1、绪论在本文中我们将深入探讨如何在不直接修改HyperModel代码的情况下，定制KerasTuner的搜索空间。在深度学习的超参数优化过程中，搜索空间的定制是一个关键的步骤，因为它决定了Tuner将尝试哪些不同的配置组合。通过定制搜索空间，我们可以更有效地探索那些可能对模型性能产

ISP图像处理前后图像对比化腐朽为神奇！经过ISP图像处理的图片前后对比是如此惊人！从下图中可以观察到，未经处理的原始图像偏绿且暗淡，而经ISP图像处理的图像能够清晰地还原现场真实的颜色细节！ 图1 原始图像显示效果 图2 经ISP图像处理后显示效果  ISP说明

获取帮助启动调优程序之前，可以通过如下命令获取帮助信息：gs_dbmindcomponentxtuner--help输出帮助信息结果如下：usage:[-h][--databaseDATABASE][--db-userDB_USER][--db-portDB_PORT][--db-hostDB_HOST][--host-userHOST_USER][--host-ssh-portHOST_SSH_PORT

命令参考表1命令行参数参数参数说明取值范围mode指定调优程序运行的模式train，tune，recommend--tuner-config-file,-xX-Tuner的核心参数配置文件路径，默认路径为安装目录下的xtuner.conf---db-config-file,-f调优程序的用于登录到数据库宿主机上的连

使用示例X-Tuner支持三种模式，分别是获取参数诊断报告的recommend模式、训练强化学习模型的train模式、以及使用算法进行调优的tune模式。上述三种模式可以通过命令行参数来区别，通过配置文件来指定具体的细节。配置数据库连接信息三种模式连接数据库的配置项是相同的，有两种方式：

常见问题处理数据库实例连接失败：请检查数据库实例的情况，是否数据库实例出现了问题或安全权限配置（pg_hba.conf文件中的配置项）不正确。重启失败：请检查数据库实例健康情况，确保数据库实例工作正常。跑TPC-C作业时发现性能越来越慢：TPC-C等高并发场景下的压力测试，往往伴随着大量的数

X-Tuner:参数调优与诊断可获得性本特性自openGauss1.0.0版本开始引入。特性简介X-Tuner是一款数据库集成的参数调优工具，通过结合深度强化学习和全局搜索算法等AI技术，实现在无需人工干预的情况下，获取最佳数据库参数配置。本功能不强制与数据库环境部署到一起，支持独立部署，脱

**初窥openGauss之参数自调优X-Tuner**TPC-H是一个面向分析型业务(AP)的基准测试，它由一系列热点查询组成，这些热点查询都是高度复杂的，因此执行时间往往都比较长。在本次实验测试中，将手动向数据库加载TPC-H数据，并保存在名为tpch的数据库中。默认TPC-H数据库的表缺少索引

本文将使用Tensorflow中包含的FashionMNIST数据集。该数据集在训练集中包含60,000张灰度图像，在测试集中包含10,000张图像。每张图片代表属于10个类别之一的单品（“T恤/上衣”、“裤子”、“套头衫”等）。因此这是一个多类分类问题。首先我们需要安装keras_tuner，它将

Oracle开源了一个基于BPF的 Linux 参数自动调优工具“bpftune”，这是一个自动配置器，可以监控Linux系统的工作负载并自动设置正确的内核参数值。Oracle开源了一个基于BPF的Linux参数自动调优工具“bpftune”，这是一个自动配置器，可以监控Linux系统的工作负载并

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