jobs

本文记一些比较零碎的系统操作，如将程序放入后台，查看进程和内存等信息，查看系统Linux内核和版本等信息，以及如何制定系统定时任务等。 将程序放入后台 在Windows程序中其实最小化之后就是放入后台运行了，在Linux系统中有两种方式将程序放入后台。 方式一： 在命令的最后加一个&符即可将命令的运行放入后台运行（程序还在继续运行），如“tar -zcf etc.tar.gz /etc &”将打包的程序放入后台，而不用一直等待它打包完才能进行其他操作。 方式二： 使用快捷键“Ctrl+Z”，在命令执行的过程中按Ctrl+Z快捷键也可以将正在运行的程序放入后台并暂停执行（程序已暂停，需要主动恢复执行才能继续执行）。 jobs -l： 查看后台的程序（正在运行和暂停的程序），+号表示最后放入的一个程序，-号表示倒数第二个放入后台的程序。 fg %工作号： 恢复后台某个程序到前台执行。其中%是可以省略的，工作号是在查看后台程序时显示在前面的序号，并且这个序号是从1开始累加的，同时也需要注意工作号和PID的区别。 bg %工作号： 将后台某个程序在后台恢复执行。其中%是可以省略的，但是注意，如果这个程序运行时是需要和前台有交互的，如top、vim等命令，则不能将它恢复到后台去执行。 vmstat命令 vmstat [刷新延时 刷新次数]： 用于查看监听的系统资源，如vmstat 1

1.数据库建表 php artisan queue:table<span> </ span> //队列任务表 php artisan queue:failed-table<span> </ span> //任务执行失败表 php artisan migrate 2.创建job类 <?php namespace App\Jobs; use App\Services\TestService; use Illuminate\Support\Facades\Log; class CommentInfoJob extends Job { public $commentService; public $user_id; public $comment_id; /** * Create a new job instance. * * @return void */ public function __construct($user_id,$comment_id) { $this->user_id = $user_id; $this->comment_id = $comment_id; } /** * Execute the job. * * @return void */ public function handle() { (new TestService())->testsssss(

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　　集成学习（Ensemble learning）是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合，从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能。它不是一种单独的机器学习算法啊，而更像是一种优化策略。因为单个机器学习模型所能解决的问题有限，泛化能力差，但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效，这些学习器可以看成一个个基本单元，由他们组合最终形成一个强大的整体，该整体可以解决更复杂的问题，其思想可以形象的概括为 三个臭皮匠赛过诸葛亮 。 　　集成学习是机器学习的一大分支，他通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。他的工作原理是生成多个分类器模型，各个独立的学习和做出预测。这些预测最后结合成单预测，最后由任何一个单分类做出预测。 　　集成学习的一般结构是，先产生一组个体学习器，再用某种结合策略将他们结合起来。 　　集成学习是一种技术框架，其按照不同的思路来组合基础模型，从而达到其利断金的目的。目前，有三种常用的集成学习框架：bagging ，Boosting和stacking。国内南京大学的周志华教授对集成学习有很深的研究，其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》对这三种集成学习框架有了明确的定义，大家可以百度搜索这篇论文。 集成学习优势 　　1，个体学习器之间存在一定的差异性，这会导致分类边界不同，也就是说可能存在错误

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第9章--随机森林项目实战——气温预测(2/2) 　　第8章已经讲解过随机森林的基本原理，本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个例子实在太长了，分为3篇介绍。这是第2篇。 9.2数据与特征对结果影响分析 　　带着上节提出的问题，重新读取规模更大的数据，任务还是保持不变，需要分别观察数据量和特征的选择对结果的影响。 1 # 导入工具包 2 import pandas as pd 3 4 # 读取数据 5 features = pd.read_csv( ' data/temps_extended.csv ' ) 6 features.head(5 ) 7 8 print( ' 数据规模 ',features.shape) 　　数据规模 (2191, 12) 　　在新的数据中，数据规模发生了变化，数据量扩充到2191条，并且加入了以下3个新的天气特征。 ws_1：前一天的风速。 prcp_1：前一天的降水。 snwd_1：前一天的积雪深度。 　　既然有了新的特征，就可绘图进行可视化展示。 1 # 设置整体布局 2 fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,

本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 后台回复“不平衡”获取数据及代码~ 前言 好久没有更新自己写的文章了，相信很多读者都会比较失望，甚至取关了吧，在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解，为晚来的新文章再次表示抱歉。 本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类。对于这种问题该如何处理呢？最简单粗暴的办法就是构造1:1的数据，要么将多的那一类砍掉一部分（即欠采样），要么将少的那一类进行Bootstrap抽样（即过采样）。但这样做会存在问题

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