o​b​_​s​t​a​r​t​(​)​使​用​和​原​理​及​缓​存​和​生​成​h​t​ml

1、H2O安装与快速入门指南 本文介绍了H2O在机器学习与数据分析中的安装、配置及快速入门方法。内容涵盖H2O的优势与局限性、适用人群、安装步骤(支持R和Python)、首次模型训练与预测示例,并详细讲解了数据处理、常见模型(如随机森林、梯度提升机、线性模型、深度学习)及其参数调优。同时介绍了无监督学习方法、H2O Flow Web界面使用以及集群部署等高级功能,帮助用户全面掌握H2O平台的核心应用。 阅读详情

o​b​_​s​t​a​r​t​(​)​

Output Control 函数可以让你自由控制脚本中数据的输出。它非常地有用,特别是对于:当你想   在数据已经输出后,再输出文件头的情况。输出控制函数不对使用 header() 或 setcookie(),    发送的文件头信息产生影响,只对那些类似于 echo() 和 PHP 代码的数据块有作用。     

我们先举一个简单的例子,让大家对Output Control有一个大致的印象:     
Example 1.   
-------------------------------------------------------------------------------------   ---------------------------------     
ob_start(); //打开缓冲区     
echo "Hello\n"; //输出     
header(“location:index.php”); //把浏览器重定向到index.php    ob_end_flush();//输出全部内容到浏览器    ?>    
-------------------------------------------------------------------------------------   ---------------------------------    
所有对header()函数有了解的人都知道,这个函数会发送一段文件头给浏览器,但是如果在使用   这个函数之前已经有了任何输出(包括空输出,比如空格,回车和换行)就会提示出错。如果我   们去掉第一行的ob_start(),再执行此程序,我们会发现得到了一条错误提示:“Header had    all ready send by”!但是加上ob_start,就不会提示出错,原因是当打开了缓冲区,echo后面   的字符不会输出到浏览器,而是保留在服务器,直到你使用flush或者ob_end_flush才会输出,所   以并不会有任何文件头输出的错误!      
一、 相关函数简介:    
1、Flush:刷新缓冲区的内容,输出。    函数格式:flush()    


说明:这个函数经常使用,效率很高。    2、ob_start :打开输出缓冲区    函数格式:void ob_start(void)    
说明:当缓冲区激活时,所有来自PHP程序的非文件头信息均不会发送,而是保存在内部缓冲区。   为了输出缓冲区的内容,可以使用ob_end_flush()或flush()输出缓冲区的内容。    3 、ob_get_contents :返回内部缓冲区的内容。    使用方法:string ob_get_contents(void)    
说明:这个函数会返回当前缓冲区中的内容,如果输出缓冲区没有激活,则返回 FALSE 。    4、ob_get_length:返回内部缓冲区的长度。    使用方法:int ob_get_length(void)    
说明:这个函数会返回当前缓冲区中的长度;和ob_get_contents一样,如果输出缓冲区没有激   活。则返回 FALSE。    
5、ob_end_flush :发送内部缓冲区的内容到浏览器,并且关闭输出缓冲区。    使用方法:void ob_end_flush(void)    
说明:这个函数发送输出缓冲区的内容(如果有的话)。    6、ob_end_clean:删除内部缓冲区的内容,并且关闭内部缓冲区    使用方法:void ob_end_clean(void)    
说明:这个函数不会输出内部缓冲区的内容而是把它删除!    7、ob_implicit_flush:打开或关闭绝对刷新    使用方法:void ob_implicit_flush ([int flag])    
说明:使用过Perl的人都知道$│=x的意义,这个字符串可以打开/关闭缓冲区,而   
ob_implicit_flush函数也和那个一样,默认为关闭缓冲区,打开绝对输出后,每个脚本输出都直   接发送到浏览器,不再需要调用 flush()      
二、深入了解:     
1. 关于Flush函数:    
这个函数在PHP3中就出现了,是一个效率很高的函数,他有一个非常有用的功能就是刷新browser   的cache.我们举一个运行效果非常明显的例子来说明flush.    Example 2.    
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
for($i = 1; $i <= 300; $i++ ) print(“ “);    
// 这一句话非常关键,cache的结构使得它的内容只有达到一定的大小才能从浏览器里输出    // 换言之,如果cache的内容不达到一定的大小,它是不会在程序执行完毕前输出的。经    // 过测试,我发现这个大小的底限是256个字符长。这意味着cache以后接收的内容都会    // 源源不断的被发送出去。    For($j = 1; $j <= 20; $j++) {    echo $j.”   ”;    
flush(); //这一部会使cache新增的内容被挤出去,显示到浏览器上    sleep(1); //让程序“睡”一秒钟,会让你把效果看得更清楚    }    ?>    
-------------------------------------------------------------------------------------   ---------------------------------    
注:如果在程序的首部加入ob_implicit_flush()打开绝对刷新,就可以在程序中不再使用flush   (),这样做的好处是:提高效率!     
2. 关于ob系列函数:    
我想先引用我的好朋友y10k的一个例子:    Example 3.    
------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------     
比如你用得到服务器和客户端的设置信息,但是这个信息会因为客户端的不同而不同,如果想要   保存phpinfo()函数的输出怎么办呢?在没有缓冲区控制之前,可以说一点办法也没有,但是有了   缓冲区的控制,我们可以轻松的解决:    -------------------------------------------------------------    ob_start(); //打开缓冲区    phpinfo(); //使用phpinfo函数    
$info=ob_get_contents(); //得到缓冲区的内容并且赋值给$info    $file=fopen('info.txt','w'); //打开文件info.txt    


fwrite($file,$info); //写入信息到info.txt    fclose($file); //关闭文件info.txt    ?>    
-------------------------------------------------------------    
用以上的方法,就可以把不同用户的phpinfo信息保存下来,这在以前恐怕没有办法办到!其实上   面就是将一些“过程”转化为“函数”的方法!     
-------------------------------------------------------------------------------------   ---------------------------------    
可能现在大家对ob_start()的功能有了一定的了解,上面的一个例子看似简单,但实际上已经掌   握了使用ob_start()的要点。    
<1>.使用ob_start打开browser的cache,这样可以保证cache的内容在你调用flush   (),ob_end_flush()(或程序执行完毕)之前不会被输出。    
<2>.现在的你应该知道你所拥有的优势:可以在任何输出内容后面使用header,setcookie以及   session,这是ob_start一个很大的特点;也可以使用ob_start的参数,在cache被写入后,然后   自动运行命令,比如ob_start("ob_gzhandler");而我们最常用的做法是用ob_get_contents()得   到cache中的内容,然后再进行处理……    
<3>.当处理完毕后,我们可以使用各种方法输出,flush(),ob_end_flush(),以及等到程序执行完   毕后的自动输出。当然,如果你用的是ob_get_contents(),那么就要你自己控制输出方式了。     
来,让我们看看能用ob系列函数做些什么……     
一、 静态模版技术     
简介:所谓静态模版技术就是通过某种方式,使得用户在client端得到的是由PHP产生的html页   面。如果这个html页面不会再被更新,那么当另外的用户再次浏览此页面时,程序将不会再调用   PHP以及相关的数据库,对于某些信息量比较大的网站,例如sina,163,sohu。类似这种的技术带   来的好处是非常巨大的。     
我所知道的实现静态输出的有两种办法:    
<1>.通过y10k修改的phplib的一个叫template.inc.php类实现。    <2>.使用ob系列函数实现。   


对于第一种方法,因为不是这篇文章所要研究的问题,所以不再赘述。    我们现在来看一看第二种方法的具体实现:    Example 4.    
-------------------------------------------------------------------------------------   ---------------------------------    ob_start();//打开缓冲区    ?>    
php页面的全部输出    
$content = ob_get_contents();//取得php页面输出的全部内容    
$fp = fopen(“output00001.html”, “w”); //创建一个文件,并打开,准备写入    fwrite($fp, $content); //把php页面的内容全部写入output00001.html,然后……    fclose($fp);    ?>   



-------------------------------------------------------------------------------------   ---------------------------------    ob_start();//打开缓冲区    ?>    
php页面的全部输出    
$content = ob_get_contents();//取得php页面输出的全部内容    
$fp = fopen(“output00001.html”, “w”); //创建一个文件,并打开,准备写入    fwrite($fp, $content); //把php页面的内容全部写入output00001.html,然后……    fclose($fp);    ?>   
因果推断阶段系列24[阶段2-6]----偏置/正交机器学习--R-Learner 本节介绍的元学习器实际上是在它们被称为元学习器之前就出现了。它来自一篇2016年的精彩论文,为因果推断领域开辟了一个富有成果的研究领域。这篇论文名为。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Lankecms
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