图：NacosMeetup@杭州与你同行，抬头便是星空。本文整理自NacosCommitter张龙的现场分享，阿里巴巴中间件受权发布。随着Nacos1.0.0稳定版的发布，越来越多的企业开始在测试/预演/生产环境中逐步部署Nacos。目前，除了部分企业已处于转型分布式架构的过程中，会考虑直接使用Nacos上生产，但仍有不少企业会考虑一些比较现实的问题：存量用户如何迁移注册中心到Nacos？多区域注册中心之间如何同步？已有注册中心与Nacos如何并存使用？这里，我将通过对NacosSync的介绍，来回答这三个问题。NacosSync是一个支持多种注册中心的同步组件，基于SpringBoot开发框架，数据层采用SpringDataJPA，遵循了标准的JPA访问规范，支持多种数据源存储，默认使用Hibernate实现，更加方便的支持表的自动创建更新。下图是NacosSync系统的概念图，NacosSync通过从各个注册中心拉取注册的服务实例数据同步到Nacos，左右两边是不同的注册中心，绿色代表目前是可以进行双向同步的，蓝色代表暂时只能进行单向同步。组件特性NacosSync使用了高效的事件...

虚拟用户发生器：VuserGenerator压力调度和监控中心：Controller压力生产器：LoadGenerator压力结果分析工具：Analysis ...

在上一篇博客里，我们讨论了关于Bagging的内容，其原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票，今天我们来讨论另一种算法：提升（Boost）。简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成的的依据都是损失函数的负梯度方向，这样若干步以后就可以达到逼近损失函数局部最小值的目标。下面开始要不说人话了，我们来详细讨论一下Boost算法。首先Boost肯定是一个加法模型，它是由若干个基函数及其权值乘积之和的累加，即 其中b是基函数，beta是基函数的系数，这就是我们最终分类器的样子，现在的目标就是想办法使损失函数的期望取最小值，也就是 一下子对这M个分类器同时实行优化，显然不太现实，这问题也太复杂了，所以人们想了一个略微折中的办法，因为是加法模型，所以我每一步只对其中一个基函数及其系数进行求解，这样逐步逼近损失函数的最小值，也就是说 那聪明的你一定想到了，要使损失函数最小，那就得使新加的这一项刚好等于损失函数的负梯度，这样不就一步一步使得损失函数最快下降了吗？没错，就...

resnet在2015名声大噪，而且影响了2016年DL在学术界和工业界的发展方向。下面是这个resnet的网络结构，大家先睹为快。 它对每层的输入做一个reference,学习形成残差函数，而不是学习一些没有reference的函数。这种残差函数更容易优化，能使网络层数大大加深。我们知道，在计算机视觉里，特征的“等级”随增网络深度的加深而变高，研究表明，网络的深度是实现好的效果的重要因素。然而梯度弥散/爆炸成为训练深层次的网络的障碍，导致无法收敛。有一些方法可以弥补，如归一初始化，各层输入归一化，使得可以收敛的网络的深度提升为原来的十倍。然而，虽然收敛了，但网络却开始退化了，即增加网络层数却导致更大的误差，如下图。这种deepplainnet收敛率十分低下。的确，通过在一个浅层网络基础上叠加y=x的层（称identitymappings，恒等映射），可以让网络随深度增加而不退化。这反映了多层非线性网络无法逼近恒等映射网络。但是，不退化不是我们的目的，我们希望有更好性能的网络。 resnet学习的是残差函数F(x)=H(x)-x,这里如果F(x)=0,那么就是上面提...

转自穆晨阅读目录前言现实中的聚类分析问题-总统大选K-Means聚类算法K-Means性能优化二分K-Means算法小结回到顶部      在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。      所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有"分类标签集"的学习。      现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类(允许知道分类个数)。      本文将介绍一个最为经典的聚类算法-K-Means聚类算法以及它的两种实现。回到顶部      假设M国又开始全民选举总统了，目前Mr.OBM的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比)，而Mr.MKN的为47%，而剩下的一部分出于【种种原因】没有投票。 &...

转自穆晨阅读目录前言关联分析领域的一些概念Apriori算法基本原理频繁项集检索实现思路与实现代码关联规则学习实现思路与实现代码小结回到顶部      想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事-"啤酒与尿布"的故事。       那么，具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢？       这就是关联分析所要完成的任务了。       本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法，并给出具体的代码实现。回到顶部       1. 频繁项集:数据集中经常出现在一起的物品的集合。例如"啤酒和尿布"       2. 关联规则:指两个物品集之间可能...

阅读目录前言算法原理　　回归分类器的形式最佳回归系数的确定基于梯度上升法的最佳回归参数拟合拟合结果展示更好的求最值方法-随机梯度上升小结回到顶部      本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码，Python代码实现。      (说明：从本文开始，将接触到最优化算法相关的学习。旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数，以用于分类。)回到顶部      首先要提到的概念是回归。      对于回归这个概念，在以后的文章会有系统而深入的学习。简单的说，回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合，这个拟合的过程就叫做回归。      Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式，以此进行分类。     ...

阅读目录前言预备术语算法原理如何计算最优超平面使用SMO-高效优化算法求解 α值非线性可分情况的大致解决思路小结回到顶部      支持向量机，也即SVM，号称分类算法，甚至机器学习界老大哥。其理论优美，发展相对完善，是非常受到推崇的算法。       本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现-序列最小优化，也即SMO。       另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法。回到顶部       1.分割超平面：就是决策边界       2.间隔：样本点到分割超平面的距离       3.支持向量：离分割超平面距离最近的样本点回到顶部  &...

wind_blastLDA参数：K为主题个数，M为文档总数，是第m个文档的单词总数。 是每个Topic下词的多项分布的Dirichlet先验参数，  是每个文档下Topic的多项分布的Dirichlet先验参数。是第m个文档中第n个词的主题，是m个文档中的第n个词。剩下来的两个隐含变量和分别表示第m个文档下的Topic分布和第k个Topic下词的分布，前者是k维(k为Topic总数)向量，后者是v维向量（v为词典中term总数）。LDA生成过程：所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。GibbsSampling学习LDA：GibbsSampling是Markov-ChainMonteCarlo算法的一个特例。这个算法的运行方式是每次选取概率向量的一个维度，给定其他维度的变量值Sample当前维度的值。不断迭代，直到收...

转自穆晨阅读目录前言词向量算法原理训练算法剖析：如何计算某个词向量的概率朴素贝叶斯分类算法的完整实现小结回到顶部      本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。回到顶部      朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果挺不错的。      在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。---它一般是一个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表示其对应的单词是否在文档中出现。      比如说，词汇表只有三个单词：'apple','orange','melo'，某文档中，apple和melo出现过，那么其对应的词向量就是{1,0,1}。      这种模型通常称为词集模型，如果词向量元素是整数类型，每个元素表示相应单词在文档中出现的次数(0...

这是转载的别人的解决方法：原案例分析：1、原来的网站在wamp环境下搭建完成，一切正常，上传到虚拟主机环境为lnmp，结果访问时可以打开主页，然后点其他页面全部报404错误； 2、经分析得出原因：原网站环境为wamp使用了伪静态，伪静态规则写在网站根目录的.htaccess文件中，Apache下默认识别此文件内容，而Nginx服务器不识别.htaccess文件，导致伪静态规则无效，自然无法解析url地址，导致404错误（文件不存在） 3、解决办法：因为Nginx服务器不识别.htaccess文件的，所以原来写在此文件中的伪静态规则需要转移出来，转移方式有两种：方法一、如果想保留.htaccess文件，则在linux服务器此目录 /usr/local/nginx/conf/rewrite/下建立一个伪静态规则配置文件名字任取，例如：/usr/local/nginx/conf/rewrite/my.conf，将原来在.htaccess文件中的rewrite规则转换成nginx下的rewrite规则，提供一个自动转换网址 http://www.anil...

/本文整理自《Java并发编程的艺术》第二章作者：方腾飞 魏鹏 程晓明原子（atomic）本意是“不能被进一步分割的最小粒子”，而原子操作（atomicoperation）意为“不可被中断的一个或一系列操作”。在多处理器上实现原子操作就变得有点复杂。让我们一起来聊一聊在Intel处理器和Java里是如何实现原子操作的。在了解原子操作的实现原理前，先要了解一下相关的术语:术语名称英文解释缓存行Cacheline缓存的最小操作单位比较并交换CompareandSwapCAS操作需要输入两个数值，一个旧值(期望操作前的值)和一个新值，在操作期间先比较旧值有没有发生变化，如果没有发生变化，才交换成新值，发生了变化则不交换。CPU流水线CPUpipelineCPU流水线的工作方式就像工业生产上的装配流水线，在CPU中由5~6个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线，然后将一条X86指令分成5~6步后再由这些电路单元分别执行，这样就能实现在一个CPU时钟周期完成一条指令，因此提高CPU的运算速度内存顺序冲突Memoryorderviolation内存顺序冲突一般是由假共享引起的，假共享是指多个C...

面试的时候经常会遇见诸如：“java中的HashMap是怎么工作的”，“HashMap的get和put内部的工作原理”这样的问题。本文将用一个简单的例子来解释下HashMap内部的工作原理。首先我们从一个例子开始，而不仅仅是从理论上，这样，有助于更好地理解，然后，我们来看下get和put到底是怎样工作的。我们来看个非常简单的例子。有一个”国家”(Country)类，我们将要用Country对象作为key，它的首都的名字（String类型）作为value。下面的例子有助于我们理解key-value对在HashMap中是如何存储的。1. Country.javapackageorg.arpit.javapostsforlearning;publicclassCountry{Stringname;longpopulation;publicCountry(Stringname,longpopulation){super();this.name=name;this.population=population;}publicStringgetName(){returnname;}publ...

在spring3.2中，新增了@ControllerAdvice注解，可以用于定义@ExceptionHandler、@InitBinder、@ModelAttribute，并应用到所有@RequestMapping中。参考：@ControllerAdvice文档创建MyControllerAdvice，并添加@ControllerAdvice注解。packagecom.sam.demo.controller;importorg.springframework.ui.Model;importorg.springframework.web.bind.WebDataBinder;importorg.springframework.web.bind.annotation.*;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;/***controller增强器*@authorsam*@since2017/7/17*/@ControllerAdvicepublicclassMyControllerAdvice{/***应用到所有@RequestMapping...

一般情况下，每个项目占用一个根目录，而不是一个根目录下面有多个项目。比如说，安装xampp，xampp的安装路径为：D:安装好后，D盘下面就会有一个文件夹：xampp，如图：而默认的xampp的根目录是xampp文件夹下的htdocs文件夹，即根目录的路径为：D:xampphtdocs如果htdocs文件夹下有一个文件，叫做index.php，我们就可以这样访问：localhost/index.php这就等价于D:xampphtdocsindex.php。如果我们有2个项目，一个叫a项目，一个叫b项目，如图：如果我们想分别访问，就必须这样写：localhost/a/index.phplocalhost/b/index.php这就是所谓的单一的根目录。那我们能不能为a和b项目各设置一个根目录呢？这样我们访问a和b项目时就可以这样访问：localhost/index.php （即localhost/a/index.php）localhost:8090/index.php （即localhost/b/index.php）这样，a的根目录就是localhost，b的根目录就...