子汇水区的划分是SWMM模型建模的主要步骤之一,划分的好坏对结果精度有比较大的影响.概括来讲,子汇水区的划分有以下几种思路: (1)根据管网走向.建筑物和街道分布,直接人工划分子汇水区.这个方法适用于研究范围不大,管网不太复杂且流向明确的情况.理论上讲,这种方法根据研究范围内实际排水情况来划分子汇水区应该是效果最好的,但是在缺乏资料和经验的情况,效果未必会有设想的那么好. (2)直接采用泰森多边形方法,根据节点的分布划分子汇水区,然后人工作局部调整.这种方法相对简单,比较节省时间,适用于比较大的

子汇水区的划分是SWMM模型建模的主要步骤之一,划分的好坏对结果精度有比较大的影响.概括来讲,子汇水区的划分有以下几种思路: (1)根据管网走向.建筑物和街道分布,直接人工划分子汇水区.这个方法适用于研究范围不大,管网不太复杂且流向明确的情况.理论上讲,这种方法根据研究范围内实际排水情况来划分子汇水区应该是效果最好的,但是在缺乏资料和经验的情况,效果未必会有设想的那么好. (2)直接采用泰森多边形方法,根据节点的分布划分子汇水区,然后人工作局部调整.这种方法相对简单,比较节省时间,适用于比较大的

当我们在安装系统的时候,由于没有合理分配分区空间,在后续维护过程中,发现有些分区空间不够使用,而有的分区空间却有很多剩余空间.如果这些分区在装系统的时候使用了lvm(前提是这些分区要是lvm逻辑卷分区),那么就可以轻松进行扩容或缩容!不同文件系统类型所对应的创建.检查.调整命令不同,下面就针对xfs和ext2/3/4文件系统的lvm分区空间的扩容和缩容的操作做一记录:-----------------------------------------------------------------

Cenots7对lvm逻辑卷分区大小的调整 (针对xfs和ext4不同文件系统) 1.支持的文件系统类型 特别注意的是: resize2fs命令            针对的是ext2.ext3.ext4文件系统 xfs_growfs命令         针对的是xfs文件系统 1.1 分区增大.减小命令介绍 ) ext2/ext3/ext4文件系统的调整命令是resize2fs(增大和减小都支持) lvextend -L 120G /dev/mapper/centos-home //增大至12

  当我们在安装系统的时候,由于没有合理分配分区空间,在后续维护过程中,发现有些分区空间不够使用,而有的分区空间却有很多剩余空间.如果这些分区在装系统的时候使用了lvm(前提是这些分区要是lvm逻辑卷分区),那么就可以轻松进行扩容或缩容!不同文件系统类型所对应的创建.检查.调整命令不同,下面就针对xfs和ext2/3/4文件系统的lvm分区空间的扩容和缩容的操作做一记录: --------------------------------------------------------------

parted命令是由GNU组织开发的一款功能强大的磁盘分区和分区大小调整工具,与fdisk不同,它支持调整分区的大小.作为一种设计用于Linux的工具,它没有构建成处理与fdisk关联的多种分区类型,但是,它可以处理最常见的分区格式,包括:ext2.ext3.fat16.fat32.NTFS.ReiserFS.JFS.XFS.UFS.HFS以及Linux交换分区. 语法 parted [选项]... [设备 [命令 [参数]...]...] 将带有"参数"的命令应用于"设备&

注意: 很明确提示用phalcon自带的模型层是不能用partition这个关键字的 解决方法: 自己写个PDO类 然后用pdo中的query方法执行语句成功: mysql分区目的 是减少数据库的负担,提高数据库的效率,(提高表的增删改查效率). 什么是分表? 将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表 每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件 什么是分区? 分区是将一个大表数据分段划分在多个位置存放 分区后,表面上还是一张表,但数据散列到多个位

一:如何判断调参范围是否合理 正常来说,当我们参数在合理范围时,模型在训练集和测试集的准确率都比较高:当模型在训练集上准确率比较高,而测试集上的准确率比较低时,模型处于过拟合状态:当模型训练集和测试集上准确率都比较低,模型处于欠拟合状态.正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低. 二:如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时,我们只需调节正则化参数C的范围即可. 这里我们以RBF作为核的SVM为例,这时候我们需要调节的参数是正则化参数C和核函数参数gamma.为了保证调参的精确度,一般我们

  昨天数据入库时,一直报错,说磁盘满了,,df -h    一看,发现/目录下只有50G空间,已使用49G:我的程序和dbss都安装在/目录下,ftp到的数据放在/data下的一个子目录下,分解完的数据也放在/data子目录之下:现在空间紧张:只有俩种方法,要么增加/目录空间,要么挪位置:如果是在本地用虚拟机登陆的虚拟机,建议用第一种,方法如下: 在工具栏中找到虚拟机选项 点击虚拟机,下拉菜单中有个设置,然后点击设置. 选择硬盘选项,之后,在弹出框的右边可以看到扩展..点击扩展磁盘就可以了 注

1. 安装 tuxboot (ubuntu下烧写工具) sudo apt-add-repository ppa:thomas.tsai/ubuntu-tuxboot sudo apt-get update sudo apt-get install tuxboot 2. 下载 Gparted http://gparted.org/download.php 根据系统选择64位还是32位,这里选择64位 gparted-live-0.29.0-1-amd64.iso(64位) 3. 烧写到Gparte

  在安装新系统的时候,有时候没法预估或者说错误的划分了分区大小,常常会导致我们后面的操作出现极大地不方便,比如某个分区分的太小了,导致 软件安装的时候会报安装空间不够,这就很麻烦.在这里我就记录一下错误分区后对home和根分区存储空间大小调整的整个过程! 1.查看我们机器现有的分区状况    注意红色框中的信息,这是我们后面要更改的分区路径.   通过上面我们可以发现根分区和home分区产生极大的不合理性,home分区太大了,所以这里我们将对home分区缩小存储空间并把压缩的存储空间添加到ro

转载于  https://blog.csdn.net/qq_33233768/article/details/65437609   在安装新系统的时候,有时候没法预估或者说错误的划分了分区大小,常常会导致我们后面的操作出现极大地不方便,比如某个分区分的太小了,导致 软件安装的时候会报安装空间不够,这就很麻烦.在这里我就记录一下错误分区后对home和根分区存储空间大小调整的整个过程! 1.查看我们机器现有的分区状况 注意红色框中的信息,这是我们后面要更改的分区路径. 通过上面我们可以发现根分区和h

由于我们有时候没法预估或者说错误的盘符分区的时候,常常会导致我们后面的操作出现极大的不方便,这里我就记录下一个错误分区后对home和根分区存储空间大小调整的整个过程! ①查看我们现有机器的分区状况 centos下载:http://www.gooln.com/other/8820.html [root@weidianserver2 ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/vg_weidianserver2-l

转载自:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5825963.html  个人记录一下   Linux下对lvm逻辑卷分区大小的调整(针对xfs和ext4不同文件系统) 当我们在安装系统的时候,由于没有合理分配分区空间,在后续维护过程中,发现有些分区空间不够使用,而有的分区空间却有很多剩余空间.如果这些分区在装系统的时候使用了lvm(前提是这些分区要是lvm逻辑卷分区),那么就可以轻松进行扩容或缩容!不同文件系统类型所对应的创建.检查.调整命令不同,下面就针对

通过Photoshop的拾色器,我们知道表征颜色的模型的不止一种,本文将系统并且详细讨论这四种模型(HSV.LAB.RGB和CMYK)之间的联系以及应用.本文部分章节整合了多位优秀博主的博客(链接见本文末尾),并对其表示感谢.文章中模型转换使用的是C式伪代码而不是数学公式,这样更便于编程人士理解. 图1.Photoshop cc的拾色器数字图像处理中,最常用的使用也是最容易理解的是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,是三维坐标的模型形式.下面先介绍RGB模型(图1),该模型可以使用vec3(r

  学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动

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