Sagent优化参数配置
Sagent培训手册
Sagent 练习手册
Sagent 练习手册
1. 系统登陆...............................................................................................................................3 2. 建立基本系统(Base View)和元视图(Meta View) ...........................................................5
3.1. 建立基本视图(Base View)中表(table)管理 .......................................................7 3.2. 建立基本视图(Base View)中连接(join)管理 .....................................................8 3.3. 建立新基本视图(Base View)...............................................................................10 3.4. 删除基本视图(Base View)............................
Agilent 6460参数优化
问题
• 离子源内各种气体（温度、流量、压力）？
干燥气温度 干燥气流量 喷雾气压力 鞘气温度 鞘气流量 毛细管电压 喷雾气压力
不同的化合物各不相同， 小于500时，就毫无作用
பைடு நூலகம்
问题
Jet Stream推荐的起始条件：
对灵敏度影响由大到小依次是：鞘气温度和流速、喷嘴电压、 雾化气压力、毛细管电压、干燥气温度和流速。 流动相流速250-600μL/min，可以达到最佳的灵敏度。
如何将优化结果 导入MassHunter采集软件
从下拉列表选择MRM
然后在化合物列表处点击右键，选择Import from optimizer… 然后会弹出Database Browser窗口，找到要分析的化合物，至少选择一个定量离子，并建议至少选择一个 定性离子。然后点击Import按钮，导入到MassHunter采集软件。
可以输入一个截止质量，或设置母离子的质 量百分比，来限定最低允许的子离子质量 如果需要排除离子，请设定排除条件
优化软件的设置步骤
在Compound Setup界面要设置化合物信息。 空白处点击右键，在弹出的菜单中选择Add Compound
化合物的分子量，不是质荷比
化合物名称
化合物的分子式
样品位置
优化软件的设置步骤
在Optimizer Setup界面，需要设置相关项目与参数等。
优化时生成数据的存储 路径，一般不需要改变 一般选择此项
设定Fragmentor的优化范围 可以选择精细优化，并设定步长 从空白处点击右键， 从弹出菜单中选择添 加方法来选择所使用 的采集方法：只适应 流动相比例、流速、 和离子源条件
碰撞能量优化范围
添加采集方法
多肽优化，一般选此项
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Sagent 练习手册
7.9. 平面文件源.............................................................................................................31 7.10. XML源.......................................................................................................................32 7.11. 表达式计算器.........................................................................................................34 7.12. SQL命令...................................................................................................................37 7.13. 分隔文本文件接收器.............................................................................................38 7.14. 保存到表.................................................................................................................39 7.15. 删除重复行....................................
ETL工具sagent介绍分析
天择思特公司介绍
Group 1 公司介绍
Sagent Data Flow 软件架构及特点 案例介绍
为什么选择我们
第一页，共37页。
天择思特公司介绍
电力行业软件服务商
Group 1公司参股，金牌代理商
BI、数据整合、应用集成多年经验
第二页，共37页。
Group 1 公司介绍
Customer Problem
• 需要一个能够将不同类型数据库的数据 整合到一起的ETL软件
• ETL软件的运行效率必须高，加载各种
数据库，尤其是Oracle的效率必须高 • ETL软件必须具备完整的调度功能
Solution
• Sagent软件部署在一台双CPU（
1.5G x 2），2G内存的Win 2K
5大类近80种 丰富的转换关系 用户自定义转换关系 多种开发途径
•SQL语句
•VBScript
•C++
第十四页，共37页。
Sagent Plan
由若干处理转换单元（Transform）构成 在Sagent Design Studio 中设计 一个ETL流程的反映
第十五页，共37页。
设计工具(Design Studio)
Chicago
Denmark UK
Toronto
Germany France
NYC Washington DC(MD & VA)
Italy
Atlanta
Miami
Angeles
Dallas
Austin
•Brazil
In-Country Assets
第五页，共37页。
• China
South
Oracle数据库参数优化
千里之行，始于足下。
Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数，提高数据库的性能和稳定性。
下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧：1. SGA参数优化：- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。
SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等，适当调整SGA的大小可以减少IO操作，提高数据库性能。
- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小，提高数据块的访问速度。
- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小，提高SQL语句的解析和执行效率。
2. PGA参数优化：- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。
PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域，适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作，提高查询和排序的性能。
3. Redo日志参数优化：- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小，减少频繁的重做日志刷新操作，提高数据库的写入性能。
- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率，避免过于频繁的刷新。
4. 并行处理参数优化：- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制，提高并行查询和并行DML操作的性能。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数，避免并行操作的启动延迟。
5. SQL优化：- 使用合适的索引和优化的SQL语句，优化查询的执行计划。
- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中，避免SQL重解析，提高性能。
6. 服务器参数优化：- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。
- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。
- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量，避免游标溢出。
以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧，但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整，可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。
Tomcat部署优化
Tomcat的优化1、内存使用配置Tomcat是依赖于JVM的，所以Tomcat的使用内存配置实质上是JVM的内存配置在/bin目录下的catalina.bat可以直接通过Tomcat设置JVM内存参数,windows下打开catalina.bat文件，在大概中间的位置，找到set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPT% -server -Xms2048m -Xmx2048m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -Djava.awt.headless=true"通过内存设置充分利用服务器内存-server：模式启动应用慢，但是极大程度提高运行性能-Xms2048m -Xmx2048m：设置的是堆内存java8开始，PermSize被MetaspaceSize代替，MetaspaceSize共享heap，不会再有ng.OutOfMemoryError：PermGen space，可以不设置Headless=true：适用于Linux系统，与图形操作有关，如生成验证码含义是当前的是无显示器的服务器，应用中如果获取系统显示有关的参数会抛出异常，windows系统可不用设置可通过jmap -heap process_id查看设置是否成功2、最大连接数配置（并发能力）在/conf/server.xml里进行配置在<Connector>属性中将protocol属性改为"org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol",NIO模型的效率更高加入maxThreads="500" //当前可以同时处理的最大用户访问数minSpareThreads="100" //最小空闲线程连接数，用于优化线程池maxSpareThreads="200"acceptCount="200" //当所有的线程以分配，仍然允许连接进来，但是出于等待状态的用户数。
Tomcat常见的一些优化方案
Tomcat常见的一些优化方案一.Tomcat内存优化Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化，我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数。
JAVA_OPTS参数说明-server 启用jdk 的 server 版；-Xms Java虚拟机初始化时的最小内存；-Xmx java虚拟机可使用的最大内存；-XX: PermSize 内存永久保留区域-XX:MaxPermSize 内存最大永久保留区域服务器参数配置现公司服务器内存一般都可以加到最大2G ，所以可以采取以下配置：JAVA_OPTS=’-Xms1024m -Xmx2048m -XX: PermSize=256M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m’配置完成后可重启Tomcat ，通过以下命令进行查看配置是否生效：首先查看Tomcat 进程号：sudo lsof -i:9027我们可以看到Tomcat 进程号是 12222 。
查看是否配置生效：sudo jmap – heap 12222我们可以看到MaxHeapSize 等参数已经生效。
**二.Tomcat并发优化**1.Tomcat连接相关参数在Tomcat 配置文件 server.xml 中的<Connector port="9027"protocol="HTTP/1.1"maxHttpHeaderSize="8192"minProcessors="100"maxProcessors="1000"acceptCount="1000"redirectPort="8443"disableUploadTimeout="true"/>2.调整连接器connector的并发处理能力1>参数说明maxThreads 客户请求最大线程数minSpareThreads Tomcat初始化时创建的 socket 线程数maxSpareThreads Tomcat连接器的最大空闲 socket 线程数enableLookups 若设为true, 则支持域名解析，可把 ip 地址解析为主机名redirectPort 在需要基于安全通道的场合，把客户请求转发到基于SSL 的 redirectPort 端口acceptAccount 监听端口队列最大数，满了之后客户请求会被拒绝（不能小于maxSpareThreads ）connectionTimeout 连接超时minProcessors 服务器创建时的最小处理线程数maxProcessors 服务器同时最大处理线程数URIEncoding URL统一编码2>Tomcat中的配置示例<Connector port="9027"protocol="HTTP/1.1"maxHttpHeaderSize="8192"maxThreads="1000"minSpareThreads="100"maxSpareThreads="1000"minProcessors="100"maxProcessors="1000"enableLookups="false"URIEncoding="utf-8"acceptCount="1000"redirectPort="8443"disableUploadTimeout="true"/>3.Tomcat缓存优化1>参数说明c ompression 打开压缩功能compressionMinSize 启用压缩的输出内容大小，这里面默认为2KBcompressableMimeType 压缩类型connectionTimeout 定义建立客户连接超时的时间. 如果为 -1, 表示不限制建立客户连接的时间2>Tomcat中的配置示例<Connector port="9027"protocol="HTTP/1.1"maxHttpHeaderSize="8192"maxThreads="1000"minSpareThreads="100"maxSpareThreads="1000"minProcessors="100"maxProcessors="1000"enableLookups="false"compression="on"compressionMinSize="2048"compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain" connectionTimeout="20000"URIEncoding="utf-8"acceptCount="1000"redirectPort="8443"disableUploadTimeout="true"/>4.参考配置1>旧有的配置参考网络对服务器做过如下配置，拿出来分享下：<Connector port="9027"protocol="HTTP/1.1"maxHttpHeaderSize="8192"maxThreads="1000"minSpareThreads="25"maxSpareThreads="75"enableLookups="false"compression="on"compressionMinSize="2048"compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain" connectionTimeout="20000"URIEncoding="utf-8"acceptCount="200"redirectPort="8443"disableUploadTimeout="true" />后来发现在访问量达到3 百万多的时候出现性能瓶颈。
matlab中gaoptimset函数代码
MATLAB中的 gaoptimset 函数是遗传算法优化工具箱中非常重要的一部分。
它允许用户设置遗传算法优化过程中的参数，以便更好地控制算法的行为和性能。
本文将对 gaoptimset 函数的使用方法进行详细介绍，帮助读者更好地理解和应用这一功能强大的工具。
一、gaoptimset 函数的基本概念gaoptimset 函数是 MATLAB 中遗传算法优化工具箱中的一个重要函数，它用于设置遗传算法优化过程中的各种参数。
通过调整这些参数，用户可以更好地控制遗传算法的搜索行为，以满足不同问题的优化需求。
在使用 gaoptimset 函数时，需要注意以下几个基本概念：1.1 参数设置gaoptimset 函数允许用户设置诸如种群大小、交叉概率、变异概率等一系列与遗传算法优化过程相关的参数。
这些参数的设置将直接影响到遗传算法的收敛速度和搜索能力，因此需要根据具体问题进行合理设置。
1.2 参数默认值在调用 gaoptimset 函数时，如果用户没有显式设置某个参数的值，那么该参数将采用默认值。
这些默认值是 MATLAB 遗传算法优化工具箱中预先设定的，通常是一些经验值或者常用值，可以作为参数设置的起点。
1.3 参数优化通过调整 gaoptimset 函数中的参数，用户可以进行遗传算法的参数优化，以获得更好的优化结果。
通过不断尝试不同的参数组合，用户可以找到最适合特定问题的参数设置。
二、gaoptimset 函数的使用方法接下来，我们将介绍 gaoptimset 函数的具体使用方法，包括参数的设置和调整，以及如何利用这些设置进行遗传算法优化。
以下是gaoptimset 函数的基本调用格式：options = gaoptimset('参数名1', 参数值1, '参数名2', 参数值2, …);通过这种方式，用户可以设置 gaoptimset 函数中的各种参数，从而影响遗传算法优化过程的行为和性能。
机器学习算法的参数调优方法教程
机器学习算法的参数调优方法教程机器学习算法在实际应用中，需要通过调整参数来优化模型的性能和准确性。
参数调优是一项重要且复杂的任务，可以通过多种方法来实现。
本文将介绍几种常见的机器学习算法的参数调优方法，以帮助读者了解如何选择和优化机器学习算法的参数，提高模型的性能。
1. 网格搜索(Grid Search)网格搜索是一种简单而有效的参数调优方法。
它通过遍历给定的参数组合来寻找最佳的参数配置。
首先，我们需要确定要调优的参数和其取值范围。
然后，通过穷举法遍历所有参数组合，并根据预先定义的评估指标对每个模型进行评估。
最后，选择具有最佳评估指标值的参数组合作为最佳模型。
以支持向量机(Support Vector Machines, SVM)为例，常见的可调参数包括惩罚系数C和核函数类型。
通过网格搜索，我们可以指定不同的C和核函数类型的组合，并使用交叉验证来评估模型性能。
通过尝试不同的参数组合，我们可以找到最佳的参数配置，使得模型的性能最优化。
2. 随机搜索(Random Search)与网格搜索不同，随机搜索方法是通过随机选择参数来搜索最优解。
与网格搜索相比，随机搜索的特点在于其搜索空间更大，可以更全面地探索参数的可行性。
随机搜索在大规模的参数空间中具有更好的搜索效率，尤其是当参数之间的相互关系不明确时，随机搜索可以更好地找到一个接近最优解的参数组合。
3. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)贝叶斯优化是一种基于概率模型的参数调优方法，适用于高维参数空间和高计算成本的问题。
贝叶斯优化通过使用先验概率分布和已知观测数据来估计参数的后验概率分布，并根据后验概率分布来选择下一个参数组合进行评估。
这种方法能够根据不同的参数组合迭代地搜索最佳解，并且在有限的样本数量下能够更加快速地优化参数。
贝叶斯优化方法通常需要定义一个目标函数，该目标函数能够根据给定的参数组合评估模型的性能。
根据目标函数的评估结果，算法通过不断地选择下一个参数组合来优化模型。
TomcatJVM如何参数性能迅速调到最优
TomcatJVM如何参数性能迅速调到最优
找到Tomcat根名目下的conf名目，修改server.xml文件的内容。
对于这部分的调优，我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置，固然还有其他一些性能调优的设置，下图是我按照我机子的性能设置的一些参数值，给各位具体说明一下吧：
1、URIEncoding=UTF-8：设置Tomcat的字符集。
这种配置我们普通是
不会设置的，由于关于乱码的转换我们会在详细项目中详细处理，挺直修改Tomcat的字符集未免过于太死板。
2、maxThreads=300：设置当前Tomcat的最大并发数。
Tomcat默认配
置的最大哀求数是150个，即同时能支持150个并发。
但是在实际运用中，最大并发数与硬件性能和CPU数量都有很大关系的，更好的硬件、更高的处理器都会使Tomcat支持更多的并发数。
假如普通在实际开发中，当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，都会考虑到应用服务器的集群。
3、minSpareThreads=50：设置当前Tomcat初始化时创建的线程数，默认值为25。
4、acceptCount=250：当同时衔接的人数达到maxThreads参数设置的值时，还可以接收排队的衔接数量，超过这个衔接的则挺直返回否决衔接。
指定当任何能够用法的处理哀求的线程数都被用法时，能够放处处理队列中的哀求数，超过这个数的哀求将不予处理。
默认值为100。
在实际应用中，假如想加大Tomcat的并发数，应当同时加大acceptCount和maxThreads的值。
第1页共6页。
设置超参数的方法
设置超参数的方法在机器学习中，超参数是指在模型训练之前需要手动设置的模型参数，而不是由模型自动学习得到的参数。
超参数的设置对于模型的性能和收敛效果有着重要的影响。
本文将介绍几种常见的设置超参数的方法。
1.手动设置和经验设置：在初始阶段，设置超参数通常是根据经验和直觉来进行的。
根据先前的经验和知识，可以尝试一些具有代表性的超参数值。
例如，在神经网络中，可以尝试不同的学习率、隐藏层的大小等等。
通过尝试不同的参数值，来比较模型的性能和收敛效果，找到最佳的超参数组合。
2. 网格(Grid Search)：网格是一种穷举的方法，它通过遍历超参数的所有可能组合，来确定最佳的超参数组合。
它的基本思想是通过列举出所有可能的超参数组合，并对每个组合进行训练和评估，从而找到最佳的组合。
但是网格的计算复杂度很高，当超参数的数量增加时，的空间会呈指数级增长，因此效率较低。
3. 随机(Random Search)：与网格不同，随机是一种随机选择超参数的方法。
它通过在给定的超参数值范围内随机采样，来进行模型训练和评估。
相比于网格，随机的计算效率更高，并且有一定的概率能够找到接近最佳的超参数组合。
因此，当超参数空间较大时，随机是一种更好的选择。
4. 剪枝算法(Pruning)：剪枝算法是一种通过观察模型的训练过程，来动态调整超参数的方法。
在剪枝算法中，可以设置一个超参数初始值，然后在训练过程中观察模型的性能指标。
如果模型的性能指标有明显的下降趋势，就可以减小超参数的值；如果模型的性能指标有明显的提升趋势，就可以增加超参数的值。
通过不断调整超参数，可以找到最佳的超参数组合。
5. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)：贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化方法，它通过先验概率和观测数据来不断更新模型，并指导下一步的。
在贝叶斯优化中，能够根据已有的训练数据和目标函数的信息，预测下一组超参数的性能，并选择其中最有可能达到最优结果的超参数组合。
accelerate_config 参数讲解 -回复
accelerate_config 参数讲解-回复加速配置（accelerate_config 参数讲解）配置加速是计算机领域中一个重要的概念。
它允许系统在处理数据和执行任务的过程中更快地完成操作，提高整体性能和效率。
对于开发人员和系统管理员来说，了解如何正确地配置加速参数是至关重要的。
本文将详细介绍accelerate_config参数，逐步回答与其相关的问题，并提供有关如何利用该参数来优化系统性能的实用建议。
第一步：加速配置的基本概念加速配置是指对计算机系统硬件和软件进行调整以提高性能和效率的过程。
它通常涉及对CPU、内存、存储等关键组件进行设置和优化，以最大程度地利用计算资源。
为了正确地配置加速参数，我们需要了解系统的特点和需求，以便确定合适的参数值。
第二步：什么是accelerate_config参数accelerate_config参数是用于配置加速功能的一个重要组件。
它允许用户根据自己的需要设置不同的选项，以最大程度地利用系统资源。
这些选项可以是关于CPU使用率、内存分配、存储速度等方面的设置。
通过调整这些参数，我们可以优化系统的性能，提高工作效率。
第三步：常见的accelerate_config参数设置以下是常见的accelerate_config参数设置以及其作用的一些示例：1. CPU优化：该参数允许用户调整CPU的使用率。
通常情况下，用户可以将该参数设置为较高的值，以充分利用CPU资源。
然而，过高的设置可能会导致系统占用率过高，影响其他任务的执行。
因此，在设置这个参数时，我们需要根据系统的实际需求进行权衡。
2. 内存分配：这个参数决定了系统在执行任务时为每个进程分配的内存大小。
通常情况下，我们可以根据系统的内存容量和任务需求来设置这个参数。
较大的内存分配可以提高程序的执行速度，但可能会导致内存不足的问题。
因此，我们需要根据每个任务的实际内存需求来调整这个参数。
3. 存储速度：这个参数决定了系统在读取和写入数据时的速度。
数据库优化器的性能调整与参数配置
数据库优化器的性能调整与参数配置数据库优化器是数据库管理系统中非常重要的组件之一，它负责解析SQL语句并决定最佳的执行计划。
这对于提高数据库性能具有至关重要的作用。
为了优化数据库性能，我们需要对数据库优化器进行性能调整和参数配置。
首先，性能调整方面，我们需要考虑以下几个因素。
1. 数据库统计信息收集：优化器依赖于准确的统计信息来生成最优的执行计划。
因此，我们需要定期收集数据库的统计信息，如表的行数、索引的选择度等。
可以通过使用统计收集任务或手动收集统计信息来实现。
2. 自动调整参数：大多数数据库系统提供了自动调整参数的功能，通过监控数据库的性能指标，如CPU利用率、I/O等，系统可以自动调整优化器相关的参数。
这些参数可以控制优化器的行为，如选择成本计算模型、连接方法等。
启用自动调整参数可以有效地提高数据库性能。
3. 执行计划评估：不同的执行计划对查询性能有着不同的影响。
在性能调整过程中，我们需要评估和比较不同的执行计划，并选择性能最好的计划。
可以通过使用特定的SQL调优工具或手动分析执行计划来评估查询的性能。
其次，参数配置方面，我们需要关注以下几个参数。
1. 查询优化：数据库系统提供了一些查询优化相关的参数，如查询的超时时间、缓存的大小等。
根据实际需求，我们可以调整这些参数以获得更好的查询性能。
例如，如果查询负载较高且经常发生超时，可以增加查询的超时时间，或者增加缓存的大小以减少磁盘I/O对查询性能的影响。
2. 内存配置：优化器需要使用一定的内存来进行查询优化和执行计划的生成。
因此，我们需要根据数据库的大小和负载情况来配置数据库系统的内存参数。
如果内存配置不足，可能导致优化器无法生成最优的执行计划，从而影响查询性能。
3. 并行度设置：在性能调优过程中，我们可以考虑使用并行查询来提高查询的执行速度。
并行查询将查询任务分成多个子任务，并在多个CPU上并行执行。
可以通过调整并行度相关的参数来控制并行查询的行为，如最大并行度、并行度阈值等。
安捷伦气质积分参数设置教学内容
安捷伦气质积分参数设置安捷伦7890A/5975C化学工作站积分设置设置积分事件选择 ChemStation 积分器后，系统会显示编辑积分事件对话框。
使用该对话框可完成以下操作：•设置以下初始事件，这些事件可成功地对大多数色谱图进行积分。
初始最小峰面积初始峰宽肩峰检测初始阈值这些事件是积分的开始条件，在被色谱图中后续时间点处设置的事件取代之前，对整个色谱图有效。
您可以编辑这些初始事件，但是不能将其从表格中删除。
对于许多色谱图而言，适当地设置这些初始值即可满足对整个色谱图成功积分的要求。
•在积分中计划其他可能的事件如何加载事件文件单击加载按钮可选择要编辑的事件文件。
此文件可与方法相关联。
如何保存事件文件单击保存按钮可将所做的更改保存到同一或不同的事件文件。
如何计划积分事件从可能的事件列表（左侧表格）中选择所需的事件。
选定的（突出显示的）事件同时显示在事件输入框中。
键入事件所需的数值和/或时间参数。
单击输入按钮可将积分事件输入到时间表（右侧表格）中。
单击保存按钮可将此计划保存在方法要使用的事件文件中。
此操作将保存这些更改，并使积分事件对话框保持打开状态。
单击应用对色谱进行积分并重新显示，同时使积分事件对话框保持打开状态。
单击确定保存或取消更改，并关闭对话框。
如何修改积分事件单击要更改的值，然后键入新值。
单击输入以更新事件表。
单击保存按钮可将此计划保存在方法要使用的事件文件中。
此操作将保存这些更改，并使积分事件对话框保持打开状态。
单击应用对色谱进行积分并重新显示，同时使积分事件对话框保持打开状态。
单击确定保存或取消更改，并关闭对话框。
如何删除积分事件用鼠标左键单击表格条目，然后单击删除。
单击保存按钮可将此计划保存在方法要使用的事件文件中。
此操作将保存这些更改，并使积分事件对话框保持打开状态。
单击应用对色谱进行积分并重新显示，同时使积分事件对话框保持打开状态。
单击确定保存或取消更改，并关闭对话框。
初始最小峰面积对于面积小于该值的峰，不会进行存储或在计算中使用，也不会包括在报告中。
sagent商业智能白皮书
Realtime eBusiness Intelligence Sagent实时业务智能应用平台技术白皮书台网信息技术（上海）有限公司1业务智能系统概述 (4)1.1什么是业务智能应用 (4)1.1.1数据处理 (4)1.1.2数据展现 (4)1.1.3元数据管理 (5)1.2业务智能应用的作用 (5)1.3E时代的业务智能应用 (6)1.3.1业务智能应用的特点 (6)1.3.2业务智能应用面临的挑战 (6)1.3.3业务智能应用平台 (7)2SAGENT实时业务智能应用平台 (8)2.1S AGENT解决方案的特点 (8)2.1.1端到端的业务智能应用平台 (8)2.1.2简单直观的设计风格 (8)2.1.3可伸缩的体系结构 (9)2.1.4基于W eb的业务智能应用 (9)2.1.5高性能 (10)2.1.6统一维护和管理 (10)2.2S AGENT解决方案概述 (10)2.2.1数据移动 (10)2.2.1.1 强大的数据抽取功能 (11)2.2.1.2 灵活的转换规则 (11)2.2.1.3 高速数据装载 (12)2.2.2信息访问与展现 (12)2.2.3管理、调度与安全 (14)2.2.3.1 元数据存储与管理 (14)2.2.3.2 调度 (14)2.2.3.3 安全 (15)2.2.4基于W eb的业务智能应用 (15)2.3S AGENT体系结构 (16)2.3.1Sagent体系结构综述 (16)2.3.1.1 Sagent数据流技术 (17)2.3.2Sagent体系结构的优势 (18)2.3.2.1 先进的多层次架构 (18)2.3.2.2 动态应用服务器 (18)2.3.2.3 高性能的数据流 (19)2.3.2.4 内置的Star Schema支持 (19)2.3.2.5 多层次智能缓存 (19)2.3.2.6 层次化处理 (19)2.3.2.7 最终用户访问性能 (20)3SAGENT产品介绍 (21)3.1S AGENT产品结构 (21)3.2数据集市服务器-S AGENT D ATA M ART S ERVER (22)3.3W EB展现工具-S AGENT W EB L INK S ERVER (23)3.4数据分析展现设计工具-S AGENT I NFORMATION S TUDIO (24)3.5多维分析设计工具-S AGENT A NALYSIS (25)3.6报表工具-S AGENT R EPORTS (26)3.7统计视图设计工具-S AGENT S TA TIS TICAL C ALC ULA TOR (27)3.8设计工具-S AGENT D ESIGN S TUDIO (28)3.9管理工具-S AGENT A DMIN (30)3.10 调度工具-S AGENT A UTOMATION (31)附录：系统需求 (33)1业务智能系统概述1.1什么是业务智能应用业务智能应用是为企业的业务决策、业务运营、市场分析和客户关系管理等提供重要信息和分析结果的系统，可以将来自企业应用、历史数据库和第三方信息供应商等不同渠道的数据进行集中管理，形成有利于企业决策或业务运行的信息，方便快捷地提供给最终用户。
算法模型自动超参数优化方法
算法模型自动超参数优化方法什么是超参数？学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。
还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。
超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。
相反，其他参数的值通过训练得出。
超参数：定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定参数空间的搜索一般由以下几个部分构成：•一个estimator(回归器 or 分类器)•一个参数空间•一个搜索或采样方法来获得候选参数集合•一个交叉验证机制•一个评分函数Scikit-Learn中的超参数优化方法在机器学习模型中，比如随机森林中决策树的个数，人工神经网络模型中的隐藏层层数和每层的节点个数，正则项中常数大小等等，它们都需要事先指定。
超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。
在Scikit-Learn中，超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。
典型的例子包括支持向量机里的C、kernel、gamma等。
class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gam ma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0. 001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_it er=-1, decision_function_shape='ovr', break_ties=False, random_stat e=None)使用过程中可以使用estimator.get_params() 获得学习器模型的超参数列表和当前取值。
SA网络优化要点-速率优化
一、概述SA Option 2架构包含5GC（5G Core Network）和NG-RAN（NG Radio Access Network），5GC主要包括AMF（Access and Mobility Management Function）和UPF（User Plane Function），NG-RAN包括gNodeB和UE。
各网元间的接口如下：•gNodeB通过NG-C接口与AMF连接，实现NG控制面功能；通过NG-U 接口与UPF连接，实现NG用户面功能。
•gNodeB之间通过Xn-C和Xn-U接口连接，分别实现Xn控制面和用户面功能。
•gNodeB与UE之间通过UU接口连接，实现无线新空口功能。
二、协议中的最大速率计算根据公式，最大速率由调度的层数、调制阶数、频谱效率、调度的RB数等决定。
如果以上均取最大值，其余参数取协议默认值，考虑到2.5ms双周期时隙配比以及10%的target BlER，则最大速率为：根据如上分析，可以针对以下三个方面提升速率体验1、调度的RB数量2、MCS3、RANK三、速率优化整体思路MCS调度过程：终端通测量CSI-RS参考信号各端口的信号强度、SINR以及端口间的相关性，反馈PMI-RI-CQI，其中CQI为信道质量信息。
基站首先进行CQI滤波处理，剔除掉不可靠的CQI上报，通过内部算法将CQI转换为SINR，如果是基于SRS权的波束赋形，还要对得到的SINR进行Beamforming补偿，然后将补偿后的SINR映射MCS。
通过基于UE反馈的ACK和NACk和BLER目标值对输出的MCS进行修正，最终得到调度的MCS。
针对MCS低的问题的优化：建议要尽可能优化到20以上，MCS20对应CQI大约为121、如果SSB信号强度好而CQI较低，可以从以下几方面进行分析和优化：•是否存在多小区重叠覆盖。
最好能保证SSB强度差在6dB以内的个数不超过2个•是否存在网内或网外干扰。
tsne调参技巧
T-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维的机器学习算法，其目标是将高维数据映射到低维空间中，同时保留数据的局部结构信息。
在使用T-SNE 进行调参时，以下是一些技巧和建议：
1.调整超参数：T-SNE 有几个重要的超参数需要调整，包括
learning_rate、n_iter、perplexity和early_exaggeration。
一般来说，较小的learning_rate和较多的n_iter可以提高模型的准确性，而较高的perplexity和较低的early_exaggeration可以更好地保留数据的局部结构。
2.使用交叉验证：在调整超参数时，使用交叉验证可以帮助你找到最
优的参数组合。
你可以使用不同的超参数组合，并在每个组合上进行交叉验证，然后选择准确性最高的组合。
3.可视化结果：T-SNE 可以将高维数据映射到二维或三维空间中，因
此可视化结果可以帮助你评估模型的准确性。
你可以使用matplotlib 或seaborn 等库来可视化T-SNE 结果，并观察数据的分布情况。
4.考虑数据预处理：在使用T-SNE 之前，对数据进行预处理可以提
高模型的准确性。
例如，你可以对数据进行标准化或归一化处理，以消除数据的量纲影响。
5.使用其他降维算法：T-SNE 并不是唯一的降维算法，你可以尝试使
用其他降维算法，如UMAP 或PCA，并比较它们的结果。
希望这些技巧和建议能够帮助你更好地使用T-SNE 进行调参。
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2 10 10 1 0 8 15
NormSeconds NullsFirst OutputQueueSize ResultsCaching
SensitiveLevel SpillCacheMaxPoll SpillCachePercent SpillCacheResults TruncateData
描述 内存大小，单位是字节。设置的值应该是操作系统页面文件大小的倍数（ Windows系统页面文件为4096字节） 告诉DFS使用Named Pipe监听 告诉DFS使用TCP/IP监听 DFS用于处理和缓存数据用的最大虚拟内存的AgentBlockSize的个数。所以 总大小就是AgentBlockSize*此值，而这个结果必须在DFS的Swap Files的大小 的2/3到3/4之间。 告诉系统在合适的时候加入自动的磁盘排序 进行排序时是否区分大小写。如果用户将排序工作指派给数据库并且区分 大小写的方式也是指派给数据库，这个设置就无效 连接数据库的超时值，单位是分钟，如果设置为0，则无限期连接 保持开启的最大数量的数据库连接 Block数到达几或百分之几后DFS从低内存使用状态转变为高内存使用状态 Block数到达几或百分之几后DFS从低内存使用状态转变为更低的内存使用状态 为1，上面两个设置中的值是绝对数量；为0，上面两个设置中的值是百分比 用于设置DFS缓存的清理策略。共有从0到10共11个处理级别。为0表示根本 不关心清理顺序，为10表示，缓存队列按最近使用时间严格排序，最早使 用过的的排在队首，最近使用过的排在队尾，也就是说，清理时会把最久 没有使用的最先进行清理 缓存中所存储的最大Block数 同时连接服务的最大客户端数 整个系统可以同时连接的用户的最大个数，即Session个数 整个系统可以同时建立的数据库连接的最大个数 一个字段的最大字节数。大于此值的数据将被截断 整个系统可获得的最大的运行时内存Block的数量，不包括缓存Block 如果缓存中数据的年龄小于这个值，才能使用。单位为时间分钟。如果设 置为0，则每次取数据都要执行计划 一个结果集中保存的数据块的最大个数，这个设置应用于每一个Sink 缓存中所存储的最大的查询结果数量 每一个Sink的最大块数量。如果TruncateData设置为1，其他的数据将会舍弃 写在硬盘上的结果块的最大数量。0表示没有限制，如果要禁用此功能， 将SpillCacheResults设置为0 整个系统可以同时并发的线程数量 每一个用户可以同时连接的最大个数，即Session个数。小于MaxConnections 每一个用户可以同时建立的数据库连接的最大个数。小于MaxDBConnections 每一个用户可以得到的最大的内存Block数量 每一个用户可以得到的最大的线程并发数量，必须小于MaxThreads 限制DFS通过MaxUsrToSysRatio进行连接的标志位 如果用户的总资源占有量乘上此因子后大于系统资源，系统会禁止更多同 DFS的连接 缓存中保存的最少的块数量。当系统进行缓存清理时，一旦达到这个数量 和MinResults后才停止清理 缓存中保存的最小记录数 衡量缓存队列排序规则的设置值。如果一个结果集的块数小于这个值，则 它在回收队列中的位置不会影响。如果大于这个值越多，就越会排在回收 队列的前面，则被越早回收的几率越大。 衡量缓存队列排序规则的设置值。如果一个查询的执行时间小于这个值， 则它在回收队列中的位置不会影响。如果大于这个值越多，就越会排在回 收队列的前面，则被越早回收的几率越大。 在排序时是否将Null值放到前面 计划中每一个线程维护的队列的大小 告诉DFS为了避免重复计算从缓存中取数据
24400 2000
30 1 200 1
500 0
共享缓存中数据的策略。0表示所有用户共享，1表示不共享，2表示只在属 于缓存组的各用户之间共享缓存 每隔几秒去测试系统是否处于低内存使用状态，如果需要向硬盘写入Block 每次向硬盘写入百分之多少的Block来达到清理内存的目的。这个设置会影 响系统用于写硬盘的时间 当需要的时候允许将缓存数据存储到硬盘上。0不允许，1允许 当记录的数量超过MaxSinkBlock后舍去后面的数据（如果此项设置为1，网 格Transform在显示超过MaxSinkBlock数目的数据时就不会报错了）
默认值 4096 0 1 8000 1 1 5 20 2 1 0 1 2000 50 2100 6300 200 80000 1天 1000 100 1000 0 2100 100 300 8000 100 1 10 1500 75 200
官方值 6515
2000 24576
名称 AgentBlockSize AgentNamedPipes AgentSockets AgentVMMemory AllowDiskSort CaseSensitive ConnectionTimeout FreeDbConnections LowBlksMaxThreshold LowBlksMinThreshold LowBlksValsAbsolute LRUWeightDecr MaxBlocks MaxClients MaxConnections MaxDBConnections MaxFieldLength MaxMemoryBlocks MaxResultAge MaxResultBlocks MaxResults MaxSinkBlocks MaxSpilledBlocks MaxThreads MaxUsrConnections MaxUsrDBConnections MaxUsrMemoryBlocks MaxUsrThreads MaxUsrToSysLimit MaxUsrToSysRatio MinBlocks MinResults NormBlocks