Day06-02-OpenVpn 1. 加密隧道服务概述2. 应用场景3. OpenVPN原理4. OpenVPN服务端配置4.1 环境准备4.2 证书准备流程1) 安装证书创建工具2) 创建ca证书3) 创建server证书4) 创建client证书5) 创建dh-pem算法文件和目录汇总6) 小结 4.3 服务端配置文件4.4 客户端配置文件1) win…

1.别名 1.1 概述 别名，给命令进行设置。一般用于给命令设置一个昵称/爱称. ll ls -l --colorauto应用场景： 给常用命令设置个快捷方式，使用简单方便。给危险命令加上防护措施 1.2 如何创建别名：案例01-给rm设置别名 只要运行…

对74cms二次注入进行复现 黑盒复现 二次注入的原理 插入数据到数据库 当显示的时候数据是从数据库取出来的，当我们插入的数据为payload的时候，取出来的数据在显示的时候，显示的数据通常会去数据库 查找数据如使用select 显示的数据 from…

一、 添加相关依赖 <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">&…

博客目录 SSHMysql实现的作业批改管理系统实现功能截图系统功能使用技术代码完整源码 SSHMysql实现的作业批改管理系统 本系统是一个作业批改管理系统系统&#xff0c;分为三个角色&#xff1a;学生、教师、管理员。学生可以 (文末查看完整源码) 实现功能截图 登录 上传作业…

文章最前&#xff1a; 我是Octopus&#xff0c;这个名字来源于我的中文名–章鱼&#xff1b;我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github &#xff1b;这博客是记录我学习的点点滴滴&#xff0c;如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣&#xff0c;可以关注我的…

目录 LightGBM XGB的优缺点&#xff1a; LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 LightGBM算法原理&#xff1a; 直方图算法&#xff08;Histgram&#xff09; 带深度限制的Leaf-wise算法 单边梯度采样算法 …

LightGBM算法详解 LightGBM&#xff08;Light Gradient Boosting Machine&#xff09;是由微软开发的高效梯度提升决策树&#xff08;GBDT&#xff09;实现。它以速度和效率著称&#xff0c;特别适用于大规模数据集和高维特征的场景。本文将详细介绍LightGBM的原理、特点、常用…

数据科学与机器学习案例之客户的信用风险与预测 数据科学与机器学习案例之信用卡欺诈识别&#xff08;严重类失衡数据建模) 数据科学与机器学习案例之汽车目标客户销售策略研究 数据科学与机器学习案例之WiFi定位系统的位置预测 数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对…

文章目录 XGBoost不足之处直方图算法单边梯度抽样算法(GOSS)互斥特征捆绑算法(EFB)带深度限制的 Leaf-wise 算法LightGBM的工程优化直接支持类别特征特征并行数据并行投票并行Cache命中率优化 LightGBM的优缺点 LightGBM是轻量级&#xff08;Light&#xff09;的梯度提升机器&a…

1. LightGBM简介 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型&#xff0c;其主要思想是利用弱分类器&#xff08;决策树&#xff09;迭代训练以得到最优模型&#xff0c;该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛&#…

1. LightGBM简介 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型&#xff0c;其主要思想是利用弱分类器&#xff08;决策树&#xff09;迭代训练以得到最优模型&#xff0c;该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛&#…

文章目录 一、使用LGBMClassifier对iris进行训练1.1 使用lgb.LGBMClassifier1.1.2使用pickle进行保存模型&#xff0c;然后加载预测1.1.3 使用txt和json保存模型并加载 1.2使用原生的API进行模型训练和预测1.2.2 使用txt/json格式保存模型1.2.3 使用pickle进行保存模型 三、任务…

参考代码链接 EGL Off-Screen rendering using GBM&#xff1a;https://blog.csdn.net/eydwyz/article/details/107046470 kmscube&#xff1a;https://gitlab.freedesktop.org/mesa/kmscube https://github.com/eyelash/tutorials/blob/master/drm-gbm.c 显示服务器实现&a…

1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比1.2 LightGBM 的动机1.3 Xgboost 原理1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 　　1.4.3 直方图加速1.4.4 直接支持类别特征1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础…

GBM 在决策树章节中&#xff0c;学习了单棵决策树算法。但是单棵决策树模型效果往往不是很好&#xff0c;自然的就会想到集成多棵决策树的来得到最终的结果。本文主要讲述GBM算法&#xff0c;并以XGBoost为例介绍Boost Trees&#xff0c;然后介绍XGBoost和LightGBM算法中的一些…

LightGBM LightGBM是XGBoost的优化。 提出算法的原因&#xff1a; GBDT在每一次迭代的时候&#xff0c;都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小&#xff1b;如果不装进内存&#xff0c;反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面…

在机器学习的众多算法中&#xff0c;梯度提升机&#xff08;Gradient Boosting Machine&#xff0c;简称GBM&#xff09;因其出色的性能和广泛的适用性而备受关注。GBM是一种集成学习方法&#xff0c;通过逐步构建并组合多个弱学习器&#xff08;通常是决策树&#xff09;来构建…

【机器学习】集成学习—Boosting—GBM&#xff08;Gradient Boosting Machine&#xff09;解析 文章目录 【机器学习】集成学习—Boosting—GBM&#xff08;Gradient Boosting Machine&#xff09;解析1. 介绍2. Boosting2.1 1. 强 / 弱学习器2.1.2 AdaBoost 3. GBM3.1 GBM 特例…

背景 在终端使用命令打开sudo vim &#xff5e;/.bash_profile 报错E325: ATTENTION Found a swap file by the name “.bash_profile.swp“ 问题分析 这是由于在编辑该文件的时候异常退出了&#xff0c;因为vim在编辑文件时会创建一个交换文件swap file以保证文件的安全性 …