摘要： import numpy as np from scipy.optimize import minimize class GPR(object): def __init__(self, optimize=True): self.is_fit = False self.train_X, self.tr 阅读全文

摘要： import numpy as np from scipy.stats import chi2, multivariate_normal from utils.data_metrics import mean_squared_error from utils.data_manipulation im 阅读全文

摘要： 简介 rpc：远程过程调用协议。简单的来说就是客户端可以很方便得远程调用服务端的接口程序，而不用管底层是如何实现的。 XML-RPC的全称是XML Remote Procedure Call，即XML（标准通用标记语言下的一个子集）远程过程调用。它是一套允许运行在不同操作系统、不同环境的程序实现基于 阅读全文

摘要： 一、什么是Celery 1.1、celery是什么 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task 阅读全文

摘要： 一、概述 python版本库： python：3.8.12 redis：4.1.3 celery：4.3.0 这个版本的搭配可用 启动命令： celery_task是celery工程名 celery -A celery_task worker -l info -c 并发数celery -A cele 阅读全文

摘要： 前言 这次分享的文章是我《Python爬虫开发与项目实战》基础篇 第七章的内容，关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话，可以看一下 试读样章),下面是文章的具体内容。 本章讲的依旧是实战项目，实战内容是打造分布式爬虫，这对初学者来说，是一个不小的挑战，也是一次有意义的尝试。这次 阅读全文

摘要： 一、基于sklearn代码 import csv import pickle import logging import numpy as np from sklearn.svm import SVR logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = 阅读全文

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/377620800 一、前言 克里金(Kriging)模型是贝叶斯优化的基础，贝叶斯优化在如今的工程中应用得非常广泛。我自己的研究方向也跟克里金模型有关，最近一直在研究克里金模型是如何推导出来的。 在看文献的过程中，我非常疑惑。因为从文献来看 阅读全文

摘要： 高斯过程 Gaussian Processes 是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的高斯过程回归 Gaussian Process Regression 基本原理 阅读全文

摘要： 实时联邦进化搜索 1摘要 联邦学习是一种分布式机器学习方法来保护隐私，两个主要的技术挑战阻碍了联邦学习的更广泛应用。一是联邦学习对通信资源提出了很高的要求，因为必须在服务器和客户端之间传输大量的模型参数。另一个挑战是，在联邦学习中训练深度神经网络等大型机器学习模型需要大量的计算资源，这对于手机等边缘 阅读全文