env.prd 方式一 第一步:bootstrap\app.php 加入代码 $envs = ['local','dev','test','prd']; $env = get_cfg_var('env'); if(empty($env) || !in_array($env, $envs)){ exit('no env files'); } $env = '.env.'.$env; $app->loadE…

K8s提供了多种外部数据注入容器的方式,今天我们主要学习环境变量.ConfigMap以及Secret的使用和配置. 环境变量 在docker项目中,对一个容器添加环境变量可以在容器创建时通过-e ENV=name方式加载.而k8s在创建 Pod 时,也提供了其下容器环境变量配置的能力. 我们可以通过配置清单中的 env 及 envFrom(来自外部配置) 字段来设置环境变量. 比如如下的yaml #busybox-deployment.yml apiVersion: apps/v1 kind:…

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6238844.html 最近遇到一个存储过程在某些特殊的情况下,效率极其低效, 至于底下到什么程度我现在都没有一个确切的数据,因为预期很快就可以查询出来结果的SQL,实则半个小时都出不来,后面会有截图 观察执行计划的时候发现中间有一步中出现一个类似如下非常规的连接提示警告,如下图 no join predicate 意思就是没有连接谓词,表之间join的时候没有指定连接谓词可以导致no join predicate, 但是…

一.Openstack各组件简单介绍 keystone:身份认证服务 glance:镜像服务 nova:计算服务 neutron:网络服务 Cinder:块存储服务 Swift:对象存储服务 heat:编排服务 HoRizon:web控制面板 Ceilometer:资源监控.计量服务 二.环境准备: VMvare虚拟机,详情如下: 主机名 操作系统 IP 备注 controller CentOS 7.1 x86_64 eth0:192.168.200.201/24 控制节点 compute1 C…

本文介绍Windows环境下搭建Android NDK开发环境,并创建一个简单的使用Native代码的Android Application. 一.环境搭建 二.JNI函数绑定 三.例子 一.环境搭建 1. 操作系统:Windows7 64位 2. 安装Java,最新的JDK8貌似还不支持,敢于折腾的同学可以试试,下载JDK7安装即可,别忘了添加JDK的bin目录到PATH环境变量.http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/j…

一.需求 由于在测试环境中使用了docker官网的centos 镜像,但是该镜像里面默认没有安装ssh服务,在做测试时又需要开启ssh.所以上网也查了查资料.下面详细的纪录下.在centos 容器内安装ssh后,转成新的镜像用于后期测试使用. 二.镜像定制 第一种方式(手动修改容器镜像) 1.先下载centos镜像 [root@docker ~]# docker pull centos 2.启动容器并进行配置 启动容器, [root@docker ~]# docker run -it -d --…

我们在做SqlServer的查询调优的时候,经常会在语句末尾用到option(loop/merge/hash join)或在join语句前直接声明loop/merge/hash,来强制SqlServer使用某一特定类型的join方式.但是有些时候经过查询优化器优化后的执行计划可能会和你声明的join方式产生冲突,导致执行计划生成失败,我们来看一下下面这个典型案例. , select * from [dbo].[T_People] a inner join [dbo].[T_People_II]…

之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost,本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ,在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变:Gradient Boosting 并没有样本权重的概念,它也采用 Additive Model ,每次迭代时,用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异,损失函数的负梯度则可以近似代表目标值与当前输出的残差,本次迭代产生的模型拟合该残差建立基学习器,然后加到整体模型即…

这次我们介绍Evaluation类.在上一次中我们只是单纯的预测了分类值,并没有其他评价数据.这场我们使用Evalution类.首先初始化一个Evaluation对象,Evaluation类没有无参的构造函数,一般用Instances对象作为构造函数的参数.如果我们没有训练数据和测试数据,那么我们可以使用Cross Validation验证方式,即交叉验证.Cross ValidateModel方法的四个参数分别为,第一个是分类器,第二个是在某个数据集上评价的数据集,第三个参数是交叉检验的次数(…