画decision boundary(直线) %% ============= Part 3: Optimizing using fminunc =============% In this exercise, you will use a built-in function (fminunc) to find the% optimal parameters theta. % Set options for fminuncoptions = optimset('GradObj', 'on', '

本文是针对 Dubbo 协议调用的调优指导,详细说明常用调优参数的作用域及源码. Dubbo调用模型 常用性能调优参数 参数名 作用范围 默认值 说明 备注 threads provider 200 业务处理线程池大小   iothreads provider CPU+1 io线程池大小   queues provider 0 线程池队列大小,当线程池满时,排队等待执行的队列大小, 建议不要设置,当线程程池时应立即失败, 重试其它服务提供机器,而不是排队,除非有特殊需求   connection

Spring Cloud整合了各种组件,每个组件往往还有各种参数.本文来详细探讨Spring Cloud各组件的调优参数. Tomcat配置参数 1 server: 2 tomcat: 3 max-connections: 0 # 默认值 4 max-threads: 0 # 默认值 Hystrix配置参数 如隔离策略是THREAD: 1 hystrix.threadpool.default.coreSize: 10 2 hystrix.threadpool.default.maximumSiz

所有的TCP/IP调优参数都位于/proc/sys/net/目录. 例如, 下面是最重要的一些调优参数,后面是它们的含义: /proc/sys/net/core/rmem_default "110592" 定义默认的接收窗口大小:对于更大的 BDP 来说,这个大小也应该更大. /proc/sys/net/core/rmem_max "110592" 定义接收窗口的最大大小:对于更大的 BDP 来说,这个大小也应该更大. /proc/sys/net/core/wmem

hadoop作业调优参数整理及原理 10/22. 2013 1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),

# -*- coding: utf-8 -*- # @Date: 2017-08-26 # @Original: ''' 在量化数据处理中,经常使用itertools来完成数据的各种排列组合以寻找最优参数 ''' import itertools items = [1, 2, 3] ab = ['a', 'b'] cd = ['c', 'd'] #1. permutations: 考虑顺序组合元素 for item in itertools.permutations(items): print(

JVM性能调优方法和步骤1.监控GC的状态2.生成堆的dump文件3.分析dump文件4.分析结果,判断是否需要优化5.调整GC类型和内存分配6.不断分析和调整JVM调优参数参考 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数.1.Full GC会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数.2.导致Full GC的原因年老代(Tenured)被写满调优时尽量让对

JVM内存调优 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数. 1.Full GC 会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数. 2.导致Full GC的原因 1)年老代(Tenured)被写满 调优时尽量让对象在新生代GC时被回收.让对象在新生代多存活一段时间和不要创建过大的对象及数组避免直接在旧生代创建对象 . 2)持久代Pemanet Generati

这种文章挺难写的,一是JVM参数巨多,二是内容枯燥乏味,但是想理解JVM调优又是没法避开的环节,本文主要用来总结梳理便于以后翻阅,主要围绕四个大的方面展开,分别是JVM调优参数.JVM调优方法(流程).JVM调优工具.JVM调优案例,调优案例目前正在分析,会在将来补上. 垃圾回收有关参数 参数部分,这儿只是做一个总结,更详细更新的内容请参考Oracle官网:JVM的命令行参数参考 处理器组合参数 关于JVM垃圾处理器区别,参考:JVM调优之垃圾定位.垃圾回收算法.垃圾处理器对比 -XX:+Use

最近为了方便开发,在自己的虚拟机上搭建了三节点的Hadoop集群与Hbase集群,hadoop集群的搭建与zookeeper集群这里就不再详细说明,原来的笔记中记录过.这里将hbase配置参数进行相应整理,方便日后使用. 首先vi ~/.bash_profile将hbase的环境变量进行配置,最后source ~./bash_profile使之立即生效 1.修改hbase-env.sh 由于我使用的是外置的zookeeper,所以这里HBASE_MANAGES_ZK设置为,设置参数: # The

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

ELM算法模型是最近几年得到广泛重视的模型,它不同于现在广为火热的DNN. ELM使用传统的三层神经网络,只包含一个隐含层,但又不同于传统的神经网络.ELM是一种简单易用.有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法.2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出.传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解.极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

JVM基础:生产环境参数实例及分析 原始配置: -Xms128m -Xmx128m -XX:NewSize=64m -XX:PermSize=64m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=78 -XX:ThreadStackSize=128k-Xloggc:logs/gc.log -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=3600000 -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterv

一.内存调整参数 -Xmx2g    设置堆内存最大值为2g -Xmx512m  设置堆内存最大值为512m -Xms1g   设置堆内存最小值1g (ps:-Xms和-Xmx实际上是 -XX:InitialHeapSize 和 -XX:MaxHeapSize 的缩写.例如: -XX:InitialHeapSize=128m -XX:MaxHeapSize=2g ) -Xmn  设置堆新生代的大小,例如:-Xmn512m -XX:PermSize  设置Perm Generation的最小值,例

序号 参数名 说明 JDK 默认值 使用过 1 JVM执行模式 2 -client-server 设置该JVM运行与Client 或者Server Hotspot模式,这两种模式从本质上来说是在JVM中运行不同的JIT(运行时编译模块)代码,并且两者在JVM内部的接口是一致的.客户端模式优化的是系统启动时间更快,而服务端模式的优化则更关注与系统的整体性能.一般来说Client选项用于GUI的应用,Server选项多用于后台服务器应用.另外两者在编译策略.垃圾收集策略.堆使用上也有所不同 是 3

JVM里的GC(Garbage Collection)的算法有很多种,如标记清除收集器,压缩收集器,分代收集器等等,详见HotSpot VM GC 的种类 现在比较常用的是分代收集(generational collection,也是SUN VM使用的,J2SE1.2之后引入),即将内存分为几个区域,将不同生命周期的对象放在不同区域里:young generation,tenured generation和permanet generation.绝大部分的objec被分配在young gener

1>内存子系统 1>组件: slab    allocator buddy    system kswapd pdflush 2>虚拟化环境: PA:进程地址: HA:虚拟机地址: MA:机器地址: 虚拟机转换:PA---->HA GuestOS(来宾主机),OS(宿主主机): Shadow   PT:影子列表 3>Memory: TLB:提升性能:  Hugetable  page: 使用的文件系统:Hugetlbfs;         启用hugepages: 1)修改/

GC有两种类型:Scavenge GC 和Full GC 1.Scavenge GC 一般情况下,当新对象生成,并且在Eden申请空间失败时,就会触发Scavenge GC,堆的Eden区域进行GC,清除非存活对象,并且把尚且存活的对象移动到Survivor的两个区中. 2.Full GC 对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC 比Scavenge GC要慢,因此应该尽可能减少Full GC,有如下原因可能导致Full GC a.Tenured被写满: b.P

一.Tomcat 调优 (一).Tomcat内存优化 参数一: vim /tomcat/bin/catalina.sh CATALINA_OPTS="-server -Xms128m -Xmx512m" //修改内存参数 参数二: vim /tomcat/bin/catalina.sh //调优 JAVA_OPTS="-server -Xms1G -Xmx2G -Xss256K -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=utf-8 -X

1.代码中尽量避免group by函数,如果需要数据聚合,group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍. 2.parquet存储的文件格式查询会比sequenceFile快两倍以上,当然这是在select * from的