nonlocal 可以将一个变量声明为非本地变量, 在python的lru_cache看到了使用 def decorator(func): a = 1 def wrapper(*args, **kwargs...misses make_key = _make_key # build a key from the function arguments PREV, NEXT, KEY, RESULT = 0, 1, 2,
问题 如何在 Bash 脚本中等待该脚本启动的多个子进程完成，并且当这其中任意一个子进程以非零退出码结束时，让该脚本也返回一个非零的退出码？ 简单的脚本: #!.../bin/bash for i in `seq 0 9`; do calculations $i & done wait 上述脚本将会等待所有 10 个被创建的子进程结束，但它总会给出退出状态 0...我应该如何修改这个脚本，使其能检测到被创建子进程的退出状态，并且当任何子进程以非零代码结束时，让脚本返回退出码 1？...seconds_to_sleep" return "$seconds_to_sleep" } # 创建一个你想作为子进程运行的命令数组 procs=() # bash数组 procs+=("my_sleep 2"...[ $rc -ne 0 ] && break # 若子进程以非零退出码结束，则跳出循环 done #echo $rc exit $rc 将代码保存为文件 wait_procs_demo.sh，再运行测试
2、带深度限制的leaf-wise树生长策略：原理：与传统的水平分割不同，leaf-wise的生长策略是每次从当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂。...它将互斥的特征（即从不同时为非零的特征）进行合并，以减少特征维度。优点：提高了内存的使用效率和训练速度。实现细节：通过特征的互斥性，算法可以在同一时间处理更多的特征，从而减少了实际处理的特征数。...7、支持多种损失函数：特点：除了常用的回归和分类的损失函数外，LightGBM还支持自定义损失函数，满足不同的业务需求。8、正则化和剪枝：原理：提供了L1和L2正则化项来控制模型复杂度，避免过拟合。...导入库In 1:import numpy as npimport lightgbm as lgbfrom sklearn.model_selection import train_test_split,...sklearn.metrics import accuracy_scoreimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")加载数据加载公开的iris数据集：In 2:
但是，没有为camelCase名称的弃用设置计划，它们在Python 2.x和3.x中仍然完全受支持。...这是一个非零整数。看 thread.get_ident()功能。当线程退出并创建另一个线程时，可以回收线程标识符。即使在线程退出后，该标识符也可用。版本2.6中的新功能。...当没有剩下活着的非守护进程线程时，整个Python程序退出。版本2.6中的新功能。isDaemon（）setDaemon（） 适用于2.6之前的API daemon。...如果在递减之后它为零，则将锁重置为未锁定（不由任何线程拥有），并且如果阻止任何其他线程等待锁解锁，则允许其中一个继续进行。如果在递减之后递归级别仍然非零，则锁保持锁定并由调用线程拥有。...如果生成的线程直接或间接尝试导入模块，则不遵守此限制可能导致死锁。其次，所有导入尝试必须在解释器开始关闭之前完成。仅通过从通过线程模块创建的非守护程序线程执行导入，可以最容易地实现这一点。
稀疏特征优化 XGBoost 在进行预排序时只考虑非零值进行加速，而 LightGBM 也采用类似策略：只用非零特征构建直方图。...2.1.3 互斥特征捆绑算法 高维特征往往是稀疏的，而且特征间可能是相互排斥的（如两个特征不同时取非零值），如果两个特征并不完全互斥（如只有一部分情况下是不同时取非零值），可以用互斥率表示互斥程度。...我们看到时间复杂度为 O(#feature^2) ，在特征不多的情况下可以应付，但如果特征维度达到百万级别，计算量则会非常大，为了改善效率，我们提出了一个更快的解决方案：将 EFB 算法中通过构建图，根据节点度来排序的策略改成了根据非零值的技术排序...，因为非零值越多，互斥的概率会越大。...假设有某维特征有 k 个类别，则有 2^{(k-1)} - 1 中可能，时间复杂度为 O(2^k) ，LightGBM 基于 Fisher 大佬的 《On Grouping For Maximum Homogeneity
建议：大家在学习LightGBM的时候（学习其他算法一样），不要仅仅是在网上随便百度一下，支零破碎的了解，最好一开始还是通读一遍原论文，其是最权威的，也是网上所有解析LightGBM文章的出处，包括最终...需要注意的是该过程只需要在最开始做一次就好了，后面就都用捆绑好的bundle，其算法复杂度显而易见是#feature*#feature，但是当特征纬度过高，这显然也是不好的，于是乎对算法进行了改进，其不再建立图了，而是统计非零的个数...，非零个数越多就说明冲突越大，互相排斥越小，越不能捆绑到一起。...有了上面理论，我们就看看你源码中的部分吧： （1） GetConfilctCount：这里就是计算冲突树的地方 大体可以其就是在统计非零个数。...这里的稀疏度计算方法很简单就是：1-非零值数目/总数目 double sparse_rate = 1.0f - static_cast(cnt_non_zero) / (num_data
退出状态 每个shell命令在成功终止时都会返回退出代码。 按照惯例，退出代码为零表示命令已成功完成，非退出代码为零表示遇到错误。 特殊变量$?...返回最后执行的命令的退出状态： date &> /dev/null echo $? 该 date 命令成功完成，并且退出代码为 0。...如果尝试ls在不存在的目录上运行，则退出代码将为非零： ls /nonexisting_dir &> /dev/null echo $? 结果输出 2。 状态代码可用于找出命令失败的原因。...它具有以下语法： exit N 如果N未给出，则退出状态代码是最后执行的命令的退出状态代码。 在shell脚本中使用时，作为exit命令参数提供的值将作为退出代码返回给shell。...下面是显示非脚本用户调用脚本时如何终止脚本的示例： ? 如果您以root用户身份运行脚本，则退出代码将为零。否则，脚本将以status退出1。
稀疏特征优化 XGBoost 在进行预排序时只考虑非零值进行加速，而 LightGBM 也采用类似策略：只用非零特征构建直方图。...2.1.3 互斥特征捆绑算法 高维特征往往是稀疏的，而且特征间可能是相互排斥的（如两个特征不同时取非零值），如果两个特征并不完全互斥（如只有一部分情况下是不同时取非零值），可以用互斥率表示互斥程度。...将 EFB 算法中通过构建图，根据节点度来排序的策略改成了根据非零值的技术排序，因为非零值越多，互斥的概率会越大。...假设有某维特征有 k 个类别，则有 2^{(k-1)} - 1 中可能，时间复杂度为 O(2^k) ，LightGBM 基于 Fisher 大佬的 《On Grouping For Maximum Homogeneity...O(2*#data) 降低为 O(#bin) ，极大的减少了内存消耗； LightGBM 采用了直方图算法将存储特征值转变为存储 bin 值，降低了内存消耗； LightGBM 在训练过程中采用互斥特征捆绑算法减少了特征数量
直接支持类别特征(Categorical Feature) 支持高效并行 Cache命中率优化 下面我们就详细介绍以上提到的lightGBM优化算法。 2....图：直方图做差 注意： XGBoost 在进行预排序时只考虑非零值进行加速，而 LightGBM 也采用类似策略：只用非零特征构建直方图。...通常被捆绑的特征都是互斥的（即特征不会同时为非零值，像one-hot），这样两个特征捆绑起来才不会丢失信息。...此外，我们注意到通常有很多特征，尽管不是％相互排斥，但也很少同时取非零值。如果我们的算法可以允许一小部分的冲突，我们可以得到更少的特征包，进一步提高计算效率。...为了继续提高效率，LightGBM提出了一种更加高效的无图的排序策略：将特征按照非零值个数排序，这和使用图节点的度排序相似，因为更多的非零值通常会导致冲突，新算法在算法3基础上改变了排序策略。
2，GOSS算法:基于梯度的单边采样算法。 3，EFB算法:互斥特征捆绑算法。...通常被捆绑的特征都是互斥的（一个特征值为零,一个特征值不为零），这样两个特征捆绑起来才不会丢失信息。...Greedy bundle 算法的伪代码如下： 上面的过程存在一个缺点：在特征数量特征多的时候，第一步建立加权无向图会影响效率，此时可以直接统计特征之间非零样本的个数，因为非零值越多，互斥的概率会越大...LightGBM 极简实例 LightGBM两种使用方式,区别不大 1、原生形式使用LightGBM import LightGBM as lgb 2、Sklearn接口形式使用LightGBM from...（2）LightGBM使用了基于histogram的决策树算法，这一点不同与xgboost中的 exact 算法，histogram算法在内存和计算代价上都有不小优势。
2. LightGBM？...这里注意一下，XGBoost 在进行预排序时只考虑非零值进行加速，而 LightGBM 也采用类似策略：只用非零特征构建直方图。...通常被捆绑的特征都是互斥的（即特征不会同时为非零值，像one-hot），这样两个特征捆绑起来才不会丢失信息。...所以为了改善效率，可以不建立图，而是将特征按照非零值个数进行排序，因为更多的非零值的特征会导致更多的冲突，所以跳过了上面的第一步，直接排序然后第三步分簇。...其实在复杂的数据上也是这样的使用方法，而波士顿房价数据集不用过多的数据预处理内容，在sklearn直接有，导入数据直接建立模型即可。
抛开深度学习适用的图像、文本、语音和视频等非结构化的数据应用，Boosting算法对于训练样本较少的结构化数据领域仍然是第一选择。...代码2 XGBoost # 导入xgboost模块 import xgboost as xgb # 导入模型评估auc函数 from sklearn.metrics import roc_auc_score...代码3 LightGBM # 导入lightgbm模块 import lightgbm as lgb dtrain = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) params...在flights数据集上的表现，导入相关模块并设置模型超参数，便可基于训练集进行LightGBM模型拟合，最后将训练好的模型用于测试集预测，可得到测试集AUC为0.6873，跟XGBoost效果差不多。...代码4 CatBoost # 导入lightgbm模块 import catboost as cb # 类别特征索引 cat_features_index = [0,1,2,3,4,5,6] # 创建catboost
如果pipefail选项开启, 管道线的退出状态是最后 (最右)一个拥有非零退出状态的命令的退出状态, 或是0如果所有命令都成功退出. 若 管道线前面出现保留字'!'...列表与的形式是: command1 && command2 当且仅当command1的退出状态为零时command2才被执行. ...列表或的形式为: command1 || command2 当且仅当command1的退出状态非零时command2才被执行. ...最终返回状态是 CONSEQUENT-COMMANDS中最后一个执行的命令的退出状态; 如果CONSEQUENT-COMMANDS 未被执行, 则退出状态为零....然后算术表达式EXPR2被重复地求值直到其值为0. 每次EXPR2求值为非零 的时候, COMMANDS被执行且算术表达式EXPR3被求值.
通常被捆绑的特征都是互斥的（即特征不会同时为非零值，像one-hot），这样两个特征捆绑起来就不会丢失信息。 LightGBM是基于CART树的集成模型，它的思想是串联多个决策树模型共同进行决策。...2.相关流程 了解 LightGBM 的参数与相关知识 掌握 LightGBM 的Python调用并将其运用到英雄联盟游戏胜负预测数据集上 Part1 基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实践 Step1...: 库函数导入 Step2: 数据读取/载入 Step3: 数据信息简单查看 Step4: 可视化描述 Step5: 利用 LightGBM 进行训练与预测 Step6: 利用 LightGBM 进行特征选择...Step7: 通过调整参数获得更好的效果 3.基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战 在实践的最开始，我们首先需要导入一些基础的函数库包括：numpy （Python进行科学计算的基础软件包），...现在共有9881场英雄联盟韩服钻石段位以上的排位比赛数据，数据提供了在十分钟时的游戏状态，包括击杀数、死亡数、金币数量、经验值、等级……等信息。
，通常情况下，0 表示程序正常结束，非零值表示程序出现了错误或异常情况。...2、非正常运行导致退出程序 exit(1) #include int main() { // 程序执行的一些操作... // 程序出现错误并返回退出码 1...exit(1); } 当调用 exit(1) 时，表示程序出现了错误或异常情况，需要提前结束执行，并返回一个非零的退出码给操作系统。...通常情况下，返回非零的退出码表示程序发生了错误，可以在后续处理中根据返回的退出码进行错误处理或日志记录。...在主函数中使用 return 语句将会退出程序并返回一个值给操作系统。通常情况下，返回值为 0 表示程序正常结束，非零值表示程序出现了错误或异常情况。
返回退出的子进程的 PID。 status 指向一个整数变量，用于存储子进程的退出状态。...int有四字节，32比特位， waitpid 返回的 status 值只使用了 低 16 位（2 字节） 来存储进程的退出状态或终止信号信息。 具体的信息存储如图所示。...，返回非零值。...WEXITSTATUS(status)：获取子进程的退出码。 WIFSIGNALED(status)：如果子进程是被信号终止的，返回非零值。...WIFSTOPPED(status)：如果子进程因 SIGSTOP 进入暂停状态，返回非零值。 WSTOPSIG(status)：获取导致暂停的信号编号。
该API与原始模块100%兼容—只需更改导入多处理即可导入torch。多处理将所有张量通过队列发送或通过其他机制共享，移动到共享内存。...应该是get_all_sharing_strategies()返回的值之一。...Python 2中的多处理只能使用fork创建子进程，而且CUDA运行时不支持它。与CPU张量不同，发送过程需要保持原始张量，只要接收过程保留张量的副本。...如果其中一个进程以非零的退出状态退出，则其他进程将被终止，并引发一个异常，原因是终止。在子进程中捕获异常的情况下，将转发该异常并将其回溯包含在父进程中引发的异常中。...如果其中一个进程以非零退出状态退出，则此函数将终止其余进程，并引发一个异常，原因是第一个进程退出。如果所有进程都已成功连接，则返回True;如果需要连接更多进程，则返回False。
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