当前位置: 首页 > news >正文

【AI量化模型】跑通baseline

跑通baseline

  • 任务
  • 学习内容
    • 特征工程
    • 模型训练与验证
  • bug
  • 未纠错的结果

任务

教程部署在百度 AI Studio,可以一键fork运行代码,选择*v100 32g1*的配置,baseline运行大约20分钟,再加上进阶部分大约40分钟

学习内容

特征工程

构建基本的时间特征,提取小时、分钟,刻画不同时间阶段可能存在的差异性信息

模型训练与验证

基线实验是采用CatBoost模型,5折交叉验证的方法训练和测试

CatBoost模型不需过程调参,可以得到比较稳定的分数

bug

  1. kf.split(X)
    K折交叉验证是为了得到训练集和验证集的分类索引,这里仅需要对样本进行分类,而不是样本和标签一起

  2. 模型for循环
    交叉验证的结果需要取平均,不应在循环里

未纠错的结果

在这里插入图片描述


  1. 32g 指显存容量,windows版本可通过cmd+dxdiag查看;ubuntu版本可以通过nvidia-smi命令查看,面板中“Memory-Usage”一项表示显存使用率 ↩︎

相关文章:

【AI量化模型】跑通baseline

跑通baseline 任务学习内容特征工程模型训练与验证 bug未纠错的结果 任务 教程部署在百度 AI Studio,可以一键fork运行代码,选择*v100 32g1*的配置,baseline运行大约20分钟,再加上进阶部分大约40分钟 学习内容 特征工程 构建基…...

ElasticSearch:全文检索及倒排索引原理

1.从全文检索说起 首先介绍一下结构化与非结构化数据: 结构化数据将数据具有的特征事先以结构化的形式定义好,数据有固定的格式或有限的长度。典型的结构化数据就是传统关系型数据库的表结构,数据特征直接体现在表结构的字段上,…...

blk_mq_alloc_tag_set函数struct blk_mq_tag_set结构体学习

struct blk_mq_tag_set结构体 include/linux/blk-mq.h struct blk_mq_tag_set {unsigned int *mq_map;const struct blk_mq_ops *ops;unsigned int nr_hw_queues;unsigned int queue_depth; /* max hw supported */unsigned int reserved_tags;unsigned int cmd_size; /…...

Windows搭建Snort环境及使用方式

目录 0x01 前置环境0x02修改配置文件0x03 自测0x04 使用0x05 感言 0x01 前置环境 环境描述windows10snort2.9.2https://www.snort.org/downloads 先把上面环境下载好! 需要注意的是安装npcap这个软件 0x02修改配置文件 软件安装目录:C:/Snort/ 配置文…...

Android network — iptables四表五链

Android network — iptables四表五链 1. iptables简介2. iptables的四表五链2.1 iptables流程图2.2 四表2.3 五链2.4 iptables的常见情况 3. NAT工作原理3.1 BNAT3.2 NAPT 4. iptables配置 本文主要介绍了iptables的基本工作原理和四表五链等基本概念以及NAT的工作原理。 1. i…...

【C++从0到王者】第十六站:stack和queue的使用

文章目录 一、stack的使用1.stack的介绍2.stack的使用 二、queue的使用1.queue的护额晒2.queue的使用 三、stack和queue相关算法题1.最小栈2.栈的压入、弹出序列3.逆波兰表达式4.两个栈实现一个队列5.用两个队列实现栈6.二叉树的层序遍历1.双队列2.用一个变量levelSize去控制 7…...

centos7 部署Tomcat和jpress应用

目录 一、静态、动态、伪静态 二、Web 1.0 和 Web 2.0 三、centos7 部署Tomcat 3.1 安装、配置jdk 3.2 安装 Tomcat 3.3 配置服务启动脚本 3.3.1 创建用户和组 3.3.2 创建tomcat.conf文件 3.3.3 创建服务脚本(tomcat.service) 3.3.4 重新加载守护进程并且测试 四、部…...

Unity Shader:常用的C#与shader交互的方法

俗话说久病成医,虽然不是专业技术美术,但代码写久了自然会积累一些常用的shader交互方法。零零散散的,总结如下: 1,改变UGUI的材质球属性 有时候我们需要改变ui的一些属性,从而实现想要的效果。通常UGUI上…...

luajit 使用 clang编译的坑

为了尝试将LuaJIT接入虚幻Lua插件之中,需要预编译LuaJIT链接库,在桌面平台问题不大, 主要是移动平台,涉及跨平台编译,因为对跨平台编译具体细节没有系统研究,这里先记录一下跨平台编译LuaJIT的主要过程 由于官方提供的…...

[SWPUCTF 2021 新生赛]Do_you_know_http

打开环境,根据题目提示,应该是考察http相关的东西 打开环境提示说请使用wLLm浏览器访问 那我们更改浏览器信息,在burp重发器中发包后发现是302重定向,但是提示说success成功,说明 我们修改是成功的,既然是…...

web前端之CSS

文章目录 一、CSS简介1.1 CSS语法规则 二、CSS的引用方法2.1 定义行内样式表2.2定义内部样式表2.3链入外部样式表2.4导入外部样式表 三、CSS选择符3.1 基本选择符3.1.1 标签选择符3.1.2 class类选择符3.1.3 id选择符 3.2 复合选择符3.2.1 交集选择符(合并选择器&…...

HarmonyOS元服务开发实践:桌面卡片字典

一、项目说明 1.DEMO创意为卡片字典。 2.不同卡片显示不同内容:微卡、小卡、中卡、大卡,根据不同卡片特征显示同一个字的不同内容,基于用户习惯可选择喜欢的卡片。 3.万能卡片刷新:用户点击卡片刷新按钮查看新内容,同时…...

xLua学习

xLua教程:https://github.com/Tencent/xLua/blob/master/Assets/XLua/Doc/XLua%E6%95%99%E7%A8%8B.md xLua配置:https://github.com/Tencent/xLua/blob/master/Assets/XLua/Doc/configure.md FAQ:https://github.com/Tencent/xLua/blob/maste…...

​Web3到底是个啥?

Web3到底是个啥? Web3是近两年来科技领域最火热的概念之一,但是目前对于Web3的定义却仍然没有形成标准答案,相当多对于Web3的理解,都是建立在虚拟货币行业(即俗称的“币圈”)的逻辑基础之上的。 区块链服务…...

pycharm、idea、golang等JetBrains其他IDE修改行分隔符(换行符)

文章目录 pycharm、idea、golang系列修改行分隔符我应该选择什么换行符JetBrains IDE,默认行分隔符 是跟随系统修改JetBrains IDE,默认行分隔符 pycharm、idea、golang系列修改行分隔符 一般来说,不同的开发环境和项目对换行格式的使用偏好不同: Windo…...

ThinkPHP函数深度解析

ThinkPHP是一个具有丰富功能和强大灵活性的PHP开发框架。在这篇文章中,我们将详细介绍ThinkPHP的一些关键函数,以帮助开发人员更好地理解和使用这个框架。 1. 入门:ThinkPHP的核心函数 1.1 C()函数 C()函数用于读取和设置配置参数。它是Thin…...

【java】【maven】【高级】MAVEN聚合继承属性等

目录 1、模块开发与设计 2、聚合 2、继承 3、属性 4、版本管理 5、资源配置 6、多环境配置 7、多环境开发配置 8、跳过测试 9、私服 前言:maven的高级使用包含分模块开发与设计、聚合、继承、属性、版本管理、资源配置、多环境配置、多环境开发配置、跳过…...

LeetCode150道面试经典题-合并两个有序数组(简单)

合并两个有序数组 题目: 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2,另有两个整数 m 和 n ,分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。 请你 合并 nums2 到 nums1 中,使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。 注意&a…...

记录 运维三剑客一件部署的的docker-compose,yml文件

CAdvisor: 收集 InfluxDB: 存储 Grafana: 展示 version: 3.1volumes:grafana_data: {}services:influxdb:image: tutum/influxdb:0.9restart: alwaysenvironment:- PRE_CREATE_DBcadvisorports:- "8083:8083"- "8086:8086"volumes:- ./data/inf…...

Xposed框架开发

文章目录 xpose插件开发步骤清单文件新建一个类(插件入口点)设置入口点 Hook第一个实例zhuceji.apk一些常用的HOOKHookH5PluginHookProxyPluginHookSystem 资料Xposed原理初探 xpose插件开发步骤 magisk安装与配置 Xpose Framework API LSPosed magisk …...

Qt Widget类解析与代码注释

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码,写上注释 当然可以!这段代码是 Qt …...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈:模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展(H2Cross架构): 适配层&#xf…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...

uniapp 开发ios, xcode 提交app store connect 和 testflight内测

uniapp 中配置 配置manifest 文档:manifest.json 应用配置 | uni-app官网 hbuilderx中本地打包 下载IOS最新SDK 开发环境 | uni小程序SDK hbulderx 版本号:4.66 对应的sdk版本 4.66 两者必须一致 本地打包的资源导入到SDK 导入资源 | uni小程序SDK …...

Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)

引言 在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM 的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部…...

[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG

TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码:HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...

LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别(二)

在上一篇文章中,我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调,以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后,如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现,包括详细的步骤和注释。 模型调用步骤 环境准备:确保安装了必要的Python库。…...

【Post-process】【VBA】ETABS VBA FrameObj.GetNameList and write to EXCEL

ETABS API实战:导出框架元素数据到Excel 在结构工程师的日常工作中,经常需要从ETABS模型中提取框架元素信息进行后续分析。手动复制粘贴不仅耗时,还容易出错。今天我们来用简单的VBA代码实现自动化导出。 🎯 我们要实现什么? 一键点击,就能将ETABS中所有框架元素的基…...

使用SSE解决获取状态不一致问题

使用SSE解决获取状态不一致问题 1. 问题描述2. SSE介绍2.1 SSE 的工作原理2.2 SSE 的事件格式规范2.3 SSE与其他技术对比2.4 SSE 的优缺点 3. 实战代码 1. 问题描述 目前做的一个功能是上传多个文件,这个上传文件是整体功能的一部分,文件在上传的过程中…...

医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor

1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...