Елм конфиг: Программа ELMConfig для адаптера ELM327

Раздел ансамблей создает именованные словари аргументов ключевого слова для :doc:`fit_ensemble`. В приведенном ниже примере создается example_ensemble — идентификатор, который мы можем использовать в другом месте конфигурации. Если здесь передается ключевое слово ансамбль_init_func в ансамбле, то оно должно быть указано в нотации «package.subpackage.module:callable», как точка входа консоли setup.py, например. "my_kmeans_module:make_ensemble" .

 ансамблей: {
  пример_ансамбля: {
    init_ensemble_size: 1,
    сохраненный_ансамбль_размер: 1,
    нген: 3,
    partial_fit_batches: 2,
  },
} 

dicts в data_sources создают именованный сэмплер со своими ключевыми аргументами.

В конфигурации args_list может быть вызываемым. В данном случае это iter_files_recursively функция, которая занимает top_dir и file_pattern в качестве аргументов. Имена файлов, возвращенные iter_files_recursively , будут отфильтрованы example_meta_is_day — примером функции для определения того, являются ли файлы спутниковых данных ночными или дневными, на основе его метаданных. Если args_list можно вызывать, он должен принимать переменное количество аргументов ключевого слова ( **kwargs ).

В этом примере создается ds_example , который выбирает файлы для получения каналов с 1 по 6, рекурсивно перебирая .hdf файлов в ELM_EXAMPLE_DATA_PATH из среды ( env:SOMETHING означает взять SOMETHING из переменных среды).

band_specs в источнике данных передаются в earthio.LayerSpec (см. также :doc:`ElmStore` и :doc:`Пример LANDSAT` ) и определяют, какие полосы (поднаборы данных в этом случай HDF4) для включения в образец.

 источники_данных: {
 ds_example: {
  сэмплер: "earthio.filters.band_selection:select_from_file",
  band_specs: [{search_key: long_name, search_value: "Band 1", название: band_1},
  {search_key: long_name, search_value: "Band 2", название: band_2},
  {search_key: long_name, search_value: "Band 3", название: band_3},
  {search_key: long_name, search_value: "Band 4", название: band_4},
  {search_key: long_name, search_value: "Band 5", название: band_5},
  {search_key: long_name, search_value: "Band 6", имя: band_6},],
  args_list: "earthio.local_file_iterators:iter_files_recursively",
  top_dir: "env:ELM_EXAMPLE_DATA_PATH",
  metadata_filter: "earthio.metadata_selection:example_meta_is_day",
  file_pattern: "\\.hdf",
 },
} 

См. также :ref:`elm-store-from-file`

Каждый dict в model_scoring имеет вызываемый скоринг , а другие ключи/значения передаются как scoring_kwargs . Они, в свою очередь, становятся с оценкой и scoring_kwargs для инициализации экземпляра Pipeline . В этом примере создается счетчик с именем kmeans_aic

 model_scoring: {
  kmeans_aic: {
    оценка: "elm.model_selection.kmeans:kmeans_aic",
    оценка_весов: [-1],
  }
} 

Этот раздел позволяет использовать модель преобразования, такую ​​как IncrementalPCA из sklearn.decomposition . model_init_kwargs может включать любой аргумент ключевого слова в model_init_class , а также partial_fit_batches ( partial_fit операций на каждом Pipeline fit или partial0_fit ).

 преобразование: {
  ПКА: {
    model_init_class: "sklearn.decomposition:IncrementalPCA",
    model_init_kwargs: {"n_components": 2, partial_fit_batches: 2},
  }
} 

В этом разделе настраиваются классы предварительной обработки scikit-learn ( sklearn. preprocessing ), такие как PolynomialFeatures , для использования в других местах конфигурации. Каждый ключ является идентификатором, и каждый словарь содержит метод (импортированный из sklearn.preprocessing ) и аргументы ключевого слова для этого метода .

 sklearn_preprocessing: {
  мин Макс: {
    метод: MinMaxScaler,
    функциональный_диапазон: [0, 1],
  },
  poly2_interact: {
    метод: PolynomialFeatures,
    степень: 2,
    interaction_only: Правда,
    include_bias: правда,
  },
} 

train dict настраивает окончательную оценку в конвейере , в данном случае MiniBatchKMeans . В этом примере показано, как запустить эту оценку с аргументами ключевого слова example_ensemble , приведенными выше, разделом оценки модели ( kmeans_aic ), передачей drop_n и evolution_n в вызываемый объект model_selection .

 поезд: {
  train_example: {
    model_init_class: "sklearn.cluster:MiniBatchKMeans",
    model_init_kwargs: {
      вычисления_метки: Истина
    },
    ансамбль: пример_ансамбля,
    model_scoring: kmeans_aic,
    model_selection: "elm.model_selection.kmeans:kmeans_model_averaging",
    model_selection_kwargs: {
      drop_n: 4,
      эволюционировать_n: 4,
    }
  }
} 

Каждый ключ в этом разделе является идентификатором, а каждый словарь представляет собой конфигурацию селектора функций, именующую метод для импорта из sklearn.preprocessing и аргументы ключевого слова для этого метода .

 функция_выбор: {
    Верхняя половина: {
        метод: SelectPercentile,
        процентиль: 50,
        score_func: f_classif
    }
} 

Прогон 9Раздел 0008 называет задания по подгонке и прогнозированию, которые должны выполняться с использованием идентификаторов, созданных в словарях конфигурации, рассмотренных выше.

О разделе run :

• Список действий
• Каждое действие в списке является словарем
• Каждое действие должно иметь ключ конвейера , который представляет собой список словарей, определяющих шаги (аналог интерактивного сеанса :doc:`Pipeline` )
• Каждое действие должно иметь data_source ключ, указывающий на один из data_sources названных выше
• Каждое действие может иметь предсказание и/или поезд ключ/значение со значением, являющимся одним из именованных поездов dicts выше

 запуск:
  - {конвейер: [{select_canvas: band_1},
      {сглаживание: Истина},
      {drop_na_rows: Истина},
      {sklearn_preprocessing: poly2_interact},
      {sklearn_preprocessing: min_max},
      {преобразование: PCA}],
     источник_данных: ds_example,
     предсказать: train_example,
     поезд: train_example} 

В приведенном выше примере показана конфигурация run с конвейером преобразований, включая сглаживание растров, удаление пустых строк, добавление полиномиальных взаимодействий, масштабирование минимум-максимум и PCA.

Допустимые шаги для

 {сглаживание: Истина} 

 {drop_na_rows: Истина} 

 {modify_sample: "mypackage.mysubpkg.mymodule:normalizer_func", keyword_1: 4, keyword_2: 99} 

 {транспонировать: ['x', 'y']} 

Если в конфигурации есть словарь с именем sklearn_preprocessing , как в приведенном выше примере, то именованные препроцессоры в этом словаре можно использовать в списках конвейера запуска – следующим образом:

 {sklearn_preprocessing: poly2_interact} 

где poly2_interact является ключом в sklearn_preprocessing

См. также: elm.pipeline.steps.PolynomialFeatures в :doc:`elm.pipeline.steps<конвейер-шаги>`

функция_выбор

Если в конфигурации есть словарь с именем feature_selection , как в приведенном выше примере, то именованные селекторы функций можно использовать в разделе run – конвейера следующим образом:

 {feature_selection: top_half} 

, где top_half — это именованный селектор функций в feature_selection .

трансформировать

Обратите внимание, что в разделе конфигурации transform настраиваются модели преобразования, такие как PCA, но они не используются, если в списках конфигурации run – конвейера нет действия transform (dict). Вот пример:

 {преобразование: PCA} 

где pca это ключ в конфиге преобразование дикт.

Настройка elm — Руководство сетевого администратора Linux, второе издание [книга]

elm означает «электронная почта» и является одним из из более разумно названных инструментов Unix. Он обеспечивает полноэкранный интерфейс с хорошей функцией помощи. Мы не будем обсуждать, как использовать elm . здесь, а остановимся лишь на параметрах его настройки.

Теоретически можно запустить elm ненастроенный, и все работает хорошо – если вам повезет. Но есть несколько вариантов, которые должны быть набор, хотя они требуются только в случае необходимости.

При запуске elm считывает набор переменных конфигурации из файла elm.rc в /etc/elm . Затем он пытается прочитать файл .elm/elmrc в вашем домашний каталог. Вы обычно не пишете этот файл самостоятельно. Он создается, когда вы выбираете «Сохранить новые параметры» из вариантов elm меню.

Набор параметров для частного файла elmrc также доступен в глобальном файле elm.rc . Большинство настроек в твой личный Файл elmrc переопределяет файлы глобального файла.

Вяз Global Опции

В глобальном файле elm.rc необходимо установить параметры которые относятся к имени вашего хоста. Например, в виртуальной пивоварне файл для vlager содержит следующее:

 #
# Локальное имя хоста
имя хоста = vlager
#
# Доменное имя
домен хоста = . vbrew.com
#
# Полное доменное имя
hostfullname = vlager.vbrew.com 

Эти параметры установлены Идея elm о локальном имени хоста. Хотя эта информация редко используется, вы должны установить параметры. Обратите внимание, что эти конкретные параметры вступают в силу только при их указании. глобальный файл конфигурации; при обнаружении в вашем личном elmrc они будут проигнорированы.

Национальные наборы символов

Был разработан набор стандартов и RFC, вносящих поправки в RFC-822. стандартный для поддержки различных типов сообщений, таких как обычный текст, двоичные данные, файлы PostScript и т. д. Эти стандарты обычно называется MIME или многоцелевыми расширениями электронной почты Интернета. Среди другие вещи, MIME также сообщает получателю, если набор символов при написании сообщения использовался нестандартный ASCII, для например, используя французский акцент или немецкий умлауты. elm поддерживает эти символы для некоторых степень.

Набор символов, используемый внутри Linux для представления символов, обычно упоминается как ISO-8859-1, что является названием стандарта, который он соответствует. Он также известен как Latin-1. Любое сообщение с использованием символов из этого набора символов должна иметь в заголовке следующую строку:

 Content-Type: text/plain; charset=iso-8859-1 

Принимающая система должна распознавать это поле и принимать соответствующие меры при отображении сообщения. По умолчанию для текстовых/обычных сообщений кодировка значение us-ascii .

Чтобы иметь возможность отображать сообщения с наборами символов, отличными от ASCII, elm должен уметь печатать эти символы. По умолчанию, когда elm получает сообщение с кодировка поле, отличное от us-ascii (или тип содержимого, отличный от text/plain , если уж на то пошло), это пытается отобразить сообщение с помощью команды под названием метапочта . Сообщения, требующие метапочты для отображения показаны с M в самом первом столбец на обзорном экране.

Поскольку родной набор символов Linux — ISO-8859-1, вызов метапочта не требуется для отображения сообщений с помощью этот набор символов. Если elm говорят, что дисплей понимает ISO-8859-1, он не будет использовать метапочту , но вместо этого отобразит сообщение напрямую. Это может быть включено с помощью установка следующего параметра в глобальном elm.rc :

 displaycharset = iso-8859-1 

Обратите внимание, что вы должны установить эту опцию, даже если вы никогда не собираетесь отправлять или получать любые сообщения, которые на самом деле содержат символы, отличные от ASCII. Это потому, что люди, которые отправляют такие сообщения, обычно настройте свою почтовую программу, чтобы поставить правильный Content-Type: поле в заголовок почты по умолчанию, независимо от того, отправляют ли они Сообщения только в формате ASCII.

Однако установка этого параметра в elm.rc 9? . Вы можете обойти эту функцию, установив переменная среды от LC_CTYPE до ISO-8859-1 , которая указывает библиотеке принимать символы Latin-1 как печатные. Поддержка этого и других функции были доступны, начиная с версии 4.5.8 стандартной библиотеки Linux.

При отправке сообщений, содержащих специальные символы из ISO-8859-1, вы должны убедиться, что установили еще две переменные в файл elm.rc :

 кодировка = iso-8859-1
кодировка текста = 8 бит 

Это заставляет elm сообщать о наборе символов как ISO-8859-1. в заголовке почты и отправить его как 8-битное значение (по умолчанию удаляются все символов до 7 бит).

Конечно, все параметры набора символов, которые мы обсуждали здесь, также могут быть установить в приватном файле elmrc вместо глобального поэтому отдельные пользователи могут иметь свои собственные настройки по умолчанию, если глобальные им не подходит.