资源描述 内容概要 本资源提供了基于LightGBM模型的贝叶斯优化过程的代码实现。通过使用贝叶斯优化算法，本代码可以高效地调整LightGBM模型的超参数，以达到优化模型性能的目的。同时，代码中还集成了k折交叉验证机制，以更准确地评估模型性能，并减少过拟合的风险。 适用人群 机器学习爱好者与从业者 数据科学家 数据分析师 对LightGBM模型和贝叶斯优化算法感兴趣的研究者 使用场景及目标 当需要使用LightGBM模型解决分类或回归问题时，可以使用本资源中的代码进行模型超参数的优化。 希望通过自动化手段调整模型参数，以提高模型预测精度或降低计算成本的场景。 在模型开发过程中，需要快速找到最优超参数组合，以加快模型开发进度。 其他说明 代码使用了Python编程语言，并依赖于LightGBM、Scikit-learn等机器学习库。 代码中提供了详细的注释和说明，方便用户理解和使用。 用户可以根据自身需求，修改代码中的参数和配置，以适应不同的应用场景。

采用的是arm-linux编译。内含编译ok busybox最新版本2016.8月份。资源在make install 后的_install/下面。已验证ok,工作中ftp使用验证ok，支持传送单个大于2G的文件。

详细安装教程请看这篇文章： https://blog.csdn.net/wu10188/article/details/86542418

spksrc, 交叉编译框架，为Synology的NAS创建本机包 spksrcspksrc是一个跨编译框架，用于编译和打包 Synology NAS设备的软件。 通过 SynoCommunity存储库可以使包变得有效。在打开新问题之前，请检查常见问题解答并搜索打开的问题。 如果找不到答案，或者要

帝斯曼7 请考虑：DSM 7尚未正式发布。 该beta版本自2020年12月8日起可用，并且（希望）在不久的将来会有一个Release Candidate（RC 1）。 我们预计Synology将于2021年晚些时候正式发布DSM 7（当DSM 7在2021年夏季之前未正式发布时，不要感到惊讶）。 在SynoCommunity中，尚未发布兼容DSM 7的软件包。 尽管您在使用DSM 7的Diskstation的Package Center中看到了SynoCommunity软件包，但这些软件包与DSM 7不兼容。 请不要创建表明无法在DSM 7上安装软件包_xy_的问题。 我们将在此处创建一个问题，以概述这些软件包（无论是否适用于DSM 7）。 但这不会在dsm7分支合并回master之前开始，而且我们有Synology提供的官方DSM 7工具链。 如果要尝试预览在dsm7分支上构

valgrind arm64交叉编译包，可以直接运行，里面有安装说明。 附带解决valgrind运行时报错“Note that if you are debugging a 32 bit process on a 64 bit system...”的依赖库：dpkg -i libc6_2.31-13+deb11u5_arm64.deb, libc6-dbg_2.31-13+deb11u5_arm64.deb。

交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

aarch64-himix210-linux 交叉编译工具包

Windows下的arm编译器，gcc-linaro-4.9.4-2017.01-i686-mingw32_arm-linux-gnueabihf.tar.xz 安装方法： 1.将下载的包用7zip解压到D:\gcc 2.添加环境变量： 解压文件后，将D:\gcc\bin目录，添加到系统PATH环境变量中。

包含源文件和交叉编译lib文件，opencv3.4.3版本，FFmpeg4.2.9版本，交叉编译器gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu，详细内容见博客：https://blog.csdn.net/dashuo0501/article/details/133985172?spm=1001.2014.3001.5502