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9.Nginx实践之使用MaxMind的GeoIP2实现处理不同国家或城市的访问最佳实践指南

TIPS: MaxMind GeoIP 已经被弃用了一段时间。 对于您最新的地理定位需求，请改用 MaxMind GeoIP2（或免费版本的 GeoLite2）。...geoip2 数据库中的值创建变量，该模块现在支持nginx流，并且可以以与http模块相同的方式使用。...source=$remote_addr country iso_code; } ... } 参数说明: auto_reload : 启用自动重新加载将使 nginx 以指定的时间间隔检查数据库的修改时间...geoip2 /usr/local/GeoIP2/GeoLite2-Country.mmdb { # 启用自动重新加载将使 nginx 以指定的时间间隔检查数据库的修改时间，如果发生更改则重新加载...WeiyiGeek.allow ip visit ---- 3.使用GeoIP2模块实现不同国家访问进入不同目录页面 描述: 在某些时刻我们可能会对不同地区来源访问的客户展示不同的页面，例如国内我就显示中文的页面

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如何在面试中解释机器学习模型

在有限的时间内，提炼要点解释复杂的事物是一项重要的能力。 作者：Terence S 编译：McGL 为了帮助大家准备面试，这里分享一个资源，它提供了每个机器学习模型的简明解释。...最小二乘法需要找到一个最小化残差平方和的线性方程。残差等于实际值减去预测值。 举个例子，红线是比绿线更好的最佳拟合线，因为它更接近数据点，残差更小。 ?...然而，不同于线性回归的最佳拟合线是用最小二乘法找到的，逻辑回归用最大似然法找到最佳拟合线（逻辑曲线）。这样做是因为 y 值只能是一或零。 ? K最近邻（K-Nearest Neighbours） ?...具体来说，它使用 bootstrap 数据集和随机变量子集（也称为 bagging）来构建1000个较小的决策树。对于1000多个较小的决策树，随机森林使用“多数胜出”模型来确定目标变量的值。 ?...在最后的决定中，每个树桩的决定权重并不相等。总误差较小（精度较高）的树桩有较高的发言权。 树桩生成的顺序很重要，因为随后的每个树桩都强调了在前一个树桩中被错误地分类了的样本的重要性。

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教程 | 从检查过拟合到数据增强，一文简述提升神经网络性能方法

但是也有一些关于上述超参数的最佳实践： 学习率：选择最优学习率是很重要的，因为它决定了神经网络是否可以收敛到全局最小值。选择较高的学习率几乎从来不能到达全局最小值，因为你很可能跳过它。...所以，你总是在全局最小值附近，但是从未收敛到全局最小值。选择较小的学习率有助于神经网络收敛到全局最小值，但是会花费很多时间。这样你必须用更多的时间来训练神经网络。...较小的学习率也更可能使神经网络困在局部极小值里面，也就是说，神经网络会收敛到一个局部极小值，而且因为学习率比较小，它无法跳出局部极小值。所以，在设置学习率的时候你必须非常谨慎。...批大小和 epoch 次数：同样，没有适用于所有用例的批大小和 epoch 次数的标准值。你必须进行试验，尝试不同的选择。...你可以选择不同的神经网络架构，在不同部分的数据集上训练它们，然后使用它们的集合预测能力在测试集上达到较高的准确率。假设你在构建一个猫狗分类器，0 代表猫，1 代表狗。

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设计神经网络的普及与设计方法

对于某些数据集，拥有较大的第一层并在其后跟随较小的层将导致更好的性能，因为第一层可以学习很多较低层的特征，这些低层特征可以馈入后续层中的一些较高阶特征。...3.动量 梯度下降朝着局部极小值采取微小且一致的步骤，而当梯度很小时，收敛可能需要很多时间。另一方面，动量考虑了以前的梯度，并通过更快地越过谷底并避免局部最小值来加速收敛。...提前停止 提前停止可使通过训练具有更多隐藏层，隐藏神经元和所需时间段更多的模型来实现它，并在性能连续连续n个周期停止改善时停止训练。它可以保存性能最佳的模型。...如果关心收敛时间，并且接近最佳收敛点就足够了，请尝试使用Adam，Nadam，RMSProp和Adamax优化器！...较高和较低的学习率都有其优势，可以通过学习速率调度，从更高的速率开始，以便更快地通过梯度斜率，并在到达超参数空间中的梯度谷时降低速度，需要采取较小的步骤。

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如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量

第三步：选择镜头 选择镜头时，应该考虑所拍摄物体的大小和距离。如果拍摄距离较远或所拍摄的物体比较小，则需要选择长焦镜头。而如果需要拍摄大尺寸物体，则需要选择广角镜头。...如果光线较暗，可以选择较高的ISO值来增加相机的感光度，但是需要注意的是高ISO值会增加噪点和降低图像的清晰度。 另一个需要考虑的参数是快门速度。...通常情况下，较小的光圈可以产生更大的景深和更好的前景和背景清晰度，但需要更多的光线进入相机，可能需要选择更长的曝光时间。 综上所述，选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量是一个需要考虑多个因素的过程。...因此，本文将针对这些参数进行研究，并通过实验数据进行论证，希望能够帮助读者选择最佳的相机参数，实现最佳图像质量。 一、快门速度的选择 快门速度指的是相机在拍摄照片时快门的开启时间。...最后，我们测试了不同ISO感光度对图像质量的影响。我们设置相同的光圈和曝光时间，同时改变ISO感光度，拍摄同一场景，得到不同感光度下的照片。

97040

slurm--大型集群管理指南

性能表现 以下时间是执行MPI程序打印 "Hello world "并退出的时间，包括处理输出的时间。由于硬件、软件和配置的不同，你的性能可能会有所不同。...这可能会给大型集群或作业吞吐率较高的系统中的slurmctld和slurmd守护进程带来问题。要增加默认值以外的限制。 如果使用systemd服务文件。...较大的系统和/或较慢的网络可能需要一个较高的值。 如果预计作业的吞吐量很高（即大量作业的执行时间很短），那么将MinJobAge配置为对你的环境实用的最小的间隔时间。...对于真正的大型集群，SlurmdTimeout值为120秒或更多是合理的。 如果使用MPICH-2，srun命令将管理用于启动应用程序的密钥对。...为了将这种消息流量分散到不同的时间，避免消息丢失，可以使用EpilogMsgTime参数。注意，即使消息丢失，也会被重新传送，但这将导致重新分配资源给新作业的延迟。

1.8K20

股票市场交易中的强化学习

幸运的是，TA是一个很棒的python库，拥有所有这些指标，并允许对数据进行简单的实验。我们花费了大量时间来查找指标的不同组合，并对数据集进行自己的更改，以确保我们拥有最佳的数据集。...更有趣的是，由于财务数字是无界的，因此没有直接的方法来选择如何规范化我们的数据，这与像素值介于0到255之间的图像不同。例如，简单的滚动窗口z得分计算可以很好地解决此问题。...因为当n_steps参数较高时，模型的表现似乎更好，这可能意味着最佳策略是一种策略，即交易员购买股票并持有较长时间。...除了从调整n_steps超参数中获得的一些有趣的见解外，我们还发现在我们的模型中gamma的最佳值相对较高，性能最大化可达0.99。gamma值代表折扣率，因此会影响我们根据最新经验更新策略的程度。...通过调整熵系数，我们发现将默认值调整到较高的0.01会导致更稳定的情节奖励增加，并产生更健康的优势曲线。

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如何快速将第三方云存储数据迁移至腾讯云对象存储COS

会在下篇中详解： 阿里云 OSS 迁移 七牛云 KODO 迁移 UCLOUD UFile 迁移 金山云 KS3 迁移 百度云 BOS 迁移 AWS S3 迁移 操作技巧： 在进行数据迁移过程中，数据源的读取速度会因为不同的网络环境而有所不同...，但客户根据实际状况在“新建文件迁移任务”时选择较高的 QPS 并发度，有助于提高迁移速度 。...根据自身网络环境调整区分大小文件的阈值和迁移并发度，实现大文件分块，小文件并发 传输的最佳迁移方式。 调整工具执行时间和设立带宽限制，保证自身业务运行不受迁移数据带宽占用影响。...bigFileExecutorNum 大文件并发度，默认值为8。如果是通过外网来连接 COS，且带宽较小，请减小该并发度。 smallFileExecutorNum 小文件并发度，默认值为64。...executeTimeWindow 该参数定义迁移工具每天执行的时间段，其他时间则会进入休眠状态，休眠状态暂停迁移并会保留迁移进度，直到下一个时间窗口自动继续执行。 2.

1.5K21

如何保证切削液最佳使用状态，并有效延长其使用时间？

如何保证切削液的最佳的使用状态或有效延长其使用时间？通常的做法是选择优质的切削液。在正确选型的前提下，实际上还需要做好切削液的日常维护及保养。...要根据加工要求来选用 粗加工时，切削用量较大，产生大量的切削热，为了降低切削温度，这时应选用冷却性能好的水基切削液。精加工时，要求工件获得最佳的表面质量和较小的表面粗糙度值，故应采用切削油。 2....例如，加工齿轮一类硬度较低的工件，就要采用粘度较高的切削液，以防止齿轮表面产生划痕；而切削不锈钢一类难加工材料，宜选用极压切削油或极压乳化液。 4....（2）设定目标值，即浓度范围的中值；低于此值应补液； （3）补液时，建议使用混配器，如果没有配备混配器，加液时应加在流量最大处，这样可使原液尽快分散； 其次，就是监控切削液的pH值，这如同人体体温，太低或太高都是不利的...一般而言，切削液的最佳范围在8.8-9.5之间，然而切削液出现问题，更多是“低烧”，尤其是在夏季开机率不高时，pH降低的机率会更多一些。 pH值降低了怎么办？

58330

服务器选择硬盘时，到底是选HDD？还是SSD？

当涉及选择服务器存储方案时，硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同，因此需要根据实际需求做出明智的选择。...由于其机械性能，HDD的读写速度相对较慢，访问时间较长。这在需要快速数据检索和高吞吐量的应用中可能导致性能瓶颈。此外，HDD较易受冲击和振动影响，可能导致损坏或故障。...SSD（固态驱动器）SSD采用闪存技术来存储数据，相比HDD具有更快的读写速度和更短的访问时间。...图片然而，SSD的主要缺点是价格较高。相比之下，SSD的价格通常更高，容量较小。这对于需要大量存储空间的项目可能会成为限制因素。...最终的决策应该根据项目的实际需求、预算和未来发展计划来做出，以确保服务器存储方案能够最大程度地满足需求并提供最佳性能。

1.2K31

低功耗蓝牙(BLE) 和 经典蓝牙(SPP) 的区别

传输速率低带宽：BLE数据速率通常只有1Mbps或更低，主要用于低速度的控制类或监测类数据交换SPP可以达到3Mbps或更高。...提供较高的数据传输速率，适用于需要快速传输大量数据的应用，例如音频流、文件传输等。蓝牙功耗极低功耗：可达数月或几年的电池续航时间较高功耗：通常不及BLE省电，电池续航时间较短。...经典蓝牙设计注重速度和传输容量，而忽略了功耗的优化。硬件成本低成本：BLE芯片和模块价格低廉。相比BLE价格稍高一些。开发难度低复杂度：协议栈简单,易于开发。较高复杂度：协议栈较复杂，开发难度较大。...看功耗需求：如果你的应用对功耗有严格要求，需要长时间运行，并且传输的数据量较小，那么选择BLE是明智的。如果你的应用对功耗要求不高，但需要高速数据传输，那么选择SPP可能更合适。...综上所述，BLE和SPP是两种不同的蓝牙通信协议，它们在功耗、数据传输速率和连接范围上存在区别。根据应用的需求，选择适合的协议以实现最佳的无线通信效果。

67610

选择超参数

大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。...寻找最佳的测试误差需要权衡这些数值。当训练误差较小(因此容量较大)，测试误差主要取决于训练误差和测试误差之间的差距时，通常神经网络效果最好。...如果仔细想想使用者搜索学习算法合适超参数的方式，我们会意识到这其实是一种优化：我们在试图寻找超参数优化目标函数，例如验证误差，有时还会有一些约束(如训练时间、内存或识别时间的预算)。...如果我们找到的最佳值是1，那么说明我们低估了最优值 所在的范围，应该改变搜索格点，例如在集合 中搜索。如果最佳值是0，那么我们不妨通过细化搜索范围以改进估计，在集合 上进行网格搜索。...在网格搜索中，其他超参数将在这两次实验中拥有相同的值看，而在随机搜索中，它们通常会具有不同的值。

1.9K10

mysql中的锁及其作用

在MySQL中，锁是用于控制对数据库对象的并发访问的一种机制。锁可以防止多个事务同时对同一数据进行修改或删除，以确保数据的完整性和一致性。...排他锁只允许一个事务独占访问数据，其他事务无法同时持有共享锁或排他锁。排他锁主要用于修改数据，确保只有一个事务可以修改数据，防止其他事务同时修改或删除数据。...乐观锁（Optimistic Lock）：乐观锁假定多个事务在同一时间修改同一数据的概率较小。在读取数据时，不会立即加锁，而是在更新数据时检查是否有其他事务也在修改该数据。...乐观锁适用于读多写少的应用场景。 悲观锁（Pessimistic Lock）：悲观锁假定多个事务在同一时间修改同一数据的概率较高。在读取数据时，会立即加锁，阻止其他事务同时修改该数据。...避免长事务 减小事务的大小：长事务持有锁的时间较长，容易导致性能问题。尽量将事务拆分成较小的、可管理的单元。

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如何通过查询实施数据解放？

对较小的数据集，这可能不是问题，但对大规模的数据集，特别是那些有百万或亿万条记录的数据集来说，则可能很困难。...对于查询和处理大规模数据集的情况，我建议研究针对特定数据存储的最佳实践，因为这些最佳实践可能因存储器的实现而不同。...◆ 增量时间戳加载 使用增量时间戳加载，可以查询并加载自上一个查询结果的最大时间戳以来的所有数据。这种方法使用数据集中的一个 updated_at 列或字段来跟踪记录最后一次修改的时间。...在每次增量更新时，只查询 updated_at 时间戳晚于最后一次处理时间的记录。 ◆ 自增ID加载 自增 ID 加载是查询并加载比上一次处理的 ID 值大的所有数据。...这需要一个严格有序的整型或长整型字段。在每次增量更新时，只查询 ID 值比上一次处理的 ID 值大的记录。这种方法通常用于查询存储不可变记录的表，比如发件箱表（参见 4.6 节）。

87730

引入鲁棒性作为连续参数，这种新的损失函数实现了自适应、随时变换（附论文下载链接）

由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 ? 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失 在α=0和α=2时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。...对于不同的α值，我们可以绘制不同的损失函数，如下图所示。 ? 导数对于优化损失函数非常重要。下面研究一下这个损失函数的一阶导数，我们知道，梯度优化涉及到导数。对于不同的α值，x的导数如下所示。...上图还绘制了不同α的导数和损失函数。 ? 公式 3：鲁棒损失（表达式 1）对于不同的α的值相对于 x 的导数 自适应损失及其导数 下图对于理解此损失函数及其导数非常重要。...此属性对于损失函数的鲁棒性很重要，因为可以从较高的α值开始，然后在优化过程中逐渐减小（平滑）以实现鲁棒的估计，从而避免局部最小值； 4. 当| x |<c时，对于不同的α值，导数几乎是线性的。...这意味着当残差增加时，它对梯度的影响较小，因此异常值在梯度下降过程中的影响较小。 ? 图 2：损失函数及其导数与α的关系 ?

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引入鲁棒性，这种新的损失函数实现了自适应、随时变换（附论文下载链接）

由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 ? 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失 在α=0和α=2时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。...对于不同的α值，我们可以绘制不同的损失函数，如下图所示。 ? 导数对于优化损失函数非常重要。下面研究一下这个损失函数的一阶导数，我们知道，梯度优化涉及到导数。对于不同的α值，x的导数如下所示。...上图还绘制了不同α的导数和损失函数。 ? 公式 3：鲁棒损失（表达式 1）对于不同的α的值相对于 x 的导数 自适应损失及其导数 下图对于理解此损失函数及其导数非常重要。...此属性对于损失函数的鲁棒性很重要，因为可以从较高的α值开始，然后在优化过程中逐渐减小（平滑）以实现鲁棒的估计，从而避免局部最小值； 4. 当| x |<c时，对于不同的α值，导数几乎是线性的。...这意味着当残差增加时，它对梯度的影响较小，因此异常值在梯度下降过程中的影响较小。 ? 图 2：损失函数及其导数与α的关系 ?

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北京大学提出 PTQ4ViT | 双均匀量化+Hessian引导度量，推进Transformer模型落地

作者观察到在Softmax和GELU函数之后的激活值分布与高斯分布非常不同。作者还观察到，常见的量化度量，如均方误差和余弦距离，无法准确确定最佳缩放因子。...在本文中，作者提出了双均匀量化方法，以减小这些激活值的量化误差。作者还提出使用Hessian引导度量来评估不同缩放因子，从而以较小的代价提高校准的准确性。...虽然QAT可以生成准确度下降较小的量化网络，但网络的训练需要训练数据集、长时间的优化和超参数的调整。因此，在没有训练数据集或需要快速部署时，QAT不切实际。...A 和 B 的值是通过未标记的校准图像收集的。作者逐层搜索激活或权重的最佳缩放因子。然而，在作者的实验中，基本PTQ导致了量化视觉Transformer准确度下降超过1%。...对于6位量化，基本PTQ导致了较高的准确度下降（平均为9.8%），而PTQ4ViT实现了较小的准确度下降（平均为2.1%）。 作者观察到Swin上的准确度下降不如ViT和DeiT明显。

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10.6 内部排序方法的比较

01内部排序方法的比较 1、从平均时间性能而言，快速排序最佳，其所需时间最省，但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。...2、除希尔排序之外的所有插入排序，起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入排序最为简单，当序列中的记录“基本有序”或n值较小时，它时最佳的排序方法，因此常和其他的排序方法，诸如快速排序、归并排序结合起来使用...3、基数排序的时间复杂度也可以写成O（d*n）。因此，它最适用于n值很大而关键字较小的序列。...若关键字也很大，而序列中大多数记录的“最高位关键字”均不同，则亦可先按“最高位关键字”不同将序列分成若干“小”的子序列，而后进行直接插入排序。...4、 从方法的稳定性来比较，基数排序是稳定的内排方法，所有时间复杂度为O（n^2)的简单排序法也是稳定的，然而，快速排序、堆排序和希尔排序等时间性能较好的排序方法是稳定的。

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