分布式机器学习

10分钟带你了解分布式系统的补偿机制

我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过DNS服务，网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备，而这些服务于设备都不一定是一直稳定的
咖啡加剁椒·2024-02-19 22:53

Git常用命令整理

与常用的版本控制工具CVS,Subversion等不同，它采用了分布式版本库的方式，不必服务器端软件支持，使源
刘贤松·2024-02-19 21:06

vivado RAM HDL Coding Techniques

Vivadosynthesis可以解释各种RAM编码风格，并将它们映射到分布式RAM中或块RAM。
cckkppll·2024-02-19 21:50

SpringCloud第一天

单体架构的优缺点如下：优点：架构简单部署成本低缺点：耦合度高（维护困难、升级困难）1.2.分布式架构分布式架构：根据业务功能对系统做拆分，每个业务功能模块作为独立项目开发，称为一个
是程序喵呀·2024-02-19 21:07

一文带你了解UI自动化测试框架

Python+Selenium+Unittest+Ddt+HTMLReport分布式数据驱动自动化测试框架结构1、Business：公共业务模块，如登录模块，可以把登录模块进行封装供调用------login_business.pyfromPage_Object.Common_Page.login_pageimportLogin_PagefromHTMLReportimportloggerimpo
咖啡加 剁椒·2024-02-19 21:02

分布式学习笔记

1.CAP理论Consistency（一致性）：用户访问分布式系统中的任意节点，得到的数据必须一致。Availability（可用性）：用户访问集群中的任意健康节点，必须得到相应，而不是超时或拒绝。
重生之Java再爱我一次·2024-02-19 20:46

Seata

Seata1.分布式事务问题1.1本地事务本地事务也就是传统的单机事务。在传统数据库事务中，必须要满足四个原则：原子性（Atomicity）：原子性确保事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。
重生之Java再爱我一次·2024-02-19 20:16

分布式相关概念

分布式原理1.CAP理论CAP理论是分布式系统中的一个基本理论，它由计算机科学家EricBrewer在2000年提出。
重生之Java再爱我一次·2024-02-19 20:15

马士兵 day4_Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解

day4_Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解云计算：分布式计算，分布在多台机器上同时运行的运算。
PC_Repair·2024-02-19 20:28

kafka的安装，用于数据库同步数据

1.0背景调研因业务需求，需要查询其他部门的数据库数据，不方便直连数据库，所以要定时将他们的数据同步到我们的环境中，技术选型选中了kafka+CDCKafka是Apache旗下的一款分布式流媒体平台，Kafka
Libby博仙·2024-02-19 20:10

Sharding-JDBC学习笔记

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，提供了分布式数据库的跨节点分片和分布式事务解决方案。
重生之Java再爱我一次·2024-02-19 20:03

Flink CDC 3.0 正式发布，详细解读新一代实时数据集成框架

一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性
·2024-02-19 20:57

sensitive-word v0.13 特性版本发布 支持英文单词全词匹配

拓展阅读sensitive-word-adminv1.3.0发布如何支持分布式部署？
·2024-02-19 20:26

STM32玩转物联网实战篇：3.1.ESP8266 WIFI模块WEBClient通信示例详解GET、POST（心知天气、Onenet）

1、准备开发板开发板功能区分布图开发板俯视图2、HTTP协议介绍HTTP协议简介    HTTP（HyperTextTransferProtocol）协议，即超文本传输协议，是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议
AIoT-韶华分明·2024-02-19 20:24

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
人才程序员·2024-02-19 20:23

HarmonyOS4.0应用开发【学习笔记3：安装DevEco Studio开发环境】

是面向全场景多设备，提供一站式的分布式应用开发平台，支持分布式多端开发、分布式多端调测、多端模拟仿真，全方位的质量与安全保障。特点高效智能代码编辑：支持ArkTS、J
tiamo_16·2024-02-19 20:16

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

HarmonyOS2.0 华为鸿蒙开发学习实战教程

对应用开发者而言，HarmonyOS采用了多种分布式技术，使得应用程序的开发实现与不同终端设备
是一只萨摩耶·2024-02-19 20:37

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

计算机网络——14CDN

单个超级服务器无法提供服务（为什么）挑战：异构性不同用户拥有不同的能力解决方案：分布式的，应用层面的基础设施多媒体：视频视频：固定速度显示的图像序列网络视频特点：高码率：>10x于音频,高的网络带宽需求可以被压缩
Aubyn11·2024-02-19 20:52

GlusterFS：开源分布式文件系统的深度解析与应用场景实践

GlusterFS作为一款开源的、高度可扩展的分布式文件系统，以其独特的无中心元数据设计和灵活的卷管理机制，在众多场景中脱颖而出，为解决大规模数据存储难题提供了强有力的支持。
超逮虾户·2024-02-19 19:20

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

Docker实用篇

分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。
是程序喵呀·2024-02-19 18:56

如何保证MySQL和Redis的数据一致性？

图片来自Pexels什么是数据的一致性一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。而一致性又可以分为强一致性与弱一致性。
架构师小秘圈·2024-02-19 18:50

操作系统（第一章之概念、形成、特征、功能）

可扩充性4.开放性二、操作系统的形成与发展（一）、推动操作系统发展的动力（二）、操作系统的形成1.无操作系统2.批处理系统3.分时系统4.实时系统5.微机操作系统6.多处理器操作系统7.网络操作系统8.分布式操作系统
IT小庄同学·2024-02-19 18:49

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 18:51

一文带你读懂PolarDB分布式版集分一体化

1月17日，在阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云PolarDB分布式产品部负责人黄贵发表了《分布式的PolarDB：分布式的能力，一体化的体验》主题演讲。
·2024-02-19 18:18

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·2024-02-19 18:13

PolarDB-X的XPlan索引选择

全局索引是分布式数据库为了避免全分片扫描，冗余一份数据，采用与主表不同分区键的索引表。列存索引是主表的列存副本，提供HT
·2024-02-19 18:08

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45

FastDFS 分布式集群搭建详解

文章目录前言1、整体架构2、安装配置FastDFS集群2.1配置tracker2.2配置storage3、启动集群4、查看集群情况5、nginx配置5.1配置storage的四台机器的nginx5.2配置tracker的两台机器的nginx5.3配置统一入口前言阅读本文章之前请先看上一篇单机版FastDFS安装配置详解，所以本文有些内容我就一笔带过，传送门：《FastDFS环境搭建及使用详解》1、
程序员大佬超·2024-02-19 16:39

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

第五节 zookeeper集群与分布式锁_2

1.分布式锁概述1.1什么是分布式锁1）要介绍分布式锁，首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁。线程锁：主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。
做个专注的工程师·2024-02-19 16:01
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