multiobjective representative optimization clustering
Docker Swarm Cluster 部署
1、部署环境 服务器名称 IP地址 备注 node01 10.32.161.124 Manager node02 10.32.161.125 Work node03 10.32.161.126 Work 2、Docker CE安装 参考：https://www.cnblogs.com/a120608 ......
gurobipy: Gurobi Optimizer is a mathematical optimization software library for solving mixed-integer linear and quadratic optimization problems
Project description The Gurobi Optimizer is a mathematical optimization software library for solving mixed-integer linear and quadratic optimization p ......
Kubernetes Multi-Master Node Cluster
https://medium.com/@lubomir-tobek/kubernetes-multi-master-node-cluster-f2081e504983 Lubomir Tobek · Follow 10 min read · Dec 14, 2023 2 Creating and o ......
redis 高可用 二 （主从复制、哨兵和集群Cluster）
高可用 分类 主从复制 主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。 哨兵 在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢 ......
seata 1.8.0 can not get cluster name in registry config 'service.vgroupMapping.default_tx_group', please make sure registry config correct
* [调式源码解决 seata 报错 can not get cluster name 问题 - 掘金](https://juejin.cn/post/7203377276557885498) seata: enabled: true application-id: ${spring.applica ......
Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience
In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
mysql报错java.sql.SQLException: The server time zone value 'Öйú±ê׼ʱ¼ä' is unrecognized or represents more than one time zone.
-- 服务器时区值“Öйú±ê׼ʱ¼ä”无法识别或表示多个时区。 The server time zone value 'Öйú±ê׼ʱ¼ä' is unrecognized or represents more than one time zone. --查看数据库时区 show va ......
洛谷 P9061 [Ynoi2002] Optimal Ordered Problem Solver
洛谷传送门 QOJ 传送门 考虑操作了若干次，所有点一定分布在一个自左上到右下的阶梯上或者在这个阶梯的右（上）侧。此处借用 H_W_Y 的一张图： 考虑如何计算答案。对于一次询问 \((X, Y)\)，如果它在阶梯左下方不用管它，否则考虑容斥，答案即为 \(x \ge X, y \ge Y\) 的点 ......
CF1916G Optimizations From Chelsu 题解
Optimizations From Chelsu 题意 给定 \(n\) 个结点的树，边有正整数边权 \(w_i\)。定义 \(len(u,v)\) 表示 \(u\) 到 \(v\) 的路径的边数，\(\gcd(u,v)\) 表示 \(u\) 到 \(v\) 的路径上所有边权的 \(\gcd\)， ......
关于MySQL Cluster
目录1.MySQL Cluster2.MySQL Cluster架构3.MySQL Cluster 与 MySQL 主从架构有什么区别4.参考 MySQL Cluster是MySQL的一个高可用性，高性能的分布式数据库解决方案。它结合了内存数据库和共享无状态架构的技术，提供了99.999%的可用性， ......
AWS - Grant AWS EKS cluster access to Postgres and Redis using security group
EKS Cluster: RDS (Postgres): Rdis Cluster: ......
【五期李伟平】CCF-B（TFS'23）Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperative Game
Peng Wu, Fengen Li, Jie Zhao, et al. Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperativ ......
CF1835C Twin Clusters 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 很牛逼的构造题 好像随也可以过 长度为 \(2^{k+1}\) 的序列的不同区间有 \(2^{2k+1}\) 个，值域是 \(4^k\)，所以一定有解 将 \(a\) 做一遍前缀和，那么问题转化成了找 \(s_{r1}\oplus s_{l1-1}=s_{r2}\o ......
06-redis的cluster集群
一、介绍 Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施（installation）。 Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令， 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据， 并且在高负载的情况下， 这些命令将降低 Redis 集群的 ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
TensorIR: An Abstraction for Automatic Tensorized Program Optimization
Abstract 在多种多样的设备上部署深度学习模型是一个重要的话题，专用硬件的蓬勃发展引入了一系列加速原语和多维张量计算方法。这些新的加速原语和不断出现的新的机器学习模型，带来了工程上的巨大挑战。本文提出了TensorIR，是为了优化这些有张量计算原语的张量化程序而设计的编译器抽象。TensorI ......
（15-418）Lecture 5 Performance Optimization Part 1 Work Distribution and Scheduling
高性能编程的三个目标： 执行单元的负载均衡 减少线程、进程间的交流 减少额外开销 尽量先实现一个最简单的解决方案，之后对其扩展以提高性能。 Balancing the workload 理想情况下，所有处理器在整个程序执行期间都忙于计算。 根据Amdahl定律，程序中的串行部分的比例对最大加速比有很 ......
Capture a TCP dump from a Linux node in an AKS cluster
https://learn.microsoft.com/en-us/troubleshoot/azure/azure-kubernetes/capture-tcp-dump-linux-node-aks https://learn.microsoft.com/en-us/azure/aks/node ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
【Optimization in Operations Research 运筹学】牛顿法、高斯牛顿法、拟牛顿法与BFGS与为什么H要正定牛顿法亮点与弊端
牛顿法 \(F(x+\Delta x)=F(x)+F'(x)\Delta x+\frac{1}{2}F''(x)\Delta x^2\) 泰勒展开之后保留二次项 然后对展开式再进行求导 令导数等于0 直接得到前进的步长和方向 即\(Hx = b\)这里的\(x\)就是牛顿法求解的前进步长和方向。 如 ......
Redis Cluster 架构
一、架构类型 1、单机架构 2、分布式架构 二、Redis Cluster 架构 节点 集群模式：cluster-enable:yes meet 所有节点共享消息 指派槽 复制 1、Redis Cluster特性 主从复制 高可用 分片 三、集群伸缩 1、原理 集群伸缩实际上是哈希槽和数据移动的过程 ......
《convex optimization》——Stanford University open class
20231215 1. Introduction mathematical optimization least-squares and linear programing convex optimization exapmle course goals and topics nonlinear o ......
ClickHouse中select final和optimize table final的区别
ClickHouse中select final和optimize table final的区别 使用 OPTIMIZE TABLE FINAL 该语句会对表的数据部分进行计划外的合并，通常不建议使用。见官档：传送门 而在select中当 FINAL 被指定，ClickHouse会在返回结果之前完全合 ......
CodeForces 1508F Optimal Encoding
洛谷传送门 CF 传送门 考虑暴力，就是对于一对满足 \(a_u < a_v\) 的边 \(u \to v\)，如果任意一个区间包含 \([\min(u, v), \max(u, v)]\)，就将 \(u \to v\) 加入 DAG，然后做 P6134 [JSOI2015] 最小表示，就是判断是否 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
[ARC164E] Segment-Tree Optimization 题解
题目链接 题目链接 题目解法 一个自认为比较自然的解法 这种一段序列切成两部分的问题首先考虑区间 \(dp\) 令 \(f_{l,r}\) 为 \([l,r]\) 能构成的最小深度，\(g_{l,r}\) 为在 \(f_{l,r}\) 最小的情况下最少的最大深度的点的个数 转移枚举 \(k\) 即可 ......
【题解】CodeForces 686E Optimal Point
传送门：https://codeforces.com/contest/686/problem/E 前言：本题解来源于作者某天晚上和一位朋友的发电内容（没错，这个作者直接把自己和朋友发电时发的话用markdown排了一下，传上来了），当时本来就比较口语化，加上作者的做法又实在太过离谱，因此可能语言表述 ......
关于企业级 Web 应用搜索引擎优化(Search Engine Optimization)的一些工作经验分享
笔者之前的社区文章，分享了自己在日常工作中从事企业级 Web 应用开发的一些工作体会： 企业级 Web 应用里使用 CSS 调整应用外观的一些例子 谈谈企业级 Angular 应用的二次开发 - 基于 Angular Component 替换的 Extensibility 支持案例介绍 所谓企业级前 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering 存在的问题 由于对比学习的发展，设计了更加一致和有辨别力的对比损失函数来取代网络训练的聚类引导损失函数。结果，缓解了手动试错问题，并提高了聚类性能。然而，复杂的数据增强和耗时的图卷积操作降低了这些方法的效 ......