2.2.4 事物回查 定时回查线程会定时扫描（默认每分钟）每个存储事务状态的表格文件， 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过， 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间（默认是一分钟）跳出终 止遍历 调 transactionCheckExecuter.gotocheck 方法向 producer 回查事物状态， producer 注 册 的 回 调 接 口 ， 处 理 回 调 ， 在 调 endTransactionOneway 向 broker 发送请求更新事物消息的最终状态 无 Prepared 消息，且遍历完，则终止扫描这个文件的定时任务 2.2.5 事物消息的 load&recover TransactionStateService.load ()事物状态服务加载， 加载只是建立文件映射 二：消费端负载均衡 消费端会通过 RebalanceService 线程，10 秒钟做一次基于 topic 下的所有队列负载 消费端遍历自己的所有 topic，依次调 rebalanceByTopic 根据 topic 获取此 topic 下的所有 queue 选择一台 broker 获取基于 group 的所有消费端（有心跳向所有

XGBoost 使用贪心方法，选增益（ ???? ）最大的分裂方式 贪心方法，众多????中找到最大值做为最优分割节点（split point），因此模型会 将所有样本按照（一阶梯度）从小到大排序，通过遍历，查看每个节点是否需要 分割，计算复杂度是：决策树叶子节点数 – 1。 XGBoost的分裂方式 35 4.LightGBM 01 集成学习方法概述 02 Adaboost和GBDT算法 4.LightGBM 直方图算法 直方图算法的基本思想是将连续的特征离散化为?个离散特征，同时构造 一个宽度为?的直方图用于统计信息（含有 ? 个 bin）。利用直方图算法 我们无需遍历数据，只需要遍历 ? 个 bin 即可找到最佳分裂点。 44 4.直方图算法 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 ?? 0.1 2.1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0 ?? 0.01

个离散值。 分类标准是：每一次将其中一个特征 分为一类，其他非该特征分为另一类 。依照这个标准遍历所有分类情况， 计算每个分类下的基尼指数，最后选 择最小的作为最终的特征划分。 比如第1次取{?1}为类别1，那么剩下的特征{?2 , ?3,……, ??−1, ??}为类别2，由此 遍历，第?次取{ ??}为类别1，那么剩下的特征{?1,?2 , ?3,……, ??−1}为类别2。 这种方法需要使用一个单独的测试数据集来评估所有的树，根据它们在测试数据 集熵的分类性能选出最佳的树。 36 CART算法 CART剪枝 具体流程: (1)计算每一个结点的条件熵 (2)递归的从叶子节点开始往上遍历, 减掉叶子节点,然后判断损失函数的 值是否减少,如果减少,则将父节点 作为新的叶子节点 (3)重复(2),直到完全不能剪枝. 平坦 纹理 色泽 好瓜 坏瓜 根蒂 色泽 脐部 坏瓜

UDTF SQL 了，用法如下： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 34 5. ODPS DDL 创建好以后，odps_ddl_runner.py 将会遍历 meta-processor 生成的目录，调 用 odpscmd 自动创建 ODPS 表与分区。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 35 【注意】：odps_ddl_runner spm=a2c4g.11186623.2.16.2fbaa9 5emqdrea#concept-qbk-1kv-tdb 6. 表和分区创建完成以后，hive_udtf_sql_runner.py 将会遍历 meta-processor 生成的目 录，调用 hive client 运行 hive udtf sql，从而将数据从 hive 上传至 MaxCompute。 Alibaba Cloud Cloud MaxCompute 解决方案 55 在 input_all 模式下，我们给一个 meta-processor 生成的目录，之后 odps_hive_udtf_runner 会自动遍历该目录下的文件，并串行执行里面的 hive sql， 例如： python3 odps-data-carrier/bin/hive_udtf_sql_runner.py --input_all

很熟悉。因此，尽管单个向量的默认方向是列向量，但在表示表格数据集的矩阵中，将每个数据样本作为矩 阵中的行向量更为常见。后面的章节将讲到这点，这种约定将支持常见的深度学习实践。例如，沿着张量的 最外轴，我们可以访问或遍历小批量的数据样本。 2.3.4 张量 就像向量是标量的推广，矩阵是向量的推广一样，我们可以构建具有更多轴的数据结构。张量（本小节中的 “张量”指代数对象）是描述具有任意数量轴的n维数组的通用方法。例如，向量是一阶张量，矩阵是二阶张 它通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。 梯度下降最简单的用法是计算损失函数（数据集中所有样本的损失均值）关于模型参数的导数（在这里也可 以称为梯度）。但实际中的执行可能会非常慢：因为在每一次更新参数之前，我们必须遍历整个数据集。因此， 我们通常会在每次需要计算更新的时候随机抽取一小批样本，这种变体叫做小批量随机梯度下降（minibatch stochastic gradient descent）。 在每次 d2l import torch as d2l 为了说明矢量化为什么如此重要，我们考虑对向量相加的两种方法。我们实例化两个全为1的10000维向量。 在一种方法中，我们将使用Python的for循环遍历向量；在另一种方法中，我们将依赖对+的调用。 n = 10000 a = torch.ones([n]) b = torch.ones([n]) 由于在本书中我们将频繁地进行运行时间的基准测试，所以我们定义一个计时器：

数 预览版202112 5.8 MNIST 测试实战 31 # training... 此外，也可以通过设置 Dataset 对象，使得数据集对象内部遍历多次才会退出，实现如下: train_db = train_db.repeat(20) # 数据集迭代 20 遍才终止 上述代码使得 for x,y in train_db 循环迭代 20 个 step, (x, y) in enumerate(zip(normed_train_data.chunk(10), train_labels.chunk(10))): # 遍历一次训练集 out = model(x) # 通过网络获得输出 loss = F.mse_loss(out, y) # 计算 MSE mae_loss load('model-savedmodel') # 准确率计量器 acc_meter = metrics.CategoricalAccuracy() for x,y in ds_val: # 遍历测试集 pred = network(x) # 前向计算 acc_meter.update_state(y_true=y, y_pred=pred) # 更新准确率统计 #

圆心，目标点到叶子节点的距离为半径，建立一个超 球体，我们要找寻的最近邻点一定是在该球体内部。 搜索（4,4）的最近邻时。首先从根节点（6,4）出发 ，将当前最近邻设为（6,4），对该KD树作深度优先 遍历。以（4,4）为圆心，其到（6,4）的距离为半径 画圆（多维空间为超球面），可以看出（7,2）右侧 的区域与该圆不相交，所以（7,2）的右子树全部忽 略。 23 KD树搜索 2.返回叶子结点的父节点，检查另一个子结点包含的 4）的整个右子树被标记为已忽 略。 24 KD树搜索 3.如果不相交直接返回父节点，在另一个子 树继续搜索最近邻。 4.当回溯到根节点时，算法结束，此时保存 的最近邻节点就是最终的最近邻。 遍历完（4,5）的左右叶子节点，发现与当 前最优距离相等，不更新最近邻。 所以（4,4）的最近邻为（4,5）。 25 参考文献 [1] Andrew Ng. Machine Learning[EB/OL]

配置文件 目录结构 cryptogen SACC2017 • 每个节点需要相应的配置文件。 • 通过模板自动生成各个节点的配置文件。 • 遍历目录结构修改模板，并把修改后的文件放置到相应的目录下， • 例如org1目录 40 部署 – 生成Pod、namespace配置 |--- org1 |--- msp 根据定义namespace的yaml文件创建namespace. • 根据定义ca的yaml文件，创建CA pod 和 service. • 根据定义cli的yaml文件，创建CLI pod 和 service. • 遍历org1/peers的子目录找出定义peer的yaml文件，创建peer pod和service. 41 启动集群 SACC2017 • 以org1为例，查看namespace为

–前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 #2. 遍历集群所有机器 for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo ==================== $host ==================== #3. 遍历所有目录，挨个发送 for file in $@ do

"broker-b"] } } 代码@2：遍历集群中的 brokerAddrTable 数据结构，即存储了 broker 的地址信 息的 Map 。 代码@3：分别向集群中的主节点(brokerData.selectBrokerAddr()) 获取所有的订 阅关系（即消费组的订阅信息）。然后将所有的消费者组名称存入 consumerGroupSet。 代码@4：遍历代码@3 收集到的消费组，调用 queryGroup ，未授权任何商业行为。 57 > 1.5 踩坑记：rocketmq-console 消费 TPS 为 0，但消息积压数却在降低是个什么“鬼” 该方法比较长，重点关注如下关键点：  代码@1：遍历该消费组订阅的所有主题。消费 TPS 将是所有主题消费 TPS 的总和， 其他的信息按主题、队列信息单独存放。  代码@2：如果 topic 的元信息不存在，则跳过该主题。  代码@3：如