h2o专题
LeetCode-1117. H2O 生成（多线程）
LeetCode 题目描述 现在有两种线程，氢 oxygen 和氧 hydrogen，你的目标是组织这两种线程来产生水分子。 存在一个屏障（barrier）使得每个线程必须等候直到一个完整水分子能够被产生出来。 氢和氧线程会被分别给予 releaseHydrogen 和 releaseOxygen 方法来允许它们突破屏障。 这些线程应该三三成组突破屏障并能立即组合产生一个水分子。 你必须
H2O-3机器学习平台源码编译的各种坑
H2O-3机器学习平台是一个非常适合非专业人士学习机器学习的平台，自带WebUI，效果还是蛮不错的，官方也提供了jar包，一条命令就能直接运行，非常方便，但最近有源码编译的需求，实际操作过程中，发现，想要编译它的源码，真的比登天还难！ 主要是因为，github的源码可以说是日更，成百上千的分支看的人眼花缭乱，而且编译说明文档是世纪更，可当前主线的代码完全对不上。 照着它的编译说明文档操作，绝对
Leetcode刷题笔记题解（C++）：1117. H2O 生成（多线程）
思路： 解法二：生产者-消费者解法 1.把 hydrogen 线程看作生产者，oxygen 线程看作消费者，缓冲队列大小为2。 2.hydrogen 把生成的氢放入队列；oxygen 线程每次从队列里消费两个氢元素。 3.生产者生产两个氢元素后会因为缓冲队列满而阻塞，使用条件变量使生产者阻塞。 4.消费者只有当缓冲队列满时才会从缓冲队列中消费元素，缓冲队列未满时消费者阻塞。 5.当生产者生成
R语言——机器学习模型h2o包与解释
1.自动机器学习（AutoML） 自动机器学习（AutoML）功能实现有监督机器学习模型训练的自动化过程当前版本的AutoML训练并交叉验证了以下算法（按以下顺序）：三个预先指定的XGBoost-GBM（Gradient Boosting Machine）模型、一个固定的GLMs网格、一个默认的随机林（DRF），五个预先指定的H2O GBMs、一个近似默认的深度神经网络、一个极端随机森林（XRT
python环境安装H2O
H2O平台介绍 概括来说是一个做分布式机器学习深度学习的平台。 H2Ocloud是它的云平台，可以在线建模，管理模型，管理App，用MLOP和AppStore这两个模块。 H2O HT是云平台建模的版块，主要是机器视觉和自然语言处理。 Driverless模块做无人驾驶的。 H2O-3是开源的分布式机器学习平台，可以安装在用户的分布式集群系统中，特色是AutoML，自动建模，进行超参数调
【H2O系列】H2O概述
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kuan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术点,如集合,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务,Netty 等常用开发工具系列:罗列
H2O的MOJO使用
什么是POJO H2O允许用户将现有模型生成POJO(java原生对象)，POJOs允许用户使用H2O生成模型然后使用这个模型进行实时分析。 什么是MOJO MOJO是H2O支持的POJO的替代品，和POJO一样，H2O允许你把现有模型构建成MOJO并进行实时分析。 MOJO只支持默认或枚举的编码 MOJO的优势 相较于pojo，mojo没有大小限制(POJO不支持大于1G的源文
关于H2O集群的部署方式
1、前期实践 2、集群部署实践 2.1 Centos环境下kubernetes的快速部署请参考博文：Yum安装Kubernetes（k8s）； 2.2 k8s安装完成后，将H2O压缩包上传至centos相关文件夹下，进行解压缩； 2.3 编写flatfile进行集群广播，需在每个h2o节点上传flatfile.txt文件； 2.4 访问master节点的 http://ip:54321
autoML 前瞻与实践 ---- H2O Sparkling Water简介
文章大纲 简介Sparkling Water典型应用场景 Typical Use CaseRequirementsInstalling and Starting PySparkling安装典型应用场景Model BuildingData MungingStream Processing 参考文档H2O Sparkling WaterPySparkling 简介 Spark
