System: Active job threshold reached. Retrying in 60 seconds

LSF提交作业提示:System: Active job threshold reached. Retrying in 60 seconds

[lsfadmin@master ~]$ bsub -n 6  -R "rusage[mem=2000]" sleep 100
System: Active job threshold reached. Retrying in 60 seconds...

原因是LSF社区版对active作业有限制:

当前集群已经有2500以上的作业:

[lsfadmin@master ~]$ bjobs -u all | wc -l
2559

kill部分优先级低的作业,再重新提交作业。

[lsfadmin@master ~]$ bkill 0


[lsfadmin@master ~]$ bjobs -u all | wc -l
2273
[lsfadmin@master ~]$ bsub -n 6  -R "rusage[mem=2000]" sleep 100
Job <451487> is submitted to default queue <normal>.

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
提供的字典 `{'segmentation': {'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002297863D240>, 'min_duration_off': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958790>}, 'clustering': {'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958940>, 'method': <pyannote.pipeline.parameter.Categorical object at 0x0000022979804670>, 'min_cluster_size': <pyannote.pipeline.parameter.Integer object at 0x0000022979805F00>}}` 是一个嵌套字典,包含了 `pyannote.pipeline` 中关于分割(`segmentation`)和聚类(`clustering`)的参数设置。 下面是对这个字典的详细解析: - **外层字典**: - 键 `'segmentation'` 和 `'clustering'` 分别代表分割和聚类两个不同的处理步骤。 - **内层字典**: - **`'segmentation'` 子字典**: - `'threshold'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Uniform object>`,通常表示在分割过程中使用的一个阈值,该阈值是从一个均匀分布中采样得到的。 - `'min_duration_off'`:同样是 `<pyannote.pipeline.parameter.Uniform object>` 类型,可能表示分割中某个状态(如静音)的最小持续时间。 - **`'clustering'` 子字典**: - `'threshold'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Uniform object>`,在聚类过程中作为某个相似度或距离的阈值。 - `'method'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Categorical object>`,表示聚类所使用的方法,可能是从一组预定义的方法中选择。 - `'min_cluster_size'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Integer object>`,表示聚类时一个有效聚类的最小样本数量。 以下是一个简单的代码示例,用于访问这个字典中的参数: ```python params = { 'segmentation': { 'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002297863D240>, 'min_duration_off': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958790> }, 'clustering': { 'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958940>, 'method': <pyannote.pipeline.parameter.Categorical object at 0x0000022979804670>, 'min_cluster_size': <pyannote.pipeline.parameter.Integer object at 0x0000022979805F00> } } # 访问分割阈值 segmentation_threshold = params['segmentation']['threshold'] print(f"Segmentation threshold: {segmentation_threshold}") # 访问聚类方法 clustering_method = params['clustering']['method'] print(f"Clustering method: {clustering_method}") ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值