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《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识:1.什么是MIL?多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法,以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度(span)的命名实体

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识:1.什么是MIL?多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法,以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度(span)的命名实体

java - Hadoop MapReduce : Read a file and use it as input to filter other files

我想编写一个hadoop应用程序,它将一个文件和一个包含多个文件的输入文件夹作为输入。单个文件包含需要从文件夹中的其他文件中选择和提取其记录的key。我怎样才能做到这一点?顺便说一句,我有一个正在运行的hadoopmapreduce应用程序,它将文件夹路径作为输入,进行处理并将结果写到不同的文件夹中。我对如何使用文件获取需要从特定目录中的其他文件中选择和提取的key感到困惑。包含key的文件是一个大文件,因此不能直接放入主存中。我该怎么做?谢谢! 最佳答案 如果键的数量太多而无法放入内存,则考虑将键集加载到布隆过滤器(大小合适以产生

hadoop - pig : Container is running beyond physical memory limits in cdh 5 using oozie

我正在尝试运行一个简单的pig脚本,该脚本在gruntshell中运行f9但不使用oozie,出现如下错误:容器[pid=2617,containerID=container_1438923434512_12103_01_000002]正在超出物理内存限制运行。当前使用情况:已使用1.0GB的1GB物理内存;使用了2.9GB的2.1GB虚拟内存。杀死容器。container_1438923434512_12103_01_000002..的进程树转储..实际上我正在通过oozie调用一个shell脚本,实习生调用pig脚本并得到这样的错误。我怎样才能让它在oozie中可用

hadoop - Spark : Out Of Memory Error when I save to HDFS

我在保存大数据到hdfs时出现OOMEvalaccumulableCollection=sc.accumulableCollection(ArrayBuffer[String]())valrdd=textfile.filter(row=>{if(row.endsWith(",")){accumulableCollection+=rowfalse}elseif(row.length{varvalid=truefor((k,v)我在spark-submit中使用这个:--num-executors2--driver-memory1G--executor-memory1G--executor

java - mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent、mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 和 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent

我只是想验证我对这些参数及其关系的理解,如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值,表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc

hadoop - 马克逻辑 : Error while importing files using MLCP

我尝试使用以下命令在生产环境中运行的MarkLogic服务器中使用MarkLogic内容泵导入文件。C:\Users\Admin\Desktop\mlcp-1.3-3\bin>mlcp.batimport-hostlocalhost-port8891-usernameadmin-passwordadmin-modelocal-input_file_typearchive-input_file_path/d:/NewFolder/输入文件路径同时包含二进制文件和XML文件。"D:\NewFolder\20150626200126+0800-000000-BINARY.zip""D:\Ne

r - 库中的错误(功能): there is no package called ‘functional’ - While running MR using rmr2

我正在尝试在单节点Hadoop集群中使用rmr2运行一个简单的MR程序。这里是设置的环境Ubuntu12.04(32位)R(Ubuntu自带2.14.1,所以更新到3.0.2)从here安装了最新的rmr2和rhdfs以及对应的依赖Hadoop1.2.1现在我正在尝试运行一个简单的MR程序作为Sys.setenv(HADOOP_HOME="/home/training/Installations/hadoop-1.2.1")Sys.setenv(HADOOP_CMD="/home/training/Installations/hadoop-1.2.1/bin/hadoop")libra

memory - Hadoop Namenode 元数据 - fsimage 和编辑日志

我知道fsimage在启动时加载到内存中,并且出于性能原因,任何进一步的事务都会添加到编辑日志而不是fsimage。当namenode重启时,内存中的fsimage会被刷新。为了提高效率,secondarynamenode会定期做一个checkpoint来更新fsimage,这样namenode的恢复会更快。这些都很好。但是我不明白的一点是,假设一个文件已经存在并且关于这个文件的信息在内存中的fsimage中。现在我将此文件移动到另一个位置,该位置在编辑日志中更新。现在,当我尝试列出旧文件路径时,它会提示它不存在或其他什么。这是否意味着namenode也会查看编辑日志,这与内存中的fs

sql - 错误消息 : TOK_ALLCOLREF is not supported in current context - while Using DISTINCT in HIVE

我在HIVE0.11中使用简单的命令:SELECTDISTINCT*FROMfirst_working_table;,我收到以下错误消息:FAILED:SemanticExceptionTOK_ALLCOLREFisnotsupportedincurrentcontext.有人知道为什么会这样吗?我们该如何解决?谢谢,加仑。 最佳答案 Hive不支持DISTINCT*语法。您可以手动指定表的每个字段以获得相同的结果:SELECTDISTINCTfield1,field2,....,fieldNFROMfirst_working_ta