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手把手教你如何用DolphinDB进行机器学习

DolphinDB实现了一系列常用的机器学习算法,例如最小二乘回归、随机森林、K-平均等,使用户能够方便地完成回归、分类、聚类等任务。这篇教程会通过具体的例子,介绍用DolphinDB脚本语言进行机器学习的流程。本文的所有例子都基于DolphinDB 1.10.9。 1. 第一个例子:对小样本数据进行分类 我们用UCI Machine Learning Repository上的wine数据,用来完成第一个随机森林分类模型的训练。 1.1 加载数据 将数据下载到本地后,在DolphinDB中用loadText导入: wineSchema=table( `Label`Alcohol`MalicAcid`Ash`AlcalinityOfAsh`Magnesium`TotalPhenols`Flavanoids`NonflavanoidPhenols`Proanthocyanins`ColorIntensity`Hue`OD280_OD315`Prolineasname, `INT`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`...

C/C++ 性能优化背后的方法论:TMAM

开发过程中我们多少都会关注服务的性能,然而性能优化是相对比较困难,往往需要多轮优化、测试,属于费时费力,有时候还未必有好的效果。但是如果有较好的性能优化方法指导、工具辅助分析可以帮助我们快速发现性能瓶颈所在,针对性地进行优化,可以事半功倍。 性能优化的难点在于找出关键的性能瓶颈点,如果不借助一些工具辅助定位这些瓶颈是非常困难的,例如:c++程序通常大家可能都会借助perf /bcc这些工具来寻找存在性能瓶颈的地方。性能出现瓶颈的原因很多比如 CPU、内存、磁盘、架构等。本文就仅仅是针对CPU调优进行调优,即如何榨干CPU的性能,将CPU吞吐最大化。(实际上CPU出厂的时候就已经决定了它的性能,我们需要做的就是让CPU尽可能做有用功),所以针对CPU利用率优化,实际上就是找出我们写的不够好的代码进行优化。 一、示例 先敬上代码: #include <stdlib.h> #define CACHE_LINE __attribute__((aligned(64))) struct S1 { int r1; int r2; int r3; S1 ():r1 (1), r2 (2),...

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