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对atbus的小数据包的优化

/s 165K/s Linux+本地回环+ipv6+动态缓冲区(ptmalloc) 1 8-16384字节 95%/100% 5.6MB/28MB 484MB/s 82.6K/s Linux+本地回环+...280MB 96MB/s 12K/s Linux+跨机器转发+ipv4 2(仅一个连接压力测试) 4KB 13%/100% 280MB 92MB/s 23K/s Linux+跨机器转发+ipv4 2(...1.59GB/s 102K/s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 8KB 36%/70% 280MB 1.27GB/s 163K/s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 4KB...40%/73% 280MB 1.30MB/s 333K/s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 2KB 43%/93% 280MB 1.08GB/s 556K/s Linux+共享内存 3...对于每个数据块而言,因为都包含了write_req_t,而且这个就是拿来放临时放数据的,并不会通过网络发送,所以可以移除被合包的数据块的这一部,然后剩下的copy到一起即可。

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使用tidymodels搞定二类资料多个模型评价和比较

前面介绍了很多二类资料的模型评价内容,用到了很多R包,虽然达到了目的,但是内容太多了,不太容易记住。 今天给大家介绍一个很厉害的R包:tidymodels,一个R包搞定二类资料的模型评价和比较。...给大家看看如何用优雅的方式建立、评价、比较多个模型!...本期目录: 加载数据和R包 数据划分 数据预处理 建立多个模型 logistic knn 随机森林 决策树 交叉验证 ROC曲线画一起 加载数据和R包 没有安装的R包的自己安装下~ suppressPackageStartupMessages...threshold = 0.7) %>% step_center(all_numeric()) %>% # 中心化 step_zv(all_predictors()) # 去掉零方差变量 建立多个模型...二类资料常见的各种评价指标都有了,图也有了,还比较了多个模型,一举多得,tidymodels,你值得拥有!

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使用mlr3搞定二类资料的多个模型评价和比较

前面介绍了使用tidymodels进行二类资料的模型评价和比较,不知道大家学会了没?...我之前详细介绍过mlr3这个包,也是目前R语言机器学习领域比较火的R包了,今天说下这么用mlr3进行二类资料的模型评价和比较。...本期目录: 加载R包 建立任务 数据预处理 选择多个模型 建立benchmark_grid 开始计算 查看模型表现 结果可视化 选择最好的模型 加载R包 首先还是加载数据和R包,和之前的数据一样的。...接下来就是选择10折交叉验证,建立多个模型,语法也是很简单了。...set.seed(0520) # 10折交叉验证 cv <- rsmp("cv",folds=10) set.seed(0520) # 建立多个模型 design <- benchmark_grid

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