腾讯云轻量级服务器端口开放无法访问

最新推荐文章于 2025-03-13 11:54:27 发布
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文章标签： 腾讯云
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当8081端口被防火墙控制时，开启该端口nginx可正常访问，但关闭后无法访问。然而，使用8081端口的Nexus却同样出现访问受阻的问题。这可能涉及到Nexus配置、防火墙规则或系统级权限设置。排查问题需要检查Nexus服务状态、端口监听以及网络策略。

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在控制台防火墙开启8081，启动nginx可以访问，删除8081nginx访问不了，这是可以理解的。
但是nexus使用8081就访问不了？？？什么情况。。

xgboost陈天奇_xgboost介绍
weixin_34239718的博客
01-26 3260
xgboost是华盛顿大学博士陈天奇创造的一个梯度提升（Gradient Boosting）的开源框架。至今可以算是各种数据比赛中的大杀器，被大家广泛地运用。接下来，就简单介绍一下xgboost和普通的GBDT相比，有什么不同。(何为Gradient Boosting, GBDT请看我上篇文章)1. 梯度下降在GBDT中，我们每次生成下一个弱学习器，都是把损失函数的梯度作为学习目标，相当于利用梯度...
xgboost陈天奇_机器学习之XGBoost算法对陈天奇大神的PPT逐页详解及python代码实现...
weixin_39922476的博客
01-26 1223
XGBoost是eXtreme Gradient Boosting算法的简称，为了更好的理解这个XGBoost算法的原理，基于陈天奇大神的XGBoost算法PPT，逐页研读、加注释，才算是对该算法有了一些的认识。一、监督学习几个关键的概念lXi 表示实数空间，第i个训练数据集；l模型：如何在给定X的基础上预测Y；常见的模型包括线性模型和回归模型：线性模型预测连续型数值，回归模型预测的是离...
陈天奇xgboost 论文+PPT讲解
11-26
xgboost是陈天奇大牛新开发的Boosting库。它是一个大规模、分布式的通用Gradient Boosting（GBDT）库，它在Gradient Boosting框架下实现了GBDT和一些广义的线性机器学习算法。
XGBoost算法深度解析：从原理到实践
最新发布
彩旗工作室的博客
03-13 1766
XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，通过迭代集成CART树修正预测误差。其创新包括：1）引入正则化项防止过拟合；2）二阶泰勒展开加速收敛；3）基于增益最大化分裂节点，支持自动处理缺失值。XGBoost通过特征预排序与并行化提升效率，适用于金融风控、生物信息学等场景。与GBDT相比，XGBoost在精度与效率间取得平衡，成为结构化数据建模的黄金标准。衍生技术（如XGBoost-LSS）正不断拓展应用边界。
XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目
胭脂草的ABC博客
05-12 1435
1. 什么是XGBoost XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。 说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。因为XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted。包括前面说过，两者都是boosting方法。 关于GBDT，这里不再
速度提升、准确率更胜一筹，周志华等人提出可微XGBoost算法sGBM
Oner.wv的专栏
06-18 847
选自arXiv作者：Ji Feng、Yi-Xuan Xu、Yuan Jiang、Zhi-Hua Zhou机器之心编译参与：Panda梯度提升机（GBM）的重要性无需多言，但传统的 GBM...
陈天奇的xgboost课件
02-27
陈天奇的xgboost课件
陈天奇xgboost英文论文
01-06
陈天奇xgboost英文论文，本文详细介绍了xgboost的原理，讲解通俗易懂，深入浅出，不过是英文版，适合有一定英文基础的开发者阅读。
陈天奇xgb论文《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》
09-20
《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》是由陈天奇与Carlos Guestrin共同撰写的学术论文，该论文介绍了一种高效的端到端树提升系统——XGBoost。XGBoost在数据科学领域被广泛应用于解决各种机器学习挑战，并...
陈天奇XGBoost论文讲解PPT.pdf
04-07
陈天奇的论文：XGBoost A Scalable Tree Boosting System 的讲解PPT，全英文！
xgboost算法_python_xgboost预测结果_xgboost_xgboost预测_XGBoost算法
09-10
**XGBoost算法详解与Python实现** XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升框架，尤其适用于大数据集和高维特征空间。它由陈天奇博士在2016年提出，已经成为机器学习领域广泛应用...
机器学习之-BoostedTree
Lizo_Is_Me的专栏
04-23 4554
1. 前言 应 @龙星镖局  兄邀请写这篇文章。作为一个非常有效的机器学习方法，Boosted Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好，对于输入要求不敏感，往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一，它同时也是kaggle比赛冠军选手最常用的工具。最后，因为它的效果好，计算复杂度不高，也在工业界中有大量的应用。 2. Boosted Tree的若干同义词 说到这
【机器学习笔记】xgboost陈天奇PPT逐页翻译详解
weixin_45551676的博客
05-13 6255
xgboost是机器学习目前使用最广、效率最高的工具。之前大概了解过xgboost的原理，说实话并没有真正的理解，甚至连它和Lightgbm的优势劣势在哪里都不知道。因此这次我打算来仔细研读陈天奇大神的Xgboost PPT，逐条翻译并加备注，这样也能帮助自己更好的理解这个算法。 原PPT链接：https://homes.cs.washington.edu/~tqchen/pdf/BoostedTree.pdf 一、监督学习的几点关键概念 xi属于实数空间，表示第i个训练集 模型：常见的即为线性模型，包
数学推导+纯Python实现机器学习算法17：XGBoost
weixin_37737254的博客
04-10 570
Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 自从陈天奇于2015年提出XGBoost以来，该模型就一直在各大数据...
xgboost算法_陈天奇做的XGBoost为什么能横扫机器学习竞赛平台？
weixin_39806388的博客
11-18 311
【新智元导读】XGBoost号称“比赛夺冠的必备大杀器”，横扫机器学习竞赛罕逢敌手，堪称机器学习算法中的新女王！在涉及非结构化数据(图像、文本等)的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。打过Kaggle、天池、DataCastle、Kesci等国内外数据竞赛平台...
陈天奇高赞文章：新一代深度学习编译技术变革和展望
人工智能学家
12-19 631
来源：机器之心作者：陈天奇陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。在本文中，陈天奇回答了目前深度...
陈天奇：十年机器学习科研之路（附链接）
THU数据派
07-24 536
来源：深度学习自然语言处理本文约6100字，建议阅读15+分钟。十年机器学习科研之路，这十年都经历了什么？链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
机器学习算法总结11:XGBoost
qq_35946628的博客
03-09 1291
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是于2015年提出的Gradient Boosting实现算法，在速度和精度较GBDT有显著提升。 XGBoost以类似牛顿法的方式进行优化。 任何机器学习问题都可以从目标函数出发，目标函数分为两部分：损失函数+正则化项，其中，损失函数用于描述模型拟合数据的程度，正则化项用于控制模型的复杂度。 与GDBT一样，XGBoost采用加...
对xgboost原理的理解
yaoqsm的博客
10-12 480
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