algo = HyperOptSearch() algo = ConcurrencyLimiter(algo, max_concurrent=1) scheduler = AsyncHyperBandScheduler(max_t=3000)

时间: 2023-05-24 15:02:18 浏览: 132
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AlgoTradeSoft (1).zip_algo tradesoft_algotradesoft_ea_forex_fore

这是一个对模型调参的一般步骤。首先，定义了一个用于超参数优化的算法 HyperOptSearch()。然后，引入了一个名为 ConcurrencyLimiter 的算法，用于限制并发次数，max_concurrent=1 表示一次只执行一个并行任务。最后，采用 AsyncHyperBandScheduler(max_t=3000) 作为异步超带调度器，它会在最长运行时间为3000单位时间后结束。
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static void SetKeyLength(HcfAlgParaValue value, void *attr) { SymKeyAttr *keyAttr = (SymKeyAttr *)attr; switch (value) { case HCF_ALG_AES_128: keyAttr->algo = HCF_ALG_AES; keyAttr->keySize = AES_KEY_SIZE_128; break; case HCF_ALG_AES_192: keyAttr->algo = HCF_ALG_AES; keyAttr->keySize = AES_KEY_SIZE_192; break; case HCF_ALG_AES_256: keyAttr->algo = HCF_ALG_AES; keyAttr->keySize = AES_KEY_SIZE_256; break; case HCF_ALG_SM4_128: keyAttr->algo = HCF_ALG_SM4; keyAttr->keySize = SM4_KEY_SIZE_128; break; case HCF_ALG_3DES_192: keyAttr->algo = HCF_ALG_DES; keyAttr->keySize = DES_KEY_SIZE_192; break; default: break; } }代码解析

这段代码定义了一个名为 SetKeyLength 的函数，它的作用是根据给定的 HcfAlgParaValue 值设置 SymKeyAttr 结构体中的算法标识符和密钥长度。 该函数接收两个参数，第一个参数是 HcfAlgParaValue 枚举类型的值，用于...

results = tune.run(HierarchicalTrainer, metric="episode_reward_mean", mode="max", search_alg=algo, scheduler=scheduler, num_samples=1, checkpoint_freq=1, keep_checkpoints_num=10, config=config, # stop=stop )

这段代码用于运行HierarchicalTrainer模型，并使用给定的搜索算法、调度器和配置，对metric="episode_reward_mean"（剧集平均...该模型将运行1个样本，每个checkpoint_freq个步骤保存1个检查点，并最多保存10个检查点。

results = tune.run(DDPGTrainer, metric="episode_reward_mean", mode="max", search_alg=algo, scheduler=scheduler, num_samples=1, checkpoint_freq=1, keep_checkpoints_num=10, config=config, stop=stop, )

ChitGPT：这是一个使用了 Ray Tune 库的 Python 代码段，用于训练 DDPGTrainer 模型，并在训练过程中执行一些超参数搜索和调优。该代码会迭代地更新模型，并在每个更新周期结束时保存检查点。

static void SetKeyLength(HcfAlgParaValue value, void *cipher) { CipherAttr *cipherAttr = (CipherAttr *)cipher; cipherAttr->keySize = value; switch (value) { case HCF_ALG_AES_128: case HCF_ALG_AES_192: case HCF_ALG_AES_256: cipherAttr->algo = HCF_ALG_AES; break; case HCF_ALG_3DES_192: cipherAttr->algo = HCF_ALG_DES; break; case HCF_OPENSSL_RSA_512: case HCF_OPENSSL_RSA_768: case HCF_OPENSSL_RSA_1024: case HCF_OPENSSL_RSA_2048: case HCF_OPENSSL_RSA_3072: case HCF_OPENSSL_RSA_4096: case HCF_OPENSSL_RSA_8192: cipherAttr->algo = HCF_ALG_RSA; break; default: LOGE("Invalid algo %u.", value); break; } }代码解析

然后根据 value 的值，判断算法类型并赋值给 cipherAttr 指向的 CipherAttr 结构体的 algo 成员变量。最后，如果 value 的值不属于预定义的算法类型，则输出一条错误日志。 在代码中，HCF_ALG_AES_128、HCF_ALG_AES...

static char *GetAlgoName(HcfSymKeyGeneratorSpiOpensslImpl *impl) { char keySizeChar[MAX_KEY_STR_SIZE] = { 0 }; if (sprintf_s(keySizeChar, MAX_KEY_STR_SIZE, "%d", impl->attr.keySize) < 0) { LOGE("Invalid input parameter!"); return NULL; } char *algoName = (char *)HcfMalloc(MAX_KEY_STR_SIZE, 0); if (algoName == NULL) { LOGE("algoName malloc failed!"); return NULL; } HcfAlgValue type = impl->attr.algo; if (type == HCF_ALG_AES) { int32_t aesSize = strlen(AES_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, AES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("aes algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + aesSize, MAX_KEY_STR_SIZE - aesSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("aes algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_SM4) { int32_t sm4Size = strlen(SM4_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, SM4_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("sm4 algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + sm4Size, MAX_KEY_STR_SIZE - sm4Size, keySizeChar) != EOK) { LOGE("sm4 algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_DES) { int32_t desSize = strlen(DES_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, DES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("des algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + desSize, MAX_KEY_STR_SIZE - desSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("des algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else { LOGE("unsupport algo!"); goto clearup; } return algoName; clearup: HcfFree(algoName); return NULL; }简化代码

HcfAlgValue type = impl->attr.algo; int32_t algSize; const char *algName; if (type == HCF_ALG_AES) { algName = AES_ALG_NAME; } else if (type == HCF_ALG_SM4) { algName = SM4_ALG_NAME; } else if...

static const SymKeyGenFuncSet *FindAbility(SymKeyAttr *attr) { if (attr == NULL) { return NULL; } for (uint32_t i = 0; i < sizeof(SYMKEY_ABILITY_SET) / sizeof(SymKeyGenAbility); i++) { if (SYMKEY_ABILITY_SET[i].algo == attr->algo) { return &(SYMKEY_ABILITY_SET[i].funcSet); } } LOGE("Algo not support! [Algo]: %d", attr->algo); return NULL; }代码解析

这段代码的作用是查找 SymKeyGenAbility 集合中与给定属性 attr 相匹配的 SymKeyGenFuncSet 函数集合，并返回它的指针。如果没有找到匹配的函数集合，将记录一条错误日志并返回 NULL。 其中，SymKeyGenAbility 是一...

ALGO = LANGEVIN参数设置的好处

1. 学习率：学习率是指每一步更新权重的大小，如果学习率设置得太大，可能会导致算法无法收敛或者震荡，如果设置得太小，可能会导致算法收敛速度过慢。因此，我们需要根据具体的模型和数据集来设置合适的学习率。 2...

HcfAlgValue type = impl->attr.algo; if (type == HCF_ALG_AES) { if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, AES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("aes algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + aesSize, MAX_KEY_STR_SIZE - aesSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("aes algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_DES) { if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, DES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("des algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + desSize, MAX_KEY_STR_SIZE - desSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("des algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else { LOGE("unsupport algo!"); goto clearup; } return algoName; clearup: HcfFree(algoName); return NULL; }代码解析

这段代码主要是根据传入的算法类型（HcfAlgValue type = impl->attr.algo;）来生成算法名称，将算法名称和密钥长度拼接到一起，返回生成的算法名称（return algoName;）。如果生成算法名称和密钥长度的过程中出现...

# def hyperparameter_tuning(params): #定义贝叶斯优化函数 clf = XGBClassifier(**params,n_jobs=-1) #训练xgboost acc = cross_val_score(clf, data_x, y,scoring="accuracy").mean() #认定优化准确率 return {"loss": -acc, "status": STATUS_OK} #返回指标 trials = Trials() best = fmin( fn=hyperparameter_tuning, space = space, #搜索空间 algo=tpe.suggest, #搜索算法 max_evals=200, #最大迭代次数 trials=trials #记录更多调参过程 ) print("Best: {}".format(best)) #输出超参数结果 输出的超参数就是模型认为最好的结果

然后通过 fmin 函数去搜索最优的超参数组合，其中 space 是超参数搜索空间，algo 是搜索算法，max_evals 是最大迭代次数，trials 是记录更多调参过程的一个变量。最后输出的是模型认为最好的超参数组合。

以下代码是哪出现了问题呢？为什么运行报错“subsample”：from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] # 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2]; space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)), 'n_estimators':hp.quniform("n_estimators",1,100), 'learning_rate':hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)), 'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, **params) scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数，即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, **best_params) reg.fit(Xtrain, Ytrain) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, ...

HcfResult HcfMdCreate(const char *algoName, HcfMd **md) { if (!IsStrValid(algoName, HCF_MAX_ALGO_NAME_LEN) || (md == NULL)) { LOGE("Invalid input params while creating md!"); return HCF_INVALID_PARAMS; } HcfMdSpiCreateFunc createSpiFunc = FindAbility(algoName); if (createSpiFunc == NULL) { LOGE("Algo not supported!"); return HCF_NOT_SUPPORT; } HcfMdImpl *returnMdApi = (HcfMdImpl *)HcfMalloc(sizeof(HcfMdImpl), 0); if (returnMdApi == NULL) { LOGE("Failed to allocate Md Obj memory!"); return HCF_ERR_MALLOC; } if (strcpy_s(returnMdApi->algoName, HCF_MAX_ALGO_NAME_LEN, algoName) != EOK) { LOGE("Failed to copy algoName!"); HcfFree(returnMdApi); return HCF_ERR_COPY; } HcfMdSpi *spiObj = NULL; HcfResult res = createSpiFunc(algoName, &spiObj); if (res != HCF_SUCCESS) { LOGE("Failed to create spi object!"); HcfFree(returnMdApi); return res; }

1. 检查输入参数是否合法； 2. 查找指定算法名对应的能力函数； 3. 分配HcfMdImpl对象的内存空间； 4. 将算法名复制到HcfMdImpl对象的algoName成员中； 5. 调用能力函数创建HcfMdSpi对象； 6. 如果创建失败，释放...

代码讲解 static HcfResult CheckRsaCipherParams(CipherAttr *params) { int32_t opensslPadding = 0; if (params->algo != HCF_ALG_RSA) { LOGE("Cipher algo %u is invalid.", params->algo); return HCF_INVALID_PARAMS; } if (GetOpensslPadding(params->paddingMode, &opensslPadding) != HCF_SUCCESS) { LOGE("Cipher create without padding"); return HCF_INVALID_PARAMS; } if (params->paddingMode == HCF_ALG_NOPADDING && (GetOpensslDigestAlg(params->md) != NULL || GetOpensslDigestAlg(params->mgf1md) != NULL)) { LOGE("Nopadding don't need md or mgf1md"); return HCF_INVALID_PARAMS; } if (params->paddingMode == HCF_OPENSSL_RSA_PKCS1_OAEP_PADDING && GetOpensslDigestAlg(params->md) == NULL) { LOGE("md is NULL"); return HCF_INVALID_PARAMS; } if (params->paddingMode == HCF_OPENSSL_RSA_PKCS1_OAEP_PADDING && GetOpensslDigestAlg(params->mgf1md) == NULL) { LOGE("Use pkcs1_oaep padding, but mgf1md is NULL"); return HCF_INVALID_PARAMS; } return HCF_SUCCESS; }

接着判断是否使用了 HCF_OPENSSL_RSA_PKCS1_OAEP_PADDING 填充方式，如果是则需要同时传入 md 和 mgf1md 参数，如果其中一个参数为 NULL 则返回 HCF_INVALID_PARAMS。最后如果所有的判断都通过，则返回 HCF_SUCCESS ...

讲解代码 HcfResult HcfAsyKeyGeneratorCreate(const char *algoName, HcfAsyKeyGenerator **returnObj) { if ((!IsStrValid(algoName, HCF_MAX_ALGO_NAME_LEN)) || (returnObj == NULL)) { return HCF_INVALID_PARAMS; } HcfAsyKeyGenParams params = { 0 }; if (ParseAndSetParameter(algoName, ¶ms, ParseAsyKeyGenParams) != HCF_SUCCESS) { LOGE("Failed to parser parmas!"); return HCF_INVALID_PARAMS; } HcfAsyKeyGeneratorSpiCreateFunc createSpiFunc = FindAbility(¶ms); if (createSpiFunc == NULL) { return HCF_NOT_SUPPORT; } HcfAsyKeyGeneratorImpl *returnGenerator = (HcfAsyKeyGeneratorImpl *)HcfMalloc(sizeof(HcfAsyKeyGeneratorImpl), 0); if (returnGenerator == NULL) { LOGE("Failed to allocate returnGenerator memory!"); return HCF_ERR_MALLOC; } if (strcpy_s(returnGenerator->algoName, HCF_MAX_ALGO_NAME_LEN, algoName) != EOK) { LOGE("Failed to copy algoName!"); HcfFree(returnGenerator); return HCF_ERR_COPY; } HcfAsyKeyGeneratorSpi *spiObj = NULL; int32_t res = HCF_SUCCESS; res = createSpiFunc(¶ms, &spiObj); if (res != HCF_SUCCESS) { LOGE("Failed to create spi object!"); HcfFree(returnGenerator); return res; } returnGenerator->base.base.destroy = DestroyAsyKeyGenerator; returnGenerator->base.base.getClass = GetAsyKeyGeneratorClass; returnGenerator->base.convertKey = ConvertKey; returnGenerator->base.generateKeyPair = GenerateKeyPair; returnGenerator->base.getAlgoName = GetAlgoName; returnGenerator->spiObj = spiObj; *returnObj = (HcfAsyKeyGenerator *)returnGenerator; return HCF_SUCCESS; }

这段代码是 HcfAsyKeyGeneratorCreate 函数的实现代码。该函数的作用是创建一个 HcfAsyKeyGenerator 实例。函数的第一个参数是 algoName，它表示加密算法的名称。第二个参数是 returnObj，它是一个指向 ...

job exception: object of type 'NoneType' has no len() Traceback (most recent call last): File "./source/cross_validate.py", line 193, in <module> hyperopt(cfg, logger) File "./source/cross_validate.py", line 151, in hyperopt fmin(objective, SPACE, algo=tpe.suggest, max_evals=cfg.NUM_ITERS, verbose=False) File "C:\Anaconda3\envs\PAR\lib\site-packages\hyperopt\fmin.py", line 586, in fmin rval.exhaust() File "C:\Anaconda3\envs\PAR\lib\site-packages\hyperopt\fmin.py", line 364, in exhaust self.run(self.max_evals - n_done, block_until_done=self.asynchronous) File "C:\Anaconda3\envs\PAR\lib\site-packages\hyperopt\fmin.py", line 300, in run self.serial_evaluate() File "C:\Anaconda3\envs\PAR\lib\site-packages\hyperopt\fmin.py", line 178, in serial_evaluate result = self.domain.evaluate(spec, ctrl) File "C:\Anaconda3\envs\PAR\lib\site-packages\hyperopt\base.py", line 892, in evaluate rval = self.fn(pyll_rval) File "./source/cross_validate.py", line 130, in objective temp_model = MGraphDTA(out_dim=(len(cfg.DATA.TASK_NAME)) * 2, filter_num=32) TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

这个错误的意思是你尝试在一个 NoneType 对象上使用 len() 函数。在你的代码中，这个错误可能是在下面这行代码中引起的： temp_model = MGraphDTA(out_dim=(len(cfg.DATA.TASK_NAME)) * 2, filter_num=32) ...

makeblastdb -dbtype prot in '/mnt/hgfs/H/DATA/Parvularcula_ncbi_dataset/P_dataset/all.fasta' -out parv USAGE makeblastdb [-h] [-help] [-in input_file] [-input_type type] -dbtype molecule_type [-title database_title] [-parse_seqids] [-hash_index] [-mask_data mask_data_files] [-mask_id mask_algo_ids] [-mask_desc mask_algo_descriptions] [-gi_mask] [-gi_mask_name gi_based_mask_names] [-out database_name] [-blastdb_version version] [-max_file_sz number_of_bytes] [-metadata_output_prefix ] [-logfile File_Name] [-taxid TaxID] [-taxid_map TaxIDMapFile] [-oid_masks oid_masks] [-version] DESCRIPTION Application to create BLAST databases, version 2.14.0+ Use '-help' to print detailed descriptions of command line arguments ======================================================================== Error: Too many positional arguments (1), the offending value: in Error: (CArgException::eSynopsis) Too many positional arguments (1), the offending value: in

根据你提供的命令行信息，你在尝试使用 NCBI Blast+ 工具中的 makeblastdb 命令创建一个蛋白质序列数据库，但是在命令中存在语法错误。正确的命令应该是： makeblastdb -dbtype prot -in /mnt/hgfs/H/DATA/...

代码讲解 HcfMdImpl *returnMdApi = (HcfMdImpl *)HcfMalloc(sizeof(HcfMdImpl), 0); if (returnMdApi == NULL) { LOGE("Failed to allocate Md Obj memory!"); return HCF_ERR_MALLOC; } if (strcpy_s(returnMdApi->algoName, HCF_MAX_ALGO_NAME_LEN, algoName) != EOK) { LOGE("Failed to copy algoName!"); HcfFree(returnMdApi); return HCF_ERR_COPY; }

这段代码主要是为了分配内存并创建一个HcfMdImpl对象，其中HcfMdImpl是一个结构体或者类的名称。具体的解释如下： 首先，使用HcfMalloc函数分配了一个大小为HcfMdImpl结构体大小的内存块，并将其强制转换为...

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Fluent UDF进阶秘籍：解锁高级功能与优化技巧

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在Vue项目中，如何利用Vuex进行高效的状态管理，并简要比较React中Redux或MobX的状态管理模式？

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WStage平台：无线传感器网络阶段数据交互技术

资源摘要信息:"WStage是无线传感器网络（WSN）的一个应用阶段，它允许通过名为'A'的传感器收集和分发位置数据。在这一阶段，数据的提供商能够利用特定的传感器设备记录地理位置信息，并通过网络将这些信息传递给需要这些数据的用户。用户可以通过预定的方式访问并获取传感器'A'所记录的位置数据。这一过程可能涉及到特定的软件或硬件接口，以保证数据的有效传输和接收。 在技术实现层面，'JavaScript'这一标签暗示了在提供和获取数据的过程中可能涉及到前端开发技术，尤其是JavaScript语言的使用。这表明可能有网页或Web应用程序参与了用户与传感器数据之间的交互。JavaScript可以用来处理用户请求，与后端通信，以及展示从传感器'A'获取的数据。 关于'WStage-master'这个文件名称，它指向了一个可能是一个项目的主版本目录。在这个目录中，可能包含了实现上述功能所需的所有代码文件、配置文件、库文件和资源文件。'master'通常用来指代版本控制中的主分支，这意味着它包含了当前开发的主线代码，是项目稳定和最新的表现形式。 无线传感器网络（WSN）是一组带有传感器节点的无线网络，这些节点能够以无线方式收集和处理物理或环境条件的信息，如温度、湿度、压力等，并将这些信息传送到网络中的其他节点。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、智能家居、健康医疗等领域。 在WSN中，一个传感器节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源四个基本部分组成。传感器负责收集环境数据，微处理器负责处理数据并执行指令，无线通信模块负责数据传输，而电源则为传感器节点提供能量。在WStage阶段中，传感器节点'A'作为数据提供者，起到了核心的作用。 传感器节点的部署通常是在目标监测区域内随机分布的，每个节点都可以独立地收集数据，也可以通过多跳的方式将数据传送给更远距离的汇聚节点，最终汇总到控制中心或用户端。 在实际应用中，可能会存在一些挑战，比如如何有效地延长传感器网络的生命周期，如何提高数据传输的可靠性和实时性，以及如何保障数据的安全性和隐私保护。因此，研究和开发人员需要设计出高效的算法和协议来优化网络性能。 综上所述，WStage在WSN领域中代表了数据提供和获取的一个阶段。这一阶段利用特定的传感器节点收集位置数据，并通过网络将其传递给用户。在整个过程中，JavaScript技术可能被用于构建用户界面和处理数据交互，而'WStage-master'文件夹则包含了实现这些功能的必要代码和资源。WSN的应用为环境监测、智能控制等多个领域带来了便利，但同时也带来了技术挑战，需要不断的技术创新来解决相关问题。"