# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
我知道有List，但是我需要使用Set。有没有一种方法可以按字母顺序对其进行排序？...Set reasons = { 'Peter', 'John', 'James', 'Luke', } 最佳答案 使用 SplayTreeSet 代替: import 'dart:collection
在这篇文章中，您将学习如何使用Java对Map进行排序。前几日有位朋友面试遇到了这个问题，看似很简单的问题，但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。...使用Streams的sorted()方法对其进行排序 3....最终将其返回为LinkedHashMap（可以保留排序顺序） sorted()方法以aComparator作为参数，从而可以按任何类型的值对Map进行排序。...如果对Comparator不熟悉，可以看本号前几天的文章，有一篇文章专门介绍了使用Comparator对List进行排序。...四、按Map的值排序 当然，您也可以使用Stream API按其值对Map进行排序： Map sortedMap2 = codes.entrySet().stream(
XGBoost中如何对树进行剪枝 在目标函数中增加了正则项：使用叶子结点的数目和叶子结点权重的L2模的平方，控制树的复杂度。...XGBoost在训练前预先将特征按照特征值进行了排序，并存储为block结构，以后在结点分裂时可以重复使用该结构。...（2）分割点查找算法：XGB使用特征预排序算法，LGB使用基于直方图的切分点算法，其优势如下： 减少内存占用，比如离散为256个bin时，只需要用8位整形就可以保存一个样本被映射为哪个bin(这个bin...（4）缓存命中率：XGB使用Block结构的一个缺点是取梯度的时候，是通过索引来获取的，而这些梯度的获取顺序是按照特征的大小顺序的，这将导致非连续的内存访问，可能使得CPU cache缓存命中率低，从而影响算法效率...大致思想是：每个worker首先会找到本地的一些优秀的特征，然后进行全局投票，根据投票结果，选择top的特征进行直方图的合并，再寻求全局的最优分割点。
XGBoost的并行，指的是特征维度的并行：在训练之前，每个特征按特征值对样本进行预排序，并存储为Block结构，在后面查找特征分割点时可以重复使用，而且特征已经被存储为一个个block结构，那么在寻找每个特征的最佳分割点时...XGBoost中如何对树进行剪枝 在目标函数中增加了正则项：使用叶子结点的数目和叶子结点权重的L2模的平方，控制树的复杂度。...XGBoost在训练前预先将特征按照特征值进行了排序，并存储为block结构，以后在结点分裂时可以重复使用该结构。...XGB中的数据并行也是水平切分，然后单个worker建立局部直方图，再合并为全局，不同在于根据全局直方图进行各个worker上的节点分裂时会单独计算子节点的样本索引，因此效率贼慢，每个worker间的通信量也就变得很大...大致思想是：每个worker首先会找到本地的一些优秀的特征，然后进行全局投票，根据投票结果，选择top的特征进行直方图的合并，再寻求全局的最优分割点。
我们知道，决策树的学习过程最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序以确定最佳分割点，所以XGBoost在训练之前，预先对各特征数据进行了排序，并将其保存为 block 结构，利用这个block结构，各个特征的增益计算可以多线程进行...计算效率提高，预排序的Exact greedy对每个特征都需要遍历一遍数据，并计算增益。而直方图算法在建立完直方图后，只需要对每个特征遍历直方图即可。...大致思想是：每个worker首先会找到本地的一些优秀的特征，然后进行全局投票，根据投票结果，选择top的特征进行直方图的合并，再寻求全局的最优分割点。...---- XGBoost中如何对树进行剪枝 在目标函数中增加了正则项：使用叶子结点的数目和叶子结点权重的L2模的平方，控制树 的复杂度。...XGBoost在训练前预先将特征按照特征值进行了排序，并存储为block结构，以后在结点分裂时 可以重复使用该结构。
根据这一点我们可以构造出来数据量比较小的叶子节点上的直方图，然后用直方图做差来得到数据量比较大的叶子节点上的直方图，从而达到加速的效果。 ?...5、顺序访问梯度 预排序算法中有两个频繁的操作会导致cache-miss，也就是缓存消失（对速度的影响很大，特别是数据量很大的时候，顺序访问比随机访问的速度快4倍以上 ）。...对梯度的访问：在计算增益的时候需要利用梯度，对于不同的特征，访问梯度的顺序是不一样的，并且是随机的 对于索引表的访问：预排序算法使用了行号和叶子节点号的索引表，防止数据切分的时候对所有的特征进行切分...对梯度的访问，因为不用对特征进行排序，同时，所有的特征都用同样的方式来访问，所以只需要对梯度访问的顺序进行重新排序，所有的特征都能连续的访问梯度。...数据并行则是让不同的机器先在本地构造直方图，然后进行全局的合并，最后在合并的直方图上面寻找最优分割点。 LightGBM针对这两种并行方法都做了优化。
对 GBDT 算法进行改进和提升的技术细节是什么？ ...Xgboost 是如何工作的？ 目前已有的 GBDT 工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如 xgboost)。...这种构建决策树的算法基本思想是： 首先，对所有特征都按照特征的数值进行预排序。 其次，在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点。 ...在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对 cache 进行优化。...在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。 ?
在本文中，我们将在六个主要领域对 Elasticsearch 8.7 和 OpenSearch 2.7（测试时两者的最新版本）进行性能比较：文本查询、排序、日期直方图、范围和术语，包括资源利用率。...此外，Elasticsearch 的时间戳、关键字和数字排序查询的执行时间分别加快了 24%、97% 和 53%。 排序是按特定顺序（例如字母顺序、数字顺序或时间顺序）排列数据的过程。...，例如日志、指标和应用程序跟踪 安全------安全事件实时分析 即将进行的比较将深入分析每个平台在这些领域的表现，包括文本查询、排序、数据直方图、范围和术语。...无论是处理简单查询、对数据进行排序、生成直方图、处理术语或范围查询，甚至是资源优化，Elasticsearch 都处于领先地位。...无论您是对搜索结果进行排序的电子商务平台、识别威胁的安全分析师，还是仅仅需要有效观察关键应用程序，Elasticsearch 都在此次比较中成为明显的领导者。
事实上，cache-miss对速度的影响是特别大的。预排序中有2个操作频繁的地方会造成cache miss， § a....对梯度的访问，在计算gain的时候需要利用梯度，不同特征访问梯度的顺序都是不一样的，且是随机的，因此这部分会造成严重的cache-miss § b....二是对于索引表的访问，预排序使用了一个行号到叶子节点号的索引表（row_idx_to_tree_node_idx ），来防止数据切分时对所有的数据进行切分，即只对该叶子节点上的样本切分。...过程如下： 1），每个workers找到局部最佳的切分点{feature,threshold} 2），workers使用点对点通信，找到全局最佳切分点 3），每个worker根据全局全局最佳切分点进行节点分裂...(如“All Reduce”)进行通讯（相当于有一个中心节点，通讯后在返回结果），每个worker的通讯量为O(2∗#feature∗#bin) 4），根据全局直方图找到最优切分点并进行分裂。
为了统一损失函数求导的形式以支持自定义损失函数 （2）二阶信息本身能够让梯度收敛的更快更准确（优化算法中牛顿法证实）可以简单认为一阶导数引导梯度方向，二阶导数引导梯度方向如何变化。...4.XGBoost如何分布式？特征分布式和数据分布式？各有什么存在的问题？ XGBoost在训练之前，预先对数据按列进行排序，然后保存block结构。...计算上： 预排序算法在选择好分裂特征计算分裂收益时，需要遍历所有样本的特征值，时间为(#data), 直方图只需要遍历桶就行，时间为(#data) 3、LGB可以使用直方图做差加速，一个节点的直方图可以通过父节点的直方图减去兄弟节点的直方图得到...XGB中的数据并行也是水平切分，然后单个worker建立局部直方图，再合并为全局，不同在于根据全局直方图进行各个worker上的节点分裂时会单独计算子节点的样本索引，因此效率贼慢，每个worker间的通信量也就变得很大...大致思想是：每个worker首先会找到本地的一些优秀的特征，然后进行全局投票，根据投票结果，选择top的特征进行直方图的合并，再寻求全局的最优分割点。 10. 比较一下LR和GBDT？
特征 LightGBM比XGBoost快将近10倍 LightGBM 模型原理 回顾一下XGBoost 构建决策树的算法基本思想： 首先，对所有特征都按照特征的数值进行预排序。...直方图 直方图算法是把连续特征离散化为 k 个整数，也是采用了分箱的思想，不同的是直方图算法根据特征所在的 bin 对其进行梯度累加和个数统计。...为了抵消对数据分布的影响，计算信息增益的时候，GOSS对小梯度的数据引入常量乘数。GOSS首先根据数据的梯度绝对值排序，选取top a个实例。然后在剩余的数据中随机采样b个实例。...EFB算法的关键点有两个： 1、如何判定哪些特征可以进行捆绑？ 2、特征如何捆绑？捆绑之后的特征值如何计算？ 如何判定哪些特征可以捆绑？...图着色是个 NP-Hard 问题，故采用贪婪算法得到近似解，具体步骤如下： 构造一个加权无向图，顶点是特征，边的权重是两个特征的总冲突值,即两个特征上同时不为0的样本个数 根据节点的度进行降序排序，度越大
那么如何评估这些计划路径的执行开销就变得非常关键。代价估算就是来完成这项任务的，基于收集的数据统计信息，对不同的计划路径建立代价估算模型，评估给出代价，为路径搜索提供输入。 1....openGauss支持使用Analyze命令语句来完成对全库、单表、列、相关性多列进行收集统计信息。...有的算子的启动代价相对较大，比如排序算子，它需要把所有下层算子的输出全部读取到，并且把这些元组排序之后，才能输出第一条元组，因此它的启动代价比较大。...总代价中既包括了扫描表页面的IO代价，也包括了对元组进行处理的CPU代价，同理可以获得对t2表扫描的代价。...（2）由于连接条件（t1.c1 = t2.c2）中的列与两表的分布列不同，因此该计划对t2进行了广播(Broadcast)，广播算子的总代价为15.18，此代价已经包括了顺序扫描t2的代价13.13。
，在更小的计算代价上去选择我们需要的决策树 控制树的深度和每个叶子节点的数据量，能减少过拟合 有利于工程优化，但对学习模型效率不高 控制树的深度和每个叶子节点的数据量，能减少过拟合 划分点搜索算 法对特征预排序的方法直方图算法...根据这一点我们可以构造出来数据量比较小的叶子节点上的直方图，然后用直方图做差来得到数据量比较大的叶子节点上的直方图，从而达到加速的效果。...5、顺序访问梯度 预排序算法中有两个频繁的操作会导致cache-miss，也就是缓存消失（对速度的影响很大，特别是数据量很大的时候，顺序访问比随机访问的速度快4倍以上 ）。...对梯度的访问：在计算增益的时候需要利用梯度，对于不同的特征，访问梯度的顺序是不一样的，并且是随机的- 对于索引表的访问：预排序算法使用了行号和叶子节点号的索引表，防止数据切分的时候对所有的特征进行切分。...对梯度的访问，因为不用对特征进行排序，同时，所有的特征都用同样的方式来访问，所以只需要对梯度访问的顺序进行重新排序，所有的特征都能连续的访问梯度。
在本文中，我们将在六个主要领域对 Elasticsearch 和 OpenSearch 进行性能比较：文本查询、排序、日期直方图、范围和Term查询以及资源利用率。...此外，Elasticsearch 的时间戳、关键字和数字排序查询的执行时间分别加快了 24%、97% 和 53%。 排序是按特定顺序（例如字母顺序、数字顺序或时间顺序）排列数据的过程。...、指标和应用程序跟踪 安全——安全事件实时分析 即将进行的比较将深入分析每个平台在这些领域的表现，包括文本查询、排序、数据直方图、范围和Term查询。...无论是处理简单查询、对数据进行排序、生成直方图、处理Term或范围查询，甚至是资源优化，Elasticsearch 都处于领先地位。...无论您是对搜索结果进行排序的电子商务平台、识别威胁的安全分析师，还是仅仅需要有效观察关键应用程序，Elasticsearch 都在此次比较中成为明显的领导者。
根据样本特征进行排序，然后基于分位数进行划分，并统计三个桶内的 G,H 值，最终求解节点划分的增益。...而 XGBoost 在训练之前对根据特征对数据进行了排序，然后保存到块结构中，并在每个块结构中都采用了稀疏矩阵存储格式（Compressed Sparse Columns Format，CSC）进行存储...那么 LightGBM 到底如何做到更快的训练速度和更低的内存使用的呢？...其基本思想在于每次分组时都会根据训练目标对类别特征进行分类，根据其累积值 \frac{\sum gradient }{\sum hessian} 对直方图进行排序，然后在排序的直方图上找到最佳分割。...而 LightGBM 所使用直方图算法对 Cache 天生友好： 首先，所有的特征都采用相同的方法获得梯度（区别于不同特征通过不同的索引获得梯度），只需要对梯度进行排序并可实现连续访问，大大提高了缓存命中
下图给出近似算法的具体例子，以三分位为例： 根据样本特征进行排序，然后基于分位数进行划分，并统计三个桶内的 G,H 值，最终求解节点划分的增益。...而 XGBoost 在训练之前对根据特征对数据进行了排序，然后保存到块结构中，并在每个块结构中都采用了稀疏矩阵存储格式（Compressed Sparse Columns Format，CSC）进行存储...其基本思想在于每次分组时都会根据训练目标对类别特征进行分类，根据其累积值 \frac{\sum gradient }{\sum hessian} 对直方图进行排序，然后在排序的直方图上找到最佳分割。...而 LightGBM 所使用直方图算法对 Cache 天生友好： 首先，所有的特征都采用相同的方法获得梯度（区别于不同特征通过不同的索引获得梯度），只需要对梯度进行排序并可实现连续访问，大大提高了缓存命中...2.3.1 内存更小 XGBoost 使用预排序后需要记录特征值及其对应样本的统计值的索引，而 LightGBM 使用了直方图算法将特征值转变为 bin 值，且不需要记录特征到样本的索引，将空间复杂度从
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