在神经网络中，有许多超参数需要设置，比如学习率，网络层数，神经元节点数 所谓超参数，就是不需要训练的参数，需要人为设定的参数。 这些超参数对模型的训练和性能都有很大影响，非常重要，那么这些超参数该怎么设定呢？ 一般我们可以根据经验来设定，但是经验毕竟有限，而且也不科学。 验证数据 ...

https://mp.weixin.qq.com/s/7crA3mmEifiDr7vWVKw2pg 四、调优 1、Tomcat的运行模式有三种： BIO 性能比较低下，没有经过任何优化处理和支持。一个线程处理一个请求。缺点：并发量高时，线程数较多，浪费资源。Tomcat7或以 ...

Spark 调优 返回原文英文原文：Tuning Spark Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark programs can be bottlenecked by any ...

本文翻译之cloudera的博客，本系列有两篇，第二篇看心情了 概论 当我们理解了 transformation,action和rdd后，我们就可以写一些基础的spark的应用了，但是如果需要对应用进行调优就需要了解spark的底层执行模型，理解job,stage,task等概念 ...

1、spark汇聚失败 出错原因，hive默认配置中parquet和动态分区设置太小 2.hive数据入hbase报错 出现报错原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大内存后还会出现连接超时的报错 解决连接超时 ...

的Jvm堆内存的情况 当给spark任务分配的内存少了，会频繁发生minor gc(年轻代gc)，如果 ...

最近用到spark 接kafka数据落到kudu里，如果用默认spark 参数，会出现一些问题，下面是在生产上调优后的一些参数，供参考 //推测执行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...

Spark调优 目录 Spark调优 一、代码规范 1.1 避免创建重复RDD 1.2 尽量复用同一个RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好习惯 ...