在Simulink模型中Configuration Parameters里的Solver页设置仿真时间.步长.精度和解法器. 一.仿真时间:注意这里的时间概念与真实的时间并不一样,只是计算机仿真中对时间的一种表示,比如10秒的仿真时间,如果采样步长定为0.1,则需要执行100步,若把步长减小,则采样点数增加,那么实际的执行时间就会增加.一般仿真开始时间设为0,而结束时间视不同的因素而选择.总的说来,执行一次仿真要耗费的时间依赖于很多因素,包括模型的复杂程度.解法器及其步长的选择.计算机时钟的速度

MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先

摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 模型优化精度.速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.我们还梳理了针对

说说最多人用的SSH或SSI吧,现在用的比较多的应该就是struts2.x+spring3.X+hibernate4.X或hibernate3.X了吧,mybatis用的人也有,方便有DBA的公司. 来看看SSH和SSI的优点吧: 1)spring IOC很牛叉,管理对象,使我们免于一系列的对象依赖处理中 2)struts2相对于struts1有很多改进,dispatcher等等好像还蛮好用的(2接触得不多,这里就不多说了) 3)hibernate这个几乎是JAVA界的ORM典范,这个相信大家都

在数据通信过程中,会遇到对数据发送时间的格式要求.所以要在应用中根据实际要求选择不同的定时器,就要考虑到几种应用定时器的特点. 定时器文章参考 一般而言有, 1.sleep,usleep和nanosleep sleep()和nanosleep()都是使进程睡眠一段时间后被唤醒,但是二者的实现完全不同.Linux中并没有提供系统调用sleep(),sleep()是在库函数中实现的,它是通过调用alarm()来设定报警时间,调用sigsuspend()将进程挂起在信号SIGALARM上,sleep(

[Quartus II][14.1正式版] ----14.1版本最大的变化就是增加了2大系列的器件库: MAX 10和Arria 10.这2大系列据Altera中国区代理 骏龙科技的人说,就是为了和Xilinx打价格战的,其中MAX 10系列结构与性能和Cyclone IV差不多,价格更低,而且可以加密,集成了2个配置器件,Cyclone V系列是Cyclone最后一代产品了,从MAX 10开始Cyclone和MAX就合并了,以后都叫MAX了,都是FPGA集成高速配置器件的结构.Arria 10

5.10开坑,别问我为啥今天才开始写,前几天玩得太开心了233 5.7 坐火车坐火车,坐地铁坐地铁.其实是第一次坐地铁233.解锁了在地铁上双手玩手机不扶东西站立的姿势? 全程烧流量上QQ,拜大佬约面基. 试机题是noi2016day1的T1和T2,我比较懒敲了t1的95分暴力就开始浪(写暴力用后缀数组,还写挂了23333).八十中校园非常妙啊,比我们乡下学校高到不知道哪里去了.有个"空中花园",还有个"OI tree" 晚上面基,cbh萌啊. 5.8 考场在图书馆

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2178 给出N个圆,求其面积并. simpson,将圆劈成两半,假设上面的叫上壳,下面的叫下壳,对这两个壳分别做一遍simpson,相减就是答案. 当然优化时间可以去掉完全包含的圆. 以及相减的时候注意同一坐标的不同解,我们要求他的并. 另外精度死活调不对,参考了:https://www.cnblogs.com/SfailSth/p/6360277.html的代码才过orz #include<cm

link 这题卡我精度,调了一晚上才调对,因为没有想到图还可以不连通 其实可以预处理出好多东西,距离($dis(u,v)$),买卖物品(从$u$到$v$买卖物品的最大利润,例($max{S_{u,i}-B_{v,i}}$),然后其实可以发现就是一个十分普通普遍的分数规划式子,就每次二分$k$,然后建边,$spfa$判正环就行 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorit

题目传送门(内部题70) 输入格式 第一行一个正整数$n$,表示炼金术士已知的热化学方程式数量.接下来$n$行,每行一个炼金术士已知的热化学方程式.最后一行一个炼金术士想要求解的热化学方程式,末尾记为$H=?$.每个热化学方程式都是规范的,格式如下:$a\ W\ +\ b\ X\ +\ ...\ =\ c\ Y\ +\ d\ Z\ ...\ H=\ h$表示$a$单位的$W$.$b$单位的$X$与......反应生成了$c$单位的$Y$.$d$单位的$Z$和......,吸收$h$/放出$-h$

[题解]CIRU - The area of the union of circles [SP8073] \ 圆的面积并 [Bzoj2178] 传送门: \(\text{CIRU - The area of the union of circles [SP8073]}\) 圆的面积并 \(\text{[Bzoj2178]}\) [题目描述] 给出 \(n\) 个圆的圆心坐标 \((x,y)\) 和半径 \(r\),求它们覆盖的总面积. [输入] 第一行一个整数 \(n\),表示一共有 \(n\)

问题: 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了.但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高.用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样.但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了.请问下xgboo

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有

libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数选优带来的烦扰. 所需工具:libsvm.gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1.相关程序的下载和安装: 1.1.下载libsvm,我用的是libsvm-3.18.zip,下载后直接解压到任意位置,我解压到C:\libsvm-3.18下. 1.2.下载python,我下的是python-3.5.msi,双击该文件安装到默认位置,我

VisualVM 是一款免费的\集成了多个 JDK 命令行工具的可视化工具,它能为您提供强大的分析能力,对 Java 应用程序做性能分析和调优.这些功能包括生成和分析海量数据.跟踪内存泄漏.监控垃圾回收器.执行内存和 CPU 分析,同时它还支持在 MBeans 上进行浏览和操作.本文主要介绍如何使用 VisualVM 进行性能分析及调优. 概述 开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露.性能瓶颈等问题,比如文件.网络.数据库的连接未释放,未优化的算法等.随着应用程序的持续运行,可能会

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

一.避免在循环条件中使用复杂表达式 在不做编译优化的情况下,在循环中,循环条件会被反复计算,如果不使用复杂表达式,而使循环条件值不变的话,程序将会运行的更快. 例子: import java.util.vector; class cel { void method (vector vector) { for (int i = 0; i < vector.size (); i++) // violation ; // ... } } 更正: class cel_fixed { void metho

VisualVM 是一款免费的性能分析工具.它通过 jvmstat.JMX.SA(Serviceability Agent)以及 Attach API 等多种方式从程序运行时获得实时数据,从而进行动态的性能分析.同时,它能自动选择更快更轻量级的技术尽量减少性能分析对应用程序造成的影响,提高性能分析的精度. 而我们的使用的jdk中已经包含这个程序,即java\bin下的jvisualvm.exe应用程序 其他具体解释与操作请参考以下文章: 使用 VisualVM 进行性能分析及调优 非常感谢原作者

闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微