混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法-附代码
为解决鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出了一种基于混沌策略和单纯形法优化的鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm based on chaos optimization and simplex optimization,CSWOA）。首先,采用混沌反向学习策略初始化鲸鱼种群个体,降低随机化的原始种群对算法收敛的影响;然后,引入一种自适应权重策略,平衡算法的全局寻优和局部探索能力;最后,再引入单纯形法对原算法进行改进,提高算法的局部搜索能力和寻优能力。...
小满Vue3第三十九章（Vue开发桌面程序Electron）
Electron官网我们用的VsCode也是electron开发的electron内置了Chromium和nodeJS其中Chromium是渲染进程主要渲染和解析HTML，Nodejs作为主进程，其中管道用IPC通信。
开源MyBatisGenerator组件源码分析
到此为止，仍然没有生成具体的code内容文本，mybatis3中在后面写文件过程时才会组装，例如org.mybatis.generator.codegen.mybatis3.javamapper.JavaMapperGenerator。3.CONDITIONAL条件模式，（1）可选生成独立的主键类（单一字段主键不生成独立类，非单一字段则生成（联合主键））（2）有2个以上text大字段，生成xxxWithBLOBs包装类。但复杂的是，去适配不同的配置模式，动态的组装、拼接。再想想还可以做什么？...
CDH环境下关于Hive的部分命令
众所周知，hive的查询延迟是很高的，由于没有索引，需要扫描整张表，另一个原因是MapReduce计算框架，由于MapReduce本身具有很高的延迟，因此在利用MapReduce执行查询时，也会有很高的延迟，因此，我们决定使用SparkonHive提升hive性能。通过测试发现HiveonSpark对hive性能有明显提升，这还是运行在只有三个计算节点，每个计算节点只有4G内存的集群，在更高配置的集群里，HiveonSpark对hive的提升性能更加巨大。如何在Hive的命令行查看本地文件。...
CDH6.3.2 Hive on spark报错is running beyond physical memory limits
注意第一个参数是不可修改的，一旦设置，整个运行过程中不可动态修改，且该值的默认大小是8G，即使计算机内存不足8G也会按着8G内存来使用。说明这两个参主要是为需要运行JVM程序（java、scala等）准备的，通过这两个设置可以向JVM中传递参数的，与内存有关的是，-Xmx，-Xms等选项。通过配置我们看到，容器的最小内存和最大内存分别为3000m和10000m，而reduce设置的默认值小于2000m，map没有设置，所以两个值均为3000m，也就是log中的“2.9GBphysical。...
SparkSQL远程访问CDH集群Hive数据表
第二种通过读取文件的方式访问(此时需要将集群的配置文件拷贝到resources文件下面core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml)第一步需要配置本地Hadoop环境变量。第一步需要配置本地Hadoop环境变量。第一种通过Hive表直接访问。第一种通过Hive表直接访问。...
CDH集群spark-shell执行过程分析
目的刚入门spark，安装的是CDH的版本，版本号spark-core_2.11-2.4.0-cdh6.2.1，部署了cdh客户端（非集群节点），本文主要以spark-shell为例子，对在cdh客户端上提交spark作业原理进行简单分析，加深理解spark-shell执行启动spark-shell后，可以发下yarn集群上启动了一个作业，实际上，cdh-spark默认提交作业模式为yarn-client模式，即在本地运行Driver，作业在yarn集群上执行spark-shell启动过程分析。...
手撕RTSP协议系列（3）——sdp格式详解
我们在此介绍，是因为RTSP协议中使用sdp进行媒体信息的描述，不过，sdp的应用不止于此，语音通话SIP协议，监控安防GB28181国标,当下比较火热的webRtc都用到了sdp，可谓应用广泛！sdp信息由多行"="组成，其中是一个字符串，是一个字符串，type表示类型，value的格式视type而定，整个协议区分大小写，"="两侧不允许有空格！sdp的目的就是在媒体会话中，传递媒体流信息，允许会话描述的接收者去参与会话，定义了会话描述的统一格式！...
Auto.js脚本程序打包
1.保证电脑和手机（或模拟器）的网络可以正常相连这里所说的相连是指处于同一个局域网的环境下，有问题请看上一篇。2.保存编写好的脚本程序到手机上安装不同的插件，显示的选项名称可能略有不同，但意思基本都是一样。选择连接到的手机。保存完成后，在手机上下拉刷新就可以看到保存的文件了。...
一个 15 年 SAP ABAP 开发人员分享的 SAPGUI 一些个性化设置和实用小技巧
所谓 `工欲善其事,必先利其器`，`磨刀不误砍柴工`。笔者在 SAP 成都研究院已经工作了 15 年，曾经使用 ABAP 参与过 SAP Business ByDesign，SAP Cloud for Customer，SAP CRM，SAP S/4HANA 这四款基于 ABAP 技术栈的 SAP 标准产品开发工作，对 ABAP 的使用有着丰富的实战经验。本文分享的都是笔者在工作中真正使用过的技巧和经验，这些技巧和经验都切实提高了笔者 ABAP 的开发效率。......
一个 15 年 SAP ABAP 开发人员分享的 SAPGUI 一些个性化设置和实用小技巧试读版
笔者在SAP成都研究院已经工作了15年，曾经使用ABAP参与过SAPBusinessByDesign，SAPCloudforCustomer，SAPCRM，SAPS/4HANA这四款基于ABAP技术栈的SAP标准产品开发工作，对ABAP的使用有着丰富的实战经验。本文分享的都是笔者在工作中真正使用过的技巧和经验，这些技巧和经验都切实提高了笔者ABAP的开发效率。其中SAPGUI算是伴随着ABAP的诞生而一路走到今天，二者可谓互相成就，相得益彰。...
Python少儿编程提高篇（4）集合
一个集合中，每个元素的地位都是相同的，元素之间是无序的。给定一个集合，任给一个元素，该元素或者属于或者不属于该集合，二者必居其一，不允许有模棱两可的情况出现......
ML之PDP：基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树&RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性之详细攻略
数据集来源DatasetFIFA2018Statistics数据集(PredictFIFA2018ManoftheMatch预测2018年国际足联最佳球员)的简介、下载、使用方法之详细攻略_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客DateTeamOpponentAttemptsOn-TargetOff-TargetBlockedCornersOffsidesFreeKicksSavesPassesRed1stGoalRoundPSOOwngoals。......
ML之shap：基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用RF随机森林+计算SHAP值单样本力图/依赖关系贡献图可视化实现可解释性之攻略
ML之shap：基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用RF随机森林+计算SHAP值单样本力图可视化实现可解释性之详细攻略目录基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用RF随机森林+计算SHAP值单样本力图可视化实现可解释性# 1、定义数据集# 2、数据预处理# 3、模型建立和训练# 4、模型特征重要性解释可视化基于FIFA 2018.
Py之pdpbox：pdpbox的简介、安装、案例应用之详细攻略
PDP(PartialDependencePlot)是一个显示特征对机器学习模型预测结果的边际影响的图。它用于评估特征与目标之间的相关性是线性的、单调的还是更复杂的。
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