HDF/NiFi优化性能的设置方法Posted on Jul 07, 2017 简介NiFi的默认设置可以满足一般的运行和测试需求，但是如果想要处理大容量数据流，那就远远不够了。本文将介绍与NiFi性能有关的几个设置参数，让NiFi可以高效运转。本文重点在如何优化初始配置或者对默认参数进行小幅修改，并不会深入讨论如何优化数据流设计和NiFi处理器。这些优化可以简单地可以通过编辑...

接前一章:常用算法一 多元线性回归详解2(求解过程)同这一章的梯度下降部分加起来,才是我们要讲的如何求解多元线性回归.如果写在一章中,内容过长,担心有的同学会看不完,所以拆分成两章.[坏笑]上一章中有提到利用解析解求解多元线性回归,虽然看起来很方便,但是在解析解求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤.随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大(时间/空间),而且有...

常用算法一 多元线性回归详解2(解析解求解多元线性回归)        上一篇讲到什么是多元线性回归以及多元线性回归的推导过程详解，本章我们一起来看如何求得最优解，就是我们得到了多元线性回归到损失函数就是最小二乘公式，那么如何利用最小二乘公式求得最优解。对多元线性回归到推导过程没有概念的同学欢迎查看上一篇文章：：常用算法一 多元线性回归详解1(推导过程) 求解多元线性回归       ...

接上篇:人工智能开篇常用算法一多元线性回归详解1此次我们来学习人工智能的第一个算法:多元线性回归.文章会包含必要的数学知识回顾,大部分比较简单,数学功底好的朋友只需要浏览标题,简单了解需要哪些数学知识即可.本章主要包括以下内容数学基础知识回顾什么是多元线性回归多元线性回归的推导过程详解如何...

逻辑回归(logistics regression)        前几章分别讲了多元线性回归的推理思路和求解过程(解析解求解和梯度下降求解),文章并不以代码和公式推导过程为重点,目的是跟大家一起理解算法.前两章的内容是学习算法的基础,所以本章会在前两章的基础上讨论逻辑回归(logistics regression).逻辑回归也属于有监督机器学习.        之前我们了解到了多元线性回...

接前一篇:逻辑回归(logistics regression)本章我们来学习L-BFGS算法.L-BFGS是机器学习中解决函数最优化问题比较常用的手段,本文主要包括以下六部分:1-L-BFGS算法简介2-牛顿法求根问题3-牛顿法求函数的驻点4-...

逻辑回归(logistics regression)        前几章分别讲了多元线性回归的推理思路和求解过程(解析解求解和梯度下降求解),文章并不以代码和公式推导过程为重点,目的是跟大家一起理解算法.前两章的内容是学习算法的基础,所以本章会在前两章的基础上讨论逻辑回归(logistics regression).逻辑回归也属于有监督机器学习.        之前我们了解到了多元线性回...

最近在研究集群迁移相关的一些事情,涉及到给cloudera集群添加机器,在添加机器的过程中遇到了下面的问题:    不良 : 该主机已与 Cloudera Manager Server 建立联系。 该主机未与 Host Monitor 建立联系。首先总结下网上的说法:    1-agent文件是从其他正在运行cloudera-scm-agent的机器上拷贝过来直接用的,因为该进程在运行时会产生一个

#/bin/bashfunction recursive_list_dir(){for file_or_dir in `ls $1`doif [ -d $1"/"$file_or_dir ]thenrecursive_list_dir $1"/"$file_or_direlsefile=$1"/"$file_or_direcho $file.

接前一篇:逻辑回归(logistics regression)本章我们来学习L-BFGS算法.L-BFGS是机器学习中解决函数最优化问题比较常用的手段,本文主要包括以下六部分:1-L-BFGS算法简介2-牛顿法求根问题3-牛顿法求函数的驻点4-...