Raft 新特性 Strong Leader 更强的领导形式 例如日志条目只会从领导者发送到其他服务器, 这很大程度上简化了对日志复制的管理 Leader Election 使用随机定时器来选举领导者 用最简单的方式减少了选举冲突的可能性 Membership Change 新的联合一致性 (joint consensus) 方法 复制状态机 1. 复制状态机通过日志实现 每台机器一份日志 每个日
页替换算法 操作系统为何要进行页面置换呢?这是由于操作系统给用户态的应用程序提供了一个虚拟的“大容量”内存空间,而实际的物理内存空间又没有那么大。所以操作系统就就“瞒着”应用程序,只把应用程序中“常用”的数据和代码放在物理内存中,而不常用的数据和代码放在了硬盘这样的存储介质上。如果应用程序访问的是“常用”的数据和代码,那么操作系统已经放置在内存中了,不会出现什么问题。但当应用程序访问它认为应该在内
朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$,其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$,$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$,$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量,$$Y$$是定义在输出空间$$\
线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations,批量梯度下降和随机梯度下降,这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _
Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.
1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra
Angel是一个分布式机器学习平台,在上面运行算法,得到模型,这只是第一步,更加关键第二步,训练出来模型,要有比较好的准确率,可以对数据进行准确预测。在这个过程中,用户可能会遇到各种各样的问题,这里我们也一一总结一下 LR 模型不收敛,预测效果差 请检查正则项系数是否适合,过大的正则项参数会影响模型收敛,建议不大于 1/featureNum 检查Learn Rate是否过大 检查数据预处理是否有做
10.5 算法分析 通过前面各小节的介绍,我们看到可以设计出多种不同的算法来解决同一个问题,如搜 索问题中的线性搜索和二分搜索,排序问题中的选择排序和归并排序,最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法,等等。本节要讨论的是:解决同一问题的不同算法有好坏之分吗?
KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预
到目前为止,您已经了解了反向密码和凯撒密码算法。 现在,让我们讨论ROT13算法及其实现。 ROT13算法的解释 ROT13密码是指缩写形式Rotate by 13 places 。 这是Caesar Cipher的特例,其中shift始终为13.每个字母移位13个位置以加密或解密消息。 例子 (Example) 下图以图形方式说明了ROT13算法流程 - 程序代码 ROT13算法的程序实现如下
修订记录 2018-09-19:合成开放平台的说明到本地文档。 签名生成总体说明 本文档仅适用于QQ轻游戏后台openapi接口的签名生成,由于是通用说明,本文中仅以/openapi/apollo_verify_openid_openkey的签名生成作为示例。 签名值sig是将请求源串以及密钥根据一定签名方法生成的签名值,用来提高传输过程参数的防篡改性。 签名值的生成共有3个步骤:构造源串,构造
将输入的字符串散列成一个整数。 使用 String.split('') 和 Array.reduce() 创建输入字符串的散列,利用位移。 const sdbm = str => { let arr = str.split(''); return arr.reduce( (hashCode, currentVal) => (hashCode = currentVal.c
基本概念 人脸检测 人脸检测是指从一副静态的图像中检测并标记出人脸所在的区域, 并且给出表示人脸的矩形坐标(左上角坐标和右下角坐标, 其中图像左上角坐标是(0,0), 右下角坐标是(n,m), n,m分别为图像的像素宽度和高度)。在0.2, 0.3版的服务中增加了人脸的性别与年龄信息。 人脸检测有着广泛的用途, 比如(1): 智能驾驶辅助系统,能自动识别出道路前方的人脸, 并及时提醒驾驶人注意前方
说明:DES加密/解密类仅供参考思路,需要接入方具体实现细节及调通 php版DES加密/解密类: <?php /** * Created by PhpStorm. * User: didi * Date: 2017/9/27 * Time: 16:11 */ namespace Library; class DESHelper { //私钥,固定字节长度为8位 priv
N-Gram 是一种常用的索引方式,trigram 是其中常用的一种(tri- 表示 3)。根据 trigram 的算法,我们可以将 cat 将被分割成 “c”、“ca”、“cat”、“at”。trigram 算法经常用在字符串相似度比较上,两个词共享的 trigram 分词越多,相似度则越高。PostgreSQL 中由 pg_trgm 模块提供 trigram 算法支持。 函数和操作 pg_tr