一.简介 RF = Bagging + Decision Tree 随机:数据采样随机,特征选择随机 森林:多个决策树并行放在一起 几个误区: 不是每棵树随机选择特征,而是每一个结点都随机选择固定数目的特征 采样.样本数量为N,采样数量也为N,但是采取的是有放回的采样(bootstrap). 组合算法.训练结束之后,对新数据进行预测的时候,会让新数据在所有得到的M个决策树上进行预测,最后对结果进行平均或者进行投票.最早的算法是投票:每个树对每一类投票,sklearn的算法是对各个树进行了平均取结

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

一行代码加快pandas计算速度 DASK https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/84844964 https://cloud.tencent.com/developer/article/1449661

实验时要对多个NN模型进行对比,依次加载直到第8个模型时,发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿,查看内存占用90+%. 原因:使用过的NN模型还会保存在内存,继续加载一方面使新模型加载特别特别慢,另一方面是模型计算速度也会下降很多. 解决方法:加载新模型之前把旧的模型撤掉: tf.reset_default_graph() reset后加载和计算速度明显提升,亲测有效 参考: tensorflow 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法

摘要:本文介绍了华为云对冷启动优化这一业界难题的探索之路,创新提出了基于进程级快照的优化方案. 作者信息-- 子游:华为元戎高级工程师 平山:华为云中间件 Serverless 负责人 琪君:华为元戎负责人 Key Takeaways 冷启动 (Cold Start)一直是Serverless领域面临的优化难题之一,华为云创新提出了基于进程级快照的冷启动加速解决方案,致力于在用户几乎无感知的前提下,有效提升应用的冷启动性能: 特别的,Java应用冷启动速度慢的问题尤为突出.本文以Java场景为例

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

AWK内存泄露: 这几天本来就很郁闷,遇到搭建在hadoop平台上的hive平台有很多问题.写个好好的sql语句,总是说这个错误那个错误.然后,今天遇到一个更加郁闷的问题,居然分析淘宝数据的awk都运行不了了,出现了传说中的内存不足的错误. 如下2个简单的awk语句: awk '{match($4, /(search.taobao.com.+uniq=seller.*)/,a); if(a[1] != null) c++;}END{print c}'awk '{match($4, /(searc

有个简单的运算, ; ; ; i < n ; i ++) { ; j < n; j ++) { lResult += (ulong) ( i * j ); } } return lResult; 阶乘,如果使用Python, c++和C#来运算,哪个会更快呢? 首先,Python直接就淘汰了,大概使用了90秒. 我感觉C++肯定会非常优秀,我使用的是g++编译器. 确实非常优秀,使用了1.5秒!60倍于Python的速度! 感觉C#会不会介于两者之间? 最后测试,C#运行下来,居然用了0.5秒

#include <string> #include <iostream> //用于计算,计算的性能高于vector与array #include <valarray> #include <algorithm> using namespace std; void main() { const double PI = 3.1415926; valarray<); ; i < ; i++) { val[i] = PI * i*i; cout <

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它

最近做RRT规划算法,在新建工程中测试时,每一个周期大概花费20MS,但是当我把算法移植到之前写的工程模板中时,计算效率相当低,变为500毫秒.期初是以为代码有问题,然后就逐句查找,发现代码并没有问题,难道是我的模板有问题? 我的模板中有三个线程,而新建的RRT只有一个线程.所以我又把用于显示和消息传递的线程都关掉,遗憾的是并没有解决问题.现在代码基本完全一样了.唯一不一样的是cmakelists和xml文件.然后我又把cmakelist改一样,发现问题解决了. 这是由于之前工程调用了很多OPE

当我们写下载界面的时候,需要向用户展示每秒下载多少KB,这个时候就需要计算速度.如下: 我用的是AFNetworking来做下载的,我们拿AFHTTPRequestOperation来举列,AFHTTPRequestOperation中有个方法: - (void)setDownloadProgressBlock:(void (^)(NSUInteger bytesRead, long long totalBytesRead, long long totalBytesExpectedToRead)

NumPy库的核心是矩阵及其运算. 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式,使用matrix()函数转变成矩阵形式. 基于习惯,在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵. 然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]] len = a.shape[0] #多维数组的行数 print(a.dtype) #输出元素类型 #另外也还可以使用切片方式来处理数组 然后是

47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

优化UITableViewCell高度计算的那些事 我是前言 这篇文章是我和我们团队最近对 UITableViewCell 利用 AutoLayout 自动高度计算和 UITableView 滑动优化的一个总结.我们也在维护一个开源的扩展,UITableView+FDTemplateLayoutCell,让高度计算这个事情变的前所未有的简单,也受到了很多星星的支持,github链接请戳我 这篇总结你可以读到: UITableView高度计算和估算的机制 不同iOS系统在高度计算上的差异 iOS8

X86处理器包含两种类型的浮点数寄存器.第一种使用8个浮点寄存器组成浮点寄存器栈,另一种为向量寄存器(XMM,YMM),它们对于单双精度的处理是不同的.本文将讨论两种模式下的浮点数计算速度问题. 一.当我们编译32位程序时,使用的是x87指令集,即使用浮点寄存器堆栈进行浮点计算.此种情况下,单精度与双精度的处理是统一的,故计算速度上没有差异.我们可以做如下验证: float a,b,c; c=a*b; 汇编: fld dword ptr [a] //将a加载到浮点栈顶,即ST(0)=a; fmu

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

[-] 三角函数计算Cordic 算法入门 从二分查找法说起 减少乘法运算 消除乘法运算 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到

最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. 原文来自:http://www.alloyteam.com/2013/12/js-calculate-the-number-of-bytes-occu