題外話: 1.這幾天收到蔚來的面試邀請,但是自己沒做准備,並且遠程面試,還在上班時間,再加上老東家對我還不錯.沒想着換工作,導致在自己工位上做算法題不想被人看見,然后非常緊張.估計over了.不過沒 ...
問題描述 這是一套運行在騰訊雲上的MongoDB . 版本集群,共 個分片,每片規格是 核 GB。 在壓測的過程中,發現第 個分片的CPU使用率長時間高達 ,其它 個分片的CPU使用率都沒有超過 。 思考及分析 首先,我查看慢日志,發現大量與postbox相關的query,半個小時內出現 多次,每次請求平均耗時 ms左右,planSummary為IXSCAN,每次掃描和返回的文檔數都很少,鎖也很 ...
2020-01-14 18:13 0 1003 推薦指數:
題外話: 1.這幾天收到蔚來的面試邀請,但是自己沒做准備,並且遠程面試,還在上班時間,再加上老東家對我還不錯.沒想着換工作,導致在自己工位上做算法題不想被人看見,然后非常緊張.估計over了.不過沒 ...
寫在前面:首先需要明確了解的是正負樣本比例懸殊不是本質原因,而是表象,不均衡導致模型表現差的本質原因是;1.類別分布的重疊,簡單來說就是不同類別的特非常接近,或者更極端的是特征沒差的情況下標簽卻不同;2.噪聲問題,很多完全沒用的樣本被引入,比如因為一些意外的原因標注錯誤的樣本等;3.類別分布的子 ...
解決樣本不均衡的問題很多,主流的幾個如下: 1.樣本的過采樣和欠采樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過采樣和欠采樣。 1.過采樣:將稀有類別的樣本進行復制,通過增加此稀有類樣本的數量來平衡 ...
使用DataParallel進行並行化時的結構如下: 在上圖第一行第四個步驟中,GPU-1 其實匯集了所有 GPU 的運算結果。這個對於多分類問題還好,但如果是自然語言處理模型就會出現問題,導致 GPU-1 匯集的梯度過大,直接爆掉。 那么就要想辦法實現多 GPU 的負載均衡,方法 ...
一、引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出現機器與機器之間磁盤利用率不平衡的情況,比如集群中添加新的數據節點,節點與節點之間磁盤大小不一樣等等。當hdfs出現不平衡狀況的時候,將引發很多問題,比如MR程序無法很好地利用本地計算的優勢,機器之間無法達到更好的網絡帶寬使用率,機器磁盤 ...
容器使用過多時候,便增加新pod,然后通過k8s自己的負載均衡進行協調。大體流程: 注:1.po ...
轉自:3.4 解決樣本類別分布不均衡的問題 | 數據常青藤 (組織排版上稍有修改) 3.4 解決樣本類別分布不均衡的問題 說明:本文是《Python數據分析與數據化運營》中的“3.4 解決樣本類別分布不均衡的問題”。 -----------------------------下面 ...
所謂不平衡指的是:不同類別的樣本數量差異非常大。 數據規模上可以分為大數據分布不均衡和小數據分布不均衡。大數據分布不均衡:例如擁有1000萬條記錄的數據集中,其中占比50萬條的少數分類樣本便於屬於這種情況。小數據分布不均衡:例如擁有1000條數據樣本的數據集中,其中占有10條的少數分類樣本便於 ...