tuned-profiles-sap-hana rpm

时间: 2023-05-13 12:03:52 浏览: 49
tuned-profiles-sap-hana rpm是用于SAP HANA数据库优化的一个软件包，它包含了一系列的性能和优化配置的指令以优化系统资源使用和处理效率。在使用SAP HANA数据库时，为了保证系统的稳定性并且提升数据库的性能，我们需要对操作系统进行一些优化以匹配SAP HANA的需求。而tuned-profiles-sap-hana rpm可以自动地调节操作系统性能参数，以优化系统性能并提高SAP HANA数据库的稳定性。 tuned-profiles-sap-hana rpm主要包括了文件系统、内存、网络和CPU等方面的优化，如通过增加服务器上的共享内存大小来提高SAP HANA的性能，设置传输控制协议（TCP）缓冲区大小以优化网络流量等。需要注意的是，tuned-profiles-sap-hana rpm并不是一个必需的软件包，但对于使用SAP HANA数据库的用户来说，如果希望保证系统的稳定性和性能，建议安装和运行它。 总结来说，tuned-profiles-sap-hana rpm是一个SAP HANA数据库优化工具，通过自动调节操作系统性能参数来提升系统稳定性和数据库性能，而使用它可以让用户更好地利用服务器资源，提高数据库的处理效率。
相关问题

tuned-profiles-sap-hana

tuned-profiles-sap-hana是一个针对SAP HANA优化的Linux系统调整工具。这个工具实际上是一个应用程序集，它能够通过针对服务器、网络、磁盘和内存的系统级参数优化Linux系统性能，特别是针对SAP HANA数据处理工作负载时的性能优化。 tuned-profiles-sap-hana是由Red Hat公司提供的，它可以自动缩减Linux服务器上的内存消耗，同时可以提高I/O和网络吞吐量，从而提高了系统的整体性能。为了最优化性能，tuned-profiles-sap-hana也会对GPU加速和CPU反投机特性进行优化，并适配于不同的硬件配置，以提高系统的可靠性和稳定性。 当企业中使用SAP HANA时，tuned-profiles-sap-hana可以提供更好的性能，并且能够实现更好的性能调整，从而提高数据处理能力。总的来说，tuned-profiles-sap-hana是一款非常有用的工具，能够在Linux系统中针对SAP HANA的工作负载提供最佳性能表现。

Model-Agnostic Meta-Learning

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) is a meta-learning algorithm that aims to learn a good initialization of a model such that it can quickly adapt to new tasks with few examples. The basic idea behind MAML is to use gradient descent to optimize the model parameters such that it can be easily fine-tuned for new tasks. MAML is model-agnostic, which means that it can be applied to any differentiable model. It works by first training the model on a set of tasks and then using the gradients of the loss with respect to the model parameters to update the initialization of the model. This updated initialization can then be fine-tuned on new tasks with few examples. MAML has been successfully applied to a range of tasks, such as few-shot classification, regression, and reinforcement learning. It has also been used to improve the performance of deep reinforcement learning agents and to learn to learn in robotics. Overall, MAML is a powerful tool for meta-learning that allows models to quickly adapt to new tasks, making it a promising approach for real-world applications where data is often limited.

相关推荐

mxnet-cu101需要哪些依赖库

mxnet-cu101在安装和运行时需要以下依赖库： 1. CUDA 10.1 2. cuDNN 7.6.5 3. OpenCV 3.4 4. BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms，基本线性代数子程序）库，如MKL（Intel Math Kernel Library）、ATLAS（Automatically Tuned Linear Algebra Software）等 5. OpenMP（Open Multi-Processing）库，用于支持多线程并行计算 6. NNPACK（Neural Network Performance Accelerator）库，用于加速卷积计算 在安装mxnet-cu101之前，请确保您的系统已安装以上依赖库，并且版本与mxnet-cu101所需版本匹配。

vits-fast-fine-tuning google colab

Sure! Here are the steps to fine-tune ViT-S on a custom dataset using Google Colab: 1. Open a new Google Colab notebook and select a GPU runtime environment. 2. Install the necessary libraries: !pip install torch torchvision !pip install timm 3. Download and prepare the custom dataset. You can use any dataset of your choice. Make sure to split it into training and validation sets. 4. Define the data loaders: import torch import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import ImageFolder # Define the transformations transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # Define the data loaders train_dataset = ImageFolder('path_to_train_data', transform=transform_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_dataset = ImageFolder('path_to_val_data', transform=transform_val) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) Replace 'path_to_train_data' and 'path_to_val_data' with the paths to your training and validation data folders, respectively. 5. Load the pre-trained ViT-S model: import timm model = timm.create_model('vit_small_patch16_224', pretrained=True) 6. Modify the last layer of the model to fit your custom dataset: import torch.nn as nn num_classes = len(train_dataset.classes) model.head = nn.Sequential( nn.LayerNorm((768,)), nn.Linear(768, num_classes) ) Replace '768' with the hidden size of the model you are using. For ViT-S, it is 768. 7. Define the optimizer and criterion: import torch.optim as optim optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() 8. Fine-tune the model: device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): train_loss = 0.0 val_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 # Train the model model.train() for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) # Evaluate the model on validation set model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) val_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset) accuracy = 100 * correct / total print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f} \tValidation Loss: {:.6f} \tAccuracy: {:.2f}'.format( epoch+1, train_loss, val_loss, accuracy)) 9. Save the model: torch.save(model.state_dict(), 'path_to_save_model') Replace 'path_to_save_model' with the path where you want to save the model. That's it! You have fine-tuned ViT-S on your custom dataset using Google Colab.

linux 中 tuned命令

在 Linux 中，tuned 是一个调整系统性能和功耗的工具，可以根据不同的场景和需求，自动调整系统的性能和功耗策略。tuned 可以根据不同的系统类型、硬件配置和工作负载，自动选择最优的性能和功耗策略，从而提高系统的性能和效率。 tuned 命令用于管理和配置 tuned，其命令用法如下： tuned-adm list # 列出所有可用的调优文件 tuned-adm active # 显示当前活动的调优文件 tuned-adm profile # 启用指定的调优文件 tuned-adm off # 关闭当前的调优文件 tuned-adm recommend # 显示推荐的调优文件 其中，tuned-adm list 命令用于列出所有可用的调优文件，tuned-adm active 命令用于显示当前活动的调优文件，tuned-adm profile 命令用于启用指定的调优文件，tuned-adm off 命令用于关闭当前的调优文件，tuned-adm recommend 命令用于显示推荐的调优文件。 需要注意的是，tuned 可以通过修改配置文件来自定义调优文件，配置文件通常位于 /etc/tuned/ 路径下。在修改配置文件后，需要重新启动 tuned 服务，才能使修改生效。

请写一份fine-tune DialoGPT的代码

好的，以下是fine-tune DialoGPT的基本代码框架，供参考： import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments # 加载模型和分词器 model_name = "microsoft/DialoGPT-large" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 准备数据 train_dataset = torch.load("train_dataset.pt") valid_dataset = torch.load("valid_dataset.pt") # 训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=5, per_device_train_batch_size=1, per_device_eval_batch_size=1, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=500, evaluation_strategy="steps", eval_steps=500, save_strategy="steps", save_steps=500, ) # 定义训练器 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=valid_dataset, ) # fine-tune 模型 trainer.train() # 保存 fine-tuned 模型 trainer.save_model("fine_tuned_DialoGPT") 请注意，上述代码中的train_dataset和valid_dataset是预处理好的对话数据集，需要自行准备。在训练参数部分，您可以根据自己的需求进行修改。另外，如果您需要使用GPU进行训练，请在TrainingArguments中添加device='cuda'参数。

Linux里面的tuned进程

Tuned进程是一个Linux系统优化工具，它可以根据系统的硬件配置和使用情况，自动调整系统的性能参数，以达到最佳的性能和能耗平衡。它可以通过修改内核参数、调整CPU频率、内存使用等方式来优化系统性能。如果你需要更详细的信息，可以查看Linux的官方文档或者相关的技术论坛。

rom sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression #设置超参数搜索范围 Cs = [ 0.1, 1, 10, 100, 1000] tuned_parameters = dict(C = Cs) #生成学习器实例 lr = LogisticRegression() #生成GridSearchCV实例 grid= GridSearchCV(lr, tuned_

这段代码使用了 scikit-learn 的模型选择模块中的 GridSearchCV 方法和逻辑回归模型。GridSearchCV 方法可以进行交叉验证，并在指定的参数集中找到最佳参数组合来优化模型。而逻辑回归模型则是一种常用的分类模型，可以用于二分类或多分类。

R语言支持向量机交叉验证

在 R 语言中，可以使用 e1071 包中的 svm 函数进行支持向量机建模。为了选择最佳的参数，可以使用交叉验证来进行模型选择。 以下是一个简单的示例： r library(e1071) # 读取数据 data(iris) # 将数据集分为训练集和测试集 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.7 * nrow(iris)) train_data <- iris[train_index, ] test_data <- iris[-train_index, ] # 创建一个参数网格 tuned_parameters <- expand.grid( C = c(0.1, 1, 10), kernel = c("linear", "radial", "sigmoid"), degree = 1:3 ) # 进行交叉验证 set.seed(123) tuned_models <- tune.svm( Species ~ ., data = train_data, kernel = tuned_parameters$kernel, degree = tuned_parameters$degree, cost = tuned_parameters$C, cross = 5 ) # 查看最佳模型和参数 best_model <- tuned_models$best.model best_parameters <- tuned_models$best.parameters print(best_model) print(best_parameters) # 在测试集上进行预测 test_pred <- predict(best_model, newdata = test_data[, -5]) 在上面的示例中，我们首先将 iris 数据集分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个包含不同 C 值、核函数和多项式次数的参数网格。接下来，我们使用 tune.svm 函数进行交叉验证，使用 5 折交叉验证来选择最佳参数。最后，我们使用最佳模型在测试集上进行预测。

r studio绘制线性向量机最优成本参数评估图

在R中，可以使用e1071包中的tune()函数来自动调整线性向量机的成本参数，并使用tuneResultPlot()函数来绘制成本参数评估图。下面是一个例子： 首先，我们需要加载e1071包，并准备一些数据，例如使用iris数据集： R library(e1071) # 准备数据 data(iris) x <- iris[, 1:4] y <- as.factor(ifelse(iris$Species == "setosa", 1, -1)) 然后，我们可以使用tune()函数来自动调整成本参数，并使用tuneResultPlot()函数来绘制成本参数评估图： R # 自动调整成本参数 tuned <- tune(svm, x, y, kernel = "linear", ranges = list(cost = c(0.01, 0.1, 1, 10, 100))) # 绘制成本参数评估图 tuneResultPlot(tuned) 这将会生成一个成本参数评估图，其中横轴表示成本参数的值，纵轴表示交叉验证的错误率。我们可以根据这个图表来选择最优的成本参数。

svr多步多变量时间序列预测 R语言程序

以下是使用R语言进行多步多变量时间序列预测的SVR程序示例： 1. 加载所需的库和数据集： library(e1071) library(zoo) # 加载时间序列数据集 data <- read.csv("data.csv", header = TRUE) # 将数据集转换为时间序列对象 ts_data <- read.zoo(data, sep = ",", format = "%Y-%m-%d") 2. 将时间序列数据集拆分为训练集和测试集： # 计算数据集中的观测点数量 n <- length(ts_data) # 定义训练集和测试集的大小 train_size <- round(0.8 * n) test_size <- n - train_size # 拆分数据集为训练集和测试集 train_data <- window(ts_data, end = train_size) test_data <- window(ts_data, start = train_size + 1) 3. 对训练集进行标准化处理： # 计算训练集数据的均值和标准差 mean_train <- mean(train_data) std_train <- sd(train_data) # 对训练集数据进行标准化处理 train_data_scaled <- scale(train_data, center = mean_train, scale = std_train) 4. 定义SVR模型并进行训练： # 定义SVR模型 svr_model <- svm(train_data_scaled[, -1], train_data_scaled[, 1], type = "eps-regression") # 对模型进行交叉验证 cv_svr <- tune(svr_model, train_data_scaled[, -1], train_data_scaled[, 1], ranges = list(epsilon = 10^seq(-1, 1, by = 0.5), cost = 10^seq(-1, 3, by = 0.5))) # 使用最佳的超参数进行模型训练 svr_model_tuned <- svm(train_data_scaled[, -1], train_data_scaled[, 1], type = "eps-regression", epsilon = cv_svr$best.parameters$epsilon, cost = cv_svr$best.parameters$cost) 5. 对测试集进行预测并计算模型的性能指标： # 对测试集进行标准化处理 test_data_scaled <- scale(test_data, center = mean_train, scale = std_train) # 进行多步预测 test_pred <- predict(svr_model_tuned, test_data_scaled[, -1]) test_pred_unscaled <- test_pred * std_train + mean_train # 计算模型的性能指标 rmse <- sqrt(mean((test_pred_unscaled - test_data[, 1])^2)) mape <- mean(abs((test_pred_unscaled - test_data[, 1]) / test_data[, 1])) * 100 以上就是使用R语言进行多步多变量时间序列预测的SVR程序示例，其中需要注意的是，数据集的格式需要转换为时间序列对象，并且需要对训练集和测试集进行标准化处理。在模型训练过程中，可以使用交叉验证来选择最佳的超参数，并使用最佳的超参数进行模型训练。最后，可以计算模型的性能指标来评估模型的预测能力。

titanagent

根据引用和引用的内容，titanagent.service是一个服务，其中配置了CPUQuota=50%的参数。这个参数会隐性开启CPUAccounting功能。然而，由于CPUAccounting会导致无法创建real-time进程，而crs的启动需要real-time进程，所以导致crs无法正常启动。为了解决这个问题，建议将titanagent.service中的CPUQuota=50%配置去掉，以免下次重启仍然报错。的内容，titanagent进程占用了131429的内存，而与之相关的其他进程如rsyslogd、tuned和ilogtail也占用了一定的内存。总计这些进程的内存占用量约为1.9G。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [titanagent服务导致oracle数据库集群cssd进程无法启动](https://blog.csdn.net/weixin_38428614/article/details/130507734)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [一次系统宕机认识系统日志](https://blog.csdn.net/f80407515/article/details/117713689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

Deep Learning Toolbox

The Deep Learning Toolbox is a set of software tools and libraries designed to help developers and researchers build and train deep neural networks. It offers a range of functions for creating, configuring, and training deep learning models, as well as tools for data preprocessing, visualization, and analysis. The toolbox is typically used in conjunction with MATLAB, a high-level programming language and development environment. It includes a variety of pre-trained models, such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and deep belief networks (DBNs), which can be fine-tuned or used as starting points for custom models. Some of the key features of the Deep Learning Toolbox include: - Support for a wide range of network architectures and layers - Automatic differentiation and backpropagation algorithms for training models - Advanced optimization algorithms for minimizing loss functions - Tools for data augmentation and preprocessing, such as image resizing and normalization - Visualization tools for monitoring training progress and analyzing model performance - Compatibility with GPUs for faster training and inference Overall, the Deep Learning Toolbox provides a powerful set of tools for building and training deep neural networks, making it a popular choice for researchers and developers in a variety of fields, including computer vision, natural language processing, and speech recognition.

高分辨率图像显著性检测相关算法

高分辨率图像显著性检测涉及许多算法和方法。下面列举了一些常用的算法和技术： 1. Graph-based Visual Saliency (GBVS): 基于图割的方法，通过建立图模型来计算图像中每个像素的显著性值。该方法利用了像素之间的相似性和连通性来推断显著性。 2. Frequency-tuned Saliency (FT): 基于频域分析的方法，通过计算图像的频率响应来确定显著性。该方法认为高频部分对显著性更敏感。 3. Itti-Koch Model: 基于生物视觉理论的方法，模拟了人类视觉系统的处理过程。该模型将图像分解为颜色、亮度和方向等特征，并通过加权组合来计算显著性。 4. Deep Learning-based Methods: 基于深度学习的方法，利用深度神经网络来学习图像的显著性特征。常用的网络结构包括卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。 5. Attention-based Models: 基于注意力机制的方法，通过学习图像中每个区域的注意力权重来确定显著性。这些权重可以通过注意力机制网络或注意力机制模块来计算。 6. Region-based Methods: 基于区域的方法，将图像分割为多个区域，然后计算每个区域的显著性值。这些方法可以利用区域的颜色、纹理和形状等特征来计算显著性。 以上只是一些常见的高分辨率图像显著性检测算法，每种算法都有其特点和适用场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的算法或结合多种算法进行综合分析。

MobileNetV3Large tensorflow

MobileNetV3Large is a popular convolutional neural network architecture that is designed for mobile and embedded devices. It was introduced by Google in their paper titled "Searching for MobileNetV3" in 2019. MobileNetV3Large is an extension of the MobileNetV2 architecture, with improved performance and efficiency. In TensorFlow, you can use the MobileNetV3Large architecture by importing the pre-trained model from the TensorFlow Hub or implementing it from scratch using the TensorFlow API. Here's an example code snippet to load the pre-trained MobileNetV3Large model from TensorFlow Hub: python import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub # Load the MobileNetV3Large model from TensorFlow Hub module = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v3_large_100_224/feature_vector/5", trainable=False) # Create a model using MobileNetV3Large as the base model = tf.keras.Sequential([ module, tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) # Compile and train the model model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_dataset, validation_data=val_dataset, epochs=num_epochs) Make sure you replace num_classes, train_dataset, val_dataset, and num_epochs with your own values specific to your task. Remember that MobileNetV3Large is a powerful architecture for image classification tasks, but it may need to be fine-tuned or adjusted depending on the specific requirements of your project.

用python集成gpt2并且训练它

要在Python中训练GPT-2模型，您需要执行以下步骤： 1. 确定训练数据：您需要确定用于训练模型的数据集，并准备好将其加载到Python中。 2. 准备数据：您需要将数据处理成适合GPT-2模型的格式，例如使用Tokenization将文本转换为整数序列。 3. 配置模型：您需要使用Python代码配置GPT-2模型的超参数，例如模型的大小，学习率等。 4. 训练模型：使用Python代码训练GPT-2模型，您需要使用训练数据和配置的模型超参数。 5. 保存模型：在训练完成后，您需要使用Python代码将模型保存到磁盘上，以便以后使用。 以下是一个使用Python训练GPT-2模型的代码示例： python import tensorflow as tf import gpt_2_simple as gpt2 # Download the GPT-2 model model_name = "124M" gpt2.download_gpt2(model_name=model_name) # Load the training data file_name = "training_data.txt" with open(file_name, "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() # Tokenize the training data model = "124M" sess = gpt2.start_tf_sess() gpt2.finetune(sess, file_name, model_name=model, steps=500) # Save the fine-tuned model gpt2.save_gpt2(sess, model_name=model) 这个代码示例使用gpt_2_simple库，先下载了GPT-2模型，然后将准备好的文件名为“training_data.txt”的训练数据加载到Python中。接着，使用finetune()函数训练模型，这里训练了500个步骤。最后，使用save_gpt2()函数将训练好的模型保存到磁盘上。您可以使用不同的参数来训练不同的模型。

用html+css写一个个人博客

当然可以，以下是一个简单的示例： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>My Personal Blog</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; background-color: #f2f2f2; } header { background-color: #333; color: #fff; padding: 20px; text-align: center; } h1 { margin-top: 0; } nav { background-color: #f2f2f2; padding: 10px; text-align: center; } nav a { display: inline-block; padding: 10px; color: #333; text-decoration: none; font-weight: bold; } nav a:hover { background-color: #333; color: #fff; } section { background-color: #fff; padding: 20px; margin: 10px; } footer { background-color: #333; color: #fff; padding: 10px; text-align: center; } </style> </head> <body>
My Personal Blog
Home About Contact
Welcome to my blog! This is where I share my thoughts and ideas about various topics. Stay tuned for more updates!
© 2021 My Personal Blog
</body> </html>

它可以自己训练数据集获得权重吗

Yes, SuperPoint can be trained on a dataset to learn the parameters (weights) of the model. In fact, SuperPoint is a self-supervised method that learns from unlabelled data, meaning that it does not require annotations for training. The training process involves designing a loss function that encourages the model to produce consistent and accurate predictions for interest point detection and description. The loss function typically includes terms that penalize discrepancies between predicted and ground-truth interest points and descriptors. Once the model is trained on a dataset, it can be used to detect and describe interest points in new images. The performance of the model on new data can be evaluated using metrics such as repeatability and matching accuracy. If necessary, the model can also be fine-tuned on a smaller dataset to improve its performance on a specific task or domain.

gridsearchcv在matlab中对svr模型进行调参

在 Matlab 中，可以使用 fitrsvm 函数来训练支持向量回归模型（SVR）。而要进行参数调优，可以使用 fitrsvm 函数中的 'OptimizeHyperparameters' 参数，结合交叉验证来实现。 具体来说，可以按照以下步骤进行： 1. 定义支持向量回归模型 matlab svr = fitrsvm(X, y); 2. 定义参数空间 matlab params = [... optimizableVariable('BoxConstraint', [1e-6, 1e6], 'Transform', 'log'),... optimizableVariable('Epsilon', [1e-6, 1e-1], 'Transform', 'log'),... optimizableVariable('KernelFunction', {'linear', 'gaussian'}),... optimizableVariable('KernelScale', [1e-6, 1e6], 'Transform', 'log')]; 上面的代码定义了参数空间。其中，BoxConstraint 代表惩罚系数，Epsilon 代表损失函数中的参数，KernelFunction 代表核函数的类型，KernelScale 代表核函数的尺度。 3. 定义交叉验证方法 matlab cv = cvpartition(size(X,1), 'KFold', 10); 上面的代码定义了一个 10 折交叉验证。 4. 定义优化器 matlab opt = ... BayesoptSolver('MaxObjectiveEvaluations', 30, ... 'NumSeedPoints', 3, ... 'IsObjectiveDeterministic', true); 上面的代码定义了一个贝叶斯优化器，用于搜索最优参数。其中，MaxObjectiveEvaluations 代表最大评估次数，NumSeedPoints 代表初始化样本数，IsObjectiveDeterministic 代表是否确定性评估目标函数。 5. 进行参数优化 matlab svr_tuned = fitrsvm(X, y, ... 'OptimizeHyperparameters', params, ... 'HyperparameterOptimizationOptions', opt, ... 'CVPartition', cv); 上面的代码将参数空间、交叉验证方法和优化器传入 fitrsvm 函数中，进行参数优化。 6. 查看最优参数 matlab svr_tuned.HyperparameterOptimizationResults.BestObjective svr_tuned.HyperparameterOptimizationResults.XAtMinObjective 上面的代码可以查看最优参数的目标函数值和具体参数。

最新推荐

微软内部资料-SQL性能优化2

Contents Module Overview 1 Lesson 1: Memory 3 Lesson 2: I/O 73 Lesson 3: CPU 111 Module 3: Troubleshooting Server Performance ...Troubleshooting server performance-based support calls requires ...

write leveling training

write leveling是DDR controller采用的一种补偿fly-by PCB layout topology引入的DQS与CLK之间存在的flight time skew的机制.

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

特邀编辑特刊：安全可信计算

10特刊客座编辑安全和可信任计算0OZGUR SINANOGLU，阿布扎比纽约大学，阿联酋 RAMESHKARRI，纽约大学，纽约0人们越来越关注支撑现代社会所有信息系统的硬件的可信任性和可靠性。对于包括金融、医疗、交通和能源在内的所有关键基础设施，可信任和可靠的半导体供应链、硬件组件和平台至关重要。传统上，保护所有关键基础设施的信息系统，特别是确保信息的真实性、完整性和机密性，是使用在被认为是可信任和可靠的硬件平台上运行的软件实现的安全协议。0然而，这一假设不再成立；越来越多的攻击是0有关硬件可信任根的报告正在https://isis.poly.edu/esc/2014/index.html上进行。自2008年以来，纽约大学一直组织年度嵌入式安全挑战赛（ESC）以展示基于硬件的攻击对信息系统的容易性和可行性。作为这一年度活动的一部分，ESC2014要求硬件安全和新兴技术�

ax1 = fig.add_subplot(221, projection='3d')如何更改画布的大小

### 回答1： 可以使用`fig.set_size_inches()`方法来更改画布大小。例如，如果想要将画布大小更改为宽8英寸，高6英寸，可以使用以下代码： ``` fig.set_size_inches(8, 6) ``` 请注意，此方法必须在绘图之前调用。完整代码示例： ``` import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() fig.set_size_inches(8, 6) ax1 = fig.add_subplot(221, project

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言：片上学习的硬件与算法

300主编介绍：芯片上学习的硬件和算法0YU CAO，亚利桑那州立大学XINLI，卡内基梅隆大学TAEMINKIM，英特尔SUYOG GUPTA，谷歌0近年来，机器学习和神经计算算法取得了重大进展，在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率，如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而，大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型，这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素，如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外，这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战，特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据，最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�

Android引用Jia包编程

### 回答1： 要在Android项目中引用JAR包，可以按照以下步骤操作： 1. 将JAR包复制到项目的libs目录中（如果不存在则手动创建）。 2. 在项目的build.gradle文件中添加以下代码： ``` dependencies { implementation files('libs/your_jar_file.jar') } ``` 3. 点击Sync Now以同步gradle文件。 4. 在代码中使用JAR包中的类和方法。 注意，如果要使用JAR包中的第三方库，则需要将其一起导入到项目中，并在build.gradle文件中添加相应的依赖。 ###

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

让故事活起来： 生成交互式小说世界

30第十六届AAAI人工智能与互动数字娱乐大会论文集（AIIDE-20）0栩栩如生的故事：生成交互式小说世界0Prithviraj Ammanabrolu, � Wesley Cheung, � Dan Tu, William Broniec, Mark O. Riedl School ofInteractive Computing Georgia Institute of Technology { raj.ammanabrolu, wcheung8, d.tu,wbroniec3, riedl } @gatech.edu0摘要0交互式小说（也称为基于文本的游戏）是一种玩家纯粹通过文本自然语言与虚拟世界互动的游戏形式。在这项工作中，我们专注于程序化生成交互式小说的世界。生成这些世界需要（a）参考日常和主题常识先验知识，此外还需要（b）在语义上保持一致，（c）趣味性，（d）整体连贯性，同时（e）生成地点、人物和物品的流利自然语言描述。借鉴现有书籍的情节作为灵感，我们提出了一种方法，首先提取一个部分知识图，编码关于世界结构（如位置和物品）的基本信�