1.【Python机器学习系列】一文讲透机器学习中的源码K折交叉验证（源码）
2.Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法
3.从Linux源码看Socket(TCP)的listen及连接队列
4.深入分析堆外内存 DirectByteBuffer & MappedByteBuffer
5.亲测新版分享赚钱云盘系统,城通网盘VIP下载系统源码
6.Python深度学习系列网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）
【Python机器学习系列】一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）
本文介绍机器学习中的K折交叉验证的使用方法。交叉验证是社区一种评估模型性能的技术，通过将数据集划分为训练集和验证集，源码多次重复过程来估计模型在未知数据上的社区表现。K折交叉验证是源码将数据分为K份，选取其中K-1份为训练数据，社区初始号脚本源码剩余一份为测试数据，源码循环进行测试。社区此方法适用于数据量较小的源码场景。
实现K折交叉验证，社区首先需准备数据。源码方法一使用`KFold.split()`实现，社区设置n_splits=5表示进行5折交叉验证，源码计算每次的社区准确率并求平均。方法二直接使用sklearn中的源码`cross_val_score()`函数，效果与方法一相同。
K折交叉验证在实际应用中具有多种场景。方法一用于选择模型效果最好的数据集划分，通过`KFold`生成的训练集和测试集索引，划分数据集，训练模型并评估性能，选择具有最佳性能的数据集划分，打印最佳索引以进一步分析和使用。
方法二用于比较不同模型的评分，选择最优模型。通过比较不同模型的福印网源码评分，选择评分较高的模型，通常具有更好的性能。
总结，K折交叉验证是评估模型性能的重要技术，能有效提升模型泛化能力。本文介绍了其原理、实现方法及应用场景，旨在帮助读者理解和应用这一技术。关注我，获取更多数据集和源码，一起交流成长。
Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法
在Python机器学习系列中，sklearn库的pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是Python标准库，它的序列化和反序列化功能使得模型的存储和复用变得简单易行。
首先，通过pickle的pickle.dump()函数，我们可以将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件，这个过程就是将复杂对象转化为可存储的字节流，便于后续的保存和传输。然后，当需要使用模型进行预测时，通过pickle.load()函数，我们可以从文件中反序列化出模型，恢复其原始状态。源码底层框架技术
具体操作中，数据的划分是基础，通常将数据分为训练集和测试集。接着，利用训练集对模型进行训练，训练完成后，利用pickle.dump()保存模型。而在模型推理阶段，只需通过pickle.load()加载已保存的模型，输入测试集数据进行预测，以评估模型的性能。
作者是一位在研究院从事数据算法研究的专家，拥有丰富的科研经验，曾在读研期间发表多篇SCI论文。他致力于分享Python、机器学习等领域的实践知识，以简洁易懂的方式帮助读者理解和应用，对于需要数据和源码的朋友，他鼓励直接联系他获取更多信息。
从Linux源码看Socket(TCP)的listen及连接队列
了解Linux内核中Socket (TCP)的"listen"及连接队列机制是深入理解网络编程的关键。本文将基于Linux 3.内核版本，从源码角度解析Server端Socket在进行"listen"时的具体实现。
建立Server端Socket需要经历socket、bind、listen、discuz资源论坛源码accept四个步骤。本文聚焦于"listen"步骤，深入探讨其内部机理。
通过socket系统调用，我们可以创建一个基于TCP的Socket。这里直接展示了与TCP Socket相关联的操作函数。
接着，我们深入到"listen"系统调用。注意，glibc的INLINE_SYSCALL对返回值进行了封装，仅保留0和-1两种结果，并将错误码的绝对值记录在errno中。其中，backlog参数至关重要，设置不当会引入隐蔽的陷阱。对于Java开发者而言，框架默认backlog值较小（默认），这可能导致微妙的行为差异。
进入内核源码栈，我们发现内核对backlog值进行了调整，限制其不超过内核参数设置的somaxconn值。
核心调用程序为inet_listen。其中，除了fastopen外的逻辑（fastopen将在单独章节深入讨论）最终调用inet_csk_listen_start，将sock链入全局的机构提示指标源码listen hash表，实现对SYN包的高效处理。
值得注意的是，SO_REUSEPORT特性允许不同Socket监听同一端口，实现内核级的负载均衡。Nginx 1.9.1版本启用此功能后，性能提升3倍。
半连接队列与全连接队列是连接处理中的关键组件。通常提及的sync_queue与accept_queue并非全貌，sync_queue实际上是syn_table，而全连接队列为icsk_accept_queue。在三次握手过程中，这两个队列分别承担着不同角色。
在连接处理中，除了qlen与sk_ack_backlog计数器外，qlen_young计数器用于特定场景下的统计。SYN_ACK的重传定时器在内核中以ms为间隔运行，确保连接建立过程的稳定。
半连接队列的存在是为抵御半连接攻击，避免消耗大量内存资源。通过syn_cookie机制，内核能有效防御此类攻击。
全连接队列的最大长度受到限制，超过somaxconn值的连接会被内核丢弃。若未启用tcp_abort_on_overflow特性，客户端可能在调用时才会察觉到连接被丢弃。启用此特性或增大backlog值是应对这一问题的策略。
backlog参数对半连接队列容量产生影响，导致内核发送cookie校验时出现常见的内存溢出警告。
总结而言，TCP协议在数十年的演进中变得复杂，深入阅读源码成为分析问题的重要途径。本文深入解析了Linux内核中Socket (TCP)的"listen"及连接队列机制，旨在帮助开发者更深入地理解网络编程。
深入分析堆外内存 DirectByteBuffer & MappedByteBuffer
大家好，我是大明哥，一个专注于「死磕 Java」系列创作的硬核程序员。本文内容已收录在我的技术网站：/archives/1...
版权所有声明：除非特别标注，所有内容均为本站原创，转载时请提供链接形式的出处。
Python深度学习系列网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）
本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。
一、引言
在深度学习模型训练时，选择合适的超参数至关重要。常见的超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、随机搜索以及自动调参算法。本文着重介绍网格搜索方法，特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、降低过拟合风险，从而提升模型泛化能力。
二、实现过程
1. 准备数据与数据划分
数据的准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的合理分配对于后续模型性能至关重要。
2. 创建模型
构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。
3. 定义网格搜索参数
定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。
4. 进行参数搜索
利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，尝试不同组合。
5. 总结搜索结果
经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。
三、总结
本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显著改善模型性能，降低过拟合风险。
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：
此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。
在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。
同样地，空头策略也设置了相应的买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。
此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。
sklearn：Python语言开发的通用机器学习库
sklearn，Python中的强大机器学习工具，对于实际项目应用，即便基础理论不足，也能通过API直接操作。它不仅是算法库的典范，其详尽文档如同《金刚经》般指导学习者入门。
sklearn库的核心价值在于其广泛且完善的算法覆盖，以及易懂的文档设计。掌握基本的机器学习理论，结合sklearn提供的基础概念，如training data和model selection，就能有效利用其功能。它主要分为六个模块：分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。
实现机器学习项目通常分三步：数据预处理、模型构建与预测以及模型评估。以Iris数据集为例，通过数据划分、kNN分类，我们能快速上手sklearn的API。模型评估则涉及精确率、召回率等指标，确保模型效果。
虽然深入理解sklearn需要一定的理论基础，但实际应用中，调用API而非底层实现更为常见。学习sklearn，可以分为三个层次：调用、调参和嚼透。初期只需掌握基本调用，随着经验积累，再逐步深入理解算法细节和调优。
总结来说，sklearn是一个实用且强大的工具，适合初学者快速入门机器学习。在实际应用中，利用现有的库和理解源码是更明智的选择。而对于更深层次的理解，可以参考《全栈数据之门》或其他相关书籍。
