在神經網絡中，有許多超參數需要設置，比如學習率，網絡層數，神經元節點數 所謂超參數，就是不需要訓練的參數，需要人為設定的參數。 這些超參數對模型的訓練和性能都有很大影響，非常重要，那么這些超參數該怎么設定呢？ 一般我們可以根據經驗來設定，但是經驗畢竟有限，而且也不科學。 驗證數據 ...

https://mp.weixin.qq.com/s/7crA3mmEifiDr7vWVKw2pg 四、調優 1、Tomcat的運行模式有三種： BIO 性能比較低下，沒有經過任何優化處理和支持。一個線程處理一個請求。缺點：並發量高時，線程數較多，浪費資源。Tomcat7或以 ...

Spark 調優 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 ...

本文翻譯之cloudera的博客，本系列有兩篇，第二篇看心情了 概論 當我們理解了 transformation,action和rdd后，我們就可以寫一些基礎的spark的應用了，但是如果需要對應用進行調優就需要了解spark的底層執行模型，理解job,stage,task等概念 ...

1、spark匯聚失敗 出錯原因，hive默認配置中parquet和動態分區設置太小 2.hive數據入hbase報錯 出現報錯原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大內存后還會出現連接超時的報錯 解決連接超時 ...

的Jvm堆內存的情況 當給spark任務分配的內存少了，會頻繁發生minor gc(年輕代gc)，如果 ...

最近用到spark 接kafka數據落到kudu里，如果用默認spark 參數，會出現一些問題，下面是在生產上調優后的一些參數，供參考 //推測執行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...

Spark調優 目錄 Spark調優 一、代碼規范 1.1 避免創建重復RDD 1.2 盡量復用同一個RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好習慣 ...