带截距项回归的 定义 拟合优度用来判定样本回归曲线拟合真实 值的优劣程度，又称为判定系数。 ?...缺点 拟合优度的缺点是：如果增加解释变量的数目，则 只增不减，因为至少可让新增解释变量的系数为 0 而保持 不变。...计算 * 计算调整R^2 * 调整拟合优度 /* adj_r2 = 1 - (RSS/df)/(TSS/df) = 1 - ((RSS/n-k-1)/(TSS/(n-1)) */ sysuse auto...不带截距项回归的 还有一种情况要注意，当模型没有截距项的时候，平方和分解公式不成立（只有一个一阶条件，无法保证 ），不宜使用 来度量拟合优度。...另一种理解 有常数项的情况下，拟合优度等于被解释变量 与拟合值 之间相关系数的平方，即 ，故记为 。
因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作...2.资源参数调优 spark参数调优主要就是对spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升spark作业的执行性能。 搭建集群：master节点的 .....调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...调优建议：Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。...参数说明：调节聚合后的RDD的并行度 （7）spark.default.parallelism 参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。
算法 今天给大家带来一篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂度,空间复杂度,还有怎么去优化算法的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出....前言: 算法的复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,时间复杂度指执行算法需要需要的计算工作量,空间复杂度值执行算法需要的内存量,可能在运行一些小数据的时候,大家体会不到算法的时间与空间带来的体验....时间复杂度,空间复杂度 接下来就要来说说时间复杂度与空间复杂度: 时间复杂度就是假如你 泡茶,从开始泡,到你喝完茶,一共用了多长时间,你中间要执行很多步骤,取茶叶,烧水,上厕所,接电话,这些都是要花时间的...空间复杂度(space complexity) ,执行时所需要占的储存空间,记做 s(n)=O(f(n)),其中n是为算法的大小, 空间复杂度 绝对是效率的杀手,曾经看过一遍用插入算法的代码,来解释空间复杂度的..., 觉得特别厉害,我就比较low了,只能给大家简单的总结一下我遇到的空间复杂度了, 一般来说,算法的空间复杂度值得是辅助空间,比如:一组数字,时间复杂度O(n),二维数组a[n][m] :那么他的空间复杂度就是
p=6267 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。
这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器， 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"...在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。
Windows 网络调优，微软一般是不建议的，默认设置就是最佳的，一般不需要调，可能越调越不好了，如果非要调，用TCPOptimizer这个软件，支持所有windows系统https://www.speedguide.net...图片之前遇到一个场景，公网传输速度上不去，抓包发现乱序重传非常多，同样的机器、网络，啥都不变，换成部分linux系统正常了，部分linux系统不行，所有windows系统除过win11内核的都试了一遍都不行...也就是说不管网络乱序多么严重，我们都只用一个固定的window。Win11上会根据乱序程度动态调节。这个window决定了TCP能够容忍乱序的程度。...经过自己实践，结合微软的答复，win11内核的系统是网络性能最好的windows系统。
iptraf 查看当前主机的各个网络设备的流量情况 安装：解压 ； ..../Setup 使用：# iptraf -d eth0 netperf 基于c/s架构的带宽测试工具，能够测试出网络设备的带宽能去到多少。...有么有办法进行调优？...| |-------------------| nginx_web squid 3、针对nginx或者php-cgi进行调优，
p=6304 在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。...因此，为了将偏差用作拟合优度检验，我们需要弄清楚，假设我们的模型是正确的，在泊松假设下，我们在预测均值周围观察到的结果中会有多少变化。...在R中执行拟合优度测试 现在看看如何在R中执行拟合优度测试。...有1000个观测值，我们的模型有两个参数，因此自由度为998，由R作为残差df给出。...通过仿真检验泊松回归拟合检验的偏差优度 为了研究测试的性能，我们进行了一个小的模拟研究。我们将使用与以前相同的数据生成机制生成10,000个数据集。
神经网络性能调优主要方法 （1）数据增广 （2）图像预处理 （3）网络初始化 （4）训练过程中的技巧 （5）激活函数的选择 （6）不同正则化方法 （7）来自于数据的洞察 （8）集成多个深度网络...此外还可以尝试多种操作的组合， 例如同时做旋转和随机尺度变换，此外还可以把每个patch中所有像素在HSV颜色空间中的饱和度和明度提升0.25-4次幂方，乘以0.7-1.4之间的一个因子，再加一个-0.1...微调涉及两个重要的因素：新数据集的大小和两个数据集的相似度。网络顶层特征包含更多dataset-specific特征。 ? 5. 激活函数 激活函数用于在网络中引入非线性。...在训练期间，dropout能够被理解为在一个全连接的神经网络中的神经网络进行子采样，并且仅仅基于输入数据更新网络采样更新的参数。然而,该指数可能的取样数量,网络并不是独立的,因为他们共享参数。...当验证集上精确度收敛时，红线和绿线间隔过大很明显训练集上出现了过拟合。当两线间隔很小且准确率都很低时，说明模型学习能力太低，需要增加模型的capacity。 8.
学习目标 目标 知道常用的一些神经网络超参数 知道BN层的意义以及数学原理 应用 无 2.4.1 神经网络调优 我们经常会涉及到参数的调优，也称之为超参数调优。...， 网络层面： hidden units：各隐藏层神经元个数 layers：神经网络层数 2.4.1.1 调参技巧 对于调参，通常采用跟机器学习中介绍的网格搜索一致，让所有参数的可能组合在一起，得到...如果资源不允许的话，还是得一个模型一个模型的运行，并时刻观察损失的变化 所以对于这么多的超参数，调优是一件复杂的事情，怎么让这么多的超参数范围，工作效果还能达到更好，训练变得更容易呢？...那么有一个解释叫做 在网络当中数据的分布会随着不同数据集改变 。这是网络中存在的问题。那我们一起来看一下数据本身分布是在这里会有什么问题。...也就是说如果我们在训练集中的数据分布如左图，那么网络当中学习到的分布状况也就是左图。那对于给定一个测试集中的数据，分布不一样。这个网络可能就不能准确去区分。这种情况下，一般要对模型进行重新训练。
不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同，以Xilinx的AI Inference 解决方案为例（即之前的深鉴科技），用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性，神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...，使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler，将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因，网络结构会尽可能简单，仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性，基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。
TestPMD 常用的网络测试工具--Iperf、Netperf 、MZ 但是，netperf 测试虚拟机的极限性能时， 内核协议栈对网络性能损耗较大，此时 ，可以用 DPDK 的testpmd屏蔽虚拟机内核协议栈的差异...，获取实例的真实网络性能 /x86\_64-native-linuxapp-gcc/build/app/test-pmd/testpmd -w 0000:04:02.0 -d ....举个具体的多线程cache调优 的例子来理解： 单线程程序： //sig.c #include long long s=0; void sum(long long num)...return 0; } void sum(long long num){ for(long long i=0; i<num; i++) s+=i; } 未经调优的多线程程序
问耕 假装发自 LV 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 下一代通信网络5G，意味着什么？...百度集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说，AI是5G网络下最好的加速器，陆奇表示AI+5G将会真正引起变革。...尽管如此，当你把那些网络连接和计算传感器（connectivity and computing sensors）放在一辆汽车上时，这辆汽车就会自己行驶。...我非常相信AI是5G网络下最好的伙伴或者说是最好的加速器（accelerator）。我想提到的另一件事情是，对中国，老实讲移动互联网、移动平台远远超前于美国，移动支付等等服务都更先进。...每个公司都需要进行数字化转型、有广泛的网络连接和更低延迟。我认为它们都应想想在哪些方面能够降低成本、在哪些方面能够扩大用户群、创新和变革它们的现有产品并将其推向新的高度。对每个人来说都有很多机会。
建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。 拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度。...拟合优度问题目前还没有找到统一的标准说大于多少就代表模型准确，一般默认大于0.8即可 拟合优度的公式：R^2 = 1 – RSS/TSS 注： RSS 离差平方和 ； TSS 总体平方和 理解拟合优度的公式前...二、拟合优度 接上一节内容可知，我们拿实际值与期望值的离差平方和作为整体变量的总变动程度，这个变动程度就是我们建模型的目的，我们建立模型就是为了模拟这个变动程度。...，拟合优度0.83，符合要求 # 用训练集进行拟合优度，验证回归方程是否合理 def get_lr_stats(x, y, model): message0 = '一元线性回归方程为: '+'\ty...以上这篇python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
美中线路及掉包严重的线路效果更佳，暴力小包主动重传实现网络加速，适当占用流出带宽，都是小包所以占用流量很少，你值得拥有！...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的，客户端装上本神器，服务端没装，如果2端都装上效果更好，所以效果不明显，而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果： Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话，第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。
深度学习-神经网络NN的复杂度 NN的复杂度一般是用NN层数和参数的个数来表示的。...上面是一个简单的只包含一个隐藏层的神经网络： 输入层：3个节点 隐藏层：4个节点；输入层和输出层之间的所有层数都叫隐藏层 输出层：2中节点 输入层 输入层的功能仅仅是传入数据，一般不计入神经网络的层数计算中...空间复杂度 神经网络层数 NN的层数=所有隐藏层+输出层。...上面就是1+1=2层 参数计算 NN的参数 = 总共的w + 总共的b 图中的第一层加上第二层的参数：上面的结果为： （3*4 + 4 ） + （4*2+2） = 26 时间复杂度 指的是模型的运算次数
在这篇文章中，我们将看一下 Hosmer-Lemeshow逻辑回归的拟合优度检验。...Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 Hosmer-Lemeshow拟合优度检验是基于根据预测的概率或风险将样本分开。...测试也执行相同的计算，然后计算Pearson拟合优度统计量 选择组的数量 就我所见，关于如何选择组数g的指导很少。
1写在前面 考试整理相关笔记 分享一些 Linux 中网络内核参数调优的笔记 理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。...3网络内核调优 通过上面的简单回顾，可以了解到 网络缓存包括内核缓存，每个socket缓存，碎片缓冲区以及网卡的DMA缓冲区。...RH442 可以通过配置上面不同的缓存区的内核参数达到调优的目的,具体的调优参数配置可以结合上面的图 系统级内核参数(对缓存的动作) net.ipv4.tcp_mem，net.ipv4.udp_mem（...min/avg/max/mdev = 14.190/14.522/15.002/0.344 ms ┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 最后一行可以看到，连接百度有...在这里插入图片描述 根据 BPD 配置网络调优参数 下面为在 window 机器上 ping 谷歌 DNS ，可以看到 有 169 ms 的 RTT PS W:\Downloads> ping 8.8.8.8
近年来，NASA的首席信息官办公室（OCIO）牵头相关工作，着力提升该局的网络安全准备度。尽管如此，仅在过去4年间，NASA就遭受了6000多起网络攻击，包括网络钓鱼欺诈和在NASA系统植入恶意软件。...，识别机构和各任务在IT方面的EA差距并进行优化； 3.评估如何合理定位企业架构师和企业安全架构师在实施MAP期间和之后的组织职责，从而提升网络安全准备度； 4.在对NASA的526个系统进行A&A的过程中...与大多数其他政府机构相比，更可能被网络不法分子盯上。近年来，NASA的首席信息官办公室（OCIO）牵头相关工作，着力提升该局的网络安全准备度。...为了评估NASA是否做好准备、能够识别网络安全威胁并防范重大网络安全事件，我们调查了：（1）OCIO企业架构设计是否适用于评估网络安全风险和威胁；（2）NASA的网络安全保护战略是否基于风险；（3）网络安全资源配置是否充足...例如，任务局人员确定用于国际空间站和行星际卫星任务（如朱诺号和好奇号火星探测器）的网络的风险和风险接受度。
介绍一下基于成本的优化器(Cost-Based Optimization)：基于成本的优化器简称是CBO，在SQL执行过程，会缓存执行的一些信息到Oracle的数据字典里，这里的信息就有sql执行路径的I/O、网络资源...所以CBO概念就是根据I/O、网络资源、CPU的使用情况来确定SQL执行路径也可以说是执行计划的优化器。 3.3.2 集的势 集的势(Cardinality)是CBO特有的概念，集的势指结果集的行数。
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