分布式loadrunner机器
分布式限流——基于Redis的Lua脚本限流实现
分布式限流 当你的应用分布式部署出现对等端（peer）时，单机的限流往往不能满足对下游保护的作用，因为它仅仅是jvm内存层面的流量控制。这个时候自然而然会想到用一些跨JVM的分布式中间件控制在单位时间窗口内的请求是否通行，本文我们将探讨如何借助Redis实现分布式限流。 1 固定窗口限流 前文已经介 ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
分布式代码执行分析
SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
.net core分布式定时任务调度系统
分布式任务调度平台XXL-JOB与.net core分布式定时任务调度系统 .net core分布式定时任务调度系统前端：java web 后端：.net core3.1数据库：mysql，sqlserver 来源 银柱网 http://www.liyinzhu.com ......
分布式缓存的实现和使用
1.前言 什么是分布式缓存？ 分布式缓存是指将缓存数据存储在多个节点（通常是不同的计算机或服务器）上，以提高系统性能和可伸缩性。这种缓存方式允许应用程序通过从缓存中读取数据而不是从数据库或其他存储中读取来提高读取操作的速度。分布式缓存通常用于大规模的分布式系统，其中需要快速的数据访问，而传统的数据库 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
开源：Taurus.DTC 微服务分布式事务框架，支持 .Net 和 .Net Core 双系列版本
在经过1年多的深思，十几年的框架编写技术沉淀下，花了近一个月的时间，终于又为 .Net 及 .Net Core 的微服务系列框架贡献当中的一个重要组件。原本的设计是作为 Taurus.Mvc 微服务系列中的一个插件，单独内部集成使用，后来想了想，还是在设计中独立了出来，支持在任意 Mvc 框架中使用... ......
Java中单体应用锁的局限性&分布式锁
互联网系统架构的演进 在互联网系统发展之初，系统比较简单，消耗资源小，用户访问量也比较少，我们只部署一个Tomcat应用就可以满足需求。系统架构图如下: 一个Tomcat可以看作是一个JVM进程，当大量的请求并发到达系统时，所有的请求都落在这唯一的一个Tomcat上，如果某些请求方法是需要加锁的，比 ......
一键构建分布式云原生平台
http://wed.xjx100.cn/news/90673.html 目录 专栏导读 一、分布式云原生平台 1、应用无所不能 2、运行无处不在 3、服务千行白业 二、分布式云原生平台关键要素 1、统一应用管理 2、统一流量自治 3、统一数据管理 4、统一运维 三、多云多集群已经广泛应用 四、分布 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
ECharts极坐标散点图：如何展示数据分布情况
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 5-1 集群的一些基本概念
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12714 1 重点关注 1.1 ACL命令行 getAcl:获取某个节点的acl权眼信息setAcl:设置某个节点的acl权限信息addauth:输入认证授权信息，注册时输入明文察码(登录 但是 ......
redis分布式锁学习
redis分布式锁 原理是通过setnx命令 setnx key value 如果key不存在 则设置value,如果存在则不做操作 jedis clientId = uuid; 1、stringRedisTemplate.opsForValue.setIfAbsent(lockKey,client ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......