样本均衡第20页

网关 GateWay 的使用详解、路由、过滤器、跨域配置

1.1作用反向代理（请求的转发）路由和负载均衡身份认证和权限控制对请求限流1.2相比于Zuul的优势SpringCloudGateway基于Spring5中提供的WebFlux，是一种响应式编程的实现，

wcy0310·2025-05-06 08:09

【ACM MM会议-2024工业异常检测】FiLo++:融合细粒度描述和形变定位的零样本/少样本异常检测

论文链接：代码摘要写目前异常检测方法的限制需要大量目标类别的正常样本-》限制去快速适应场景Anomalydetectionmethodstypicallyrequireextensivenormalsamplesfromthetargetclassfortraining

Best_Me07·2025-05-06 08:08

FiLo++的框架图介绍

FiLo++框架图模块详解1.文本生成模块NormalTexts功能：生成正常样本的文本描述。

Best_Me07·2025-05-06 07:35

k8s nodeport无法访问_k8s学习之service详解

service能够提供负载均衡能力，但是在使用上有以下限制：只提供4层

weixin_39756895·2025-05-06 05:52

C++负载均衡远程调用学习之负载均衡算法与实现

目录01lars系统架构回顾02lars-lbAgentV0.4-route_lb处理report业务流程03lars-lbAgentV0.4-负责均衡判断参数配置04lars-lbAgentV0.4-

李匠2024·2025-05-06 01:25

系统架构设计师第二版教材模拟题第二组（含解析）

A.容器编排B.服务间通信的治理（如熔断、监控）C.数据库分片D.前端负载均衡答案：B解析：ServiceMesh（如Istio）通过Sidecar代理实现服务通信的自动化管理，与业务逻辑解耦。

软考和人工智能学堂·2025-05-05 23:46

【数仓重构】基于StarRocks的敏捷数仓

1.2实现这里注意date_trunc指定dt，类似Hive中的分区，如果不指定容易数据不均衡以及查询效率折扣。CREATETABLEbigdat

Sonnie0000001（马库斯）·2025-05-05 20:25

【Linux常见应用配置专题】第四章：Nginx反向代理与负载均衡完全手册

第四章：Nginx反向代理与负载均衡完全手册提示：想要将Web服务器性能提升10倍？本章将带您深入Nginx核心架构，掌握百万并发背后的配置奥秘，从基础反向代理到动态负载均衡，打造企业级高性能网关！

全息架构师·2025-05-05 18:14

OceanBase租户扩缩容的三种方法

OceanBase租户扩缩容的三种方法租户扩缩容：调整UnitConfig场景一：租户配置了独立的资源规格场景二：多个租户使用了相同的资源规格租户扩缩容：调整UnitNumber设置租户内的负载均衡策略修改

GottdesKrieges·2025-05-05 18:11

从代码学习深度学习 - 目标检测前置知识(二) PyTorch版

utils_for_huitu.py`)1.3可视化多尺度锚框1.4多尺度检测（理论）二、自定义目标检测数据集2.1读取数据2.2创建Dataset类2.3创建DataLoader2.4验证数据加载2.5可视化数据集样本总结前言大家好

飞雪白鹿€·2025-05-05 16:01

数据服务自动化扩缩容策略设计

数据服务自动化扩缩容策略设计关键词：自动化扩缩容、数据服务、策略设计、负载均衡、资源调度、弹性计算、微服务摘要：本文深入探讨数据服务自动化扩缩容策略的核心设计原理，从基础概念到数学模型，再到实战落地形成完整技术体系

AI天才研究院·2025-05-05 15:53

高速接口：PCIe 3.0 Link Training的详细过程

PCIe3.0的链路训练在兼容前代协议的基础上，引入了更复杂的均衡（Equalization）机制以支持8.0GT/s的高速率。以下是详细步骤：1.链路训练的三个核心阶段(1)接收器检测（Rece

InnoLink_1024·2025-05-05 15:23

26:支持向量机

1.支持向量机介绍：支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别表现出许多特有的优势

Echo``·2025-05-05 13:08

20学习提升：gRPC源码中的那些优秀设计（下）

这篇文章我们继续来分析gRPC源码中的优秀设计~设计模式（续）注册器模式gRPC的负载均衡器的注册中就使用到了注册器模式，我们需要按照gRPC的Builder接口来实现一个balancer，然后再将实现好的

闫同学鸭·2025-05-05 12:01

深度学习：泛化能力、不收敛

一、什么是“泛化能力”是指一个机器学习算法对于没有见过的样本的识别能力。我们也叫做举一反三的能力，或者叫做学以致用的能力。举个例子，通过学习，小学生就可以熟练的掌握加减法，那么他们是怎么做到的呢？

南淮北安·2025-05-05 11:25

Kubernetes(k8s)学习笔记(五)--部署Ingress实现域名访问和负载均衡

Ingress是基于nginx，通过在k8s中部署ingress，可实现域名访问和pod节点间的负载均衡。

moxiaoran5753·2025-05-05 07:23

反向代理、负载均衡与镜像流量：原理剖析、区别对比及 Nginx 配置实践

在现代网络架构中，反向代理、负载均衡和镜像流量是保障系统高效、稳定、安全运行的关键技术。虽然它们都涉及网络流量的管理与分发，但在功能、应用场景和实现方式上有着显著差异。

绝顶少年·2025-05-05 05:45

负载均衡的常见实现方式

HTTP重定向HTTP重定向服务器就是一个普通的服务器，当用户访问时，其会根据一定的算法得到服务器集群的一个真实服务器的IP地址，将其放在HTTP响应头中，响应状态码为（302），当用户浏览器接收到这个响应时，会将得到的真实服务器的IP地址提出并重新访问。如上图所示，当用户访问域名时通过DNS解析得到114.100.20.200，然后访问114.100.20.200，也就是HTTP重定向服务器，响

WziH_CSDN·2025-05-05 05:45

Java并发编程开源项目推荐（2025版）

二、分布式高并发框架‌ApacheDubbo‌企业级RPC框架支持服务异步调用与集群容错，结合线程池优化与负载均衡策略高效

·2025-05-05 05:26

基于LVS+Keepalived+NFS的高可用负载均衡集群部署

2.1部署环境介绍2.2项目的拓扑结构2.3项目环境调试2.4项目的部署2.4.1安装软件；2.4.2NFS服务器配置2.4.3Web节点配置2.5项目功能的验证2.6项目对应服务使用的日志项目功能负载均衡功能实现原理

柳依依@·2025-05-05 00:12

C++负载均衡远程调用学习之实时监测与自动发布功能

目录1.LarsDns-V0.3BackenThread后端实时监控线程流程2.LarsDns-V0.3加载当前Route版本号方法实现3.LarsDns-V0.3加载RouteChange修改表的信息4.LarsDns-V0.3实现实时监控流程线程业务5.LarsDnsV0.3编译bug修改和功能测试6.LarsWeb管理界面的集成7.LarsDnsV0.3Dns模块总结1.LarsDns-V0

李匠2024·2025-05-05 00:41

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks GANs）

以下是详细介绍：1.基本概念生成器（G）：生成器试图生成逼真的假样本（如图像），其输入通常是随机噪声（如高斯噪声或均匀噪

嘿丨嘿·2025-05-04 19:09

高性能负载均衡：分类及架构

单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务

用心去追梦·2025-05-04 15:09

逻辑回归基本流程及鸢尾花项目实战

一、逻辑回归基本流程1、逻辑回归从一组样本的多个特征值中学习规律，建立模型（学习的模型抽象为一个公式f(x)），用这个模型来预测其他样本的结果。而逻辑回归是将预测结果分类。

懿小迪·2025-05-04 13:28

读论文笔记-Flamingo：少样本视觉语言模型

读论文笔记-Flamingo：少样本视觉语言模型Plomblems本文拟解决多模态机器学习中，如何将训练好的模型快速适应到少量标注数据的新任务中的问题。

joseanne_josie·2025-05-04 13:27

Few-Shot Object Detection with Sparse Context Transformers-CVPR论文汇报

Few-ShotObjectDetectionwithSparseContextTransformers-CVPR论文汇报背景（Background）迁移学习（transferlearning）是目前解决少样本问题的一个有效方法迁移学习就是在源域

joseanne_josie·2025-05-04 12:26

手把手教你用Python实现支持向量机（SVM）分类——以鸢尾花数据集为例

这种特性使得它在处理小样本、高维度数据时表现优异，被广泛应用于文本分类、图像识别等领域。二、SVM核心原理揭秘2.1超平面与支持向量想象在二维空间中用直尺画分界

烂蜻蜓·2025-05-04 12:25

主从数据库同步配置详解（MySQL/MariaDB）

通过设置主从架构，可以实现数据的自动备份、负载均衡、甚

运维の小LIAN·2025-05-04 10:41

消息队列核心源码解析与架构设计

背景介绍消息队列作为分布式系统中不可或缺的组件，对于实现高可用性、负载均衡、异步处理等功能至关重要。

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-04 09:08

常见优化器总结

一、BGD(批量梯度下降)定义：批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。优点：一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。

几两春秋梦_·2025-05-04 09:37

Service（svc）到 Endpoint 的映射

配置负载均衡规则：IPVS模式：通过ipvsadm在内核中配置虚拟服务（VIP）到后端Pod（RealS

欧先生^_^·2025-05-04 08:27

ipvsadm，是一个什么工具？

ipvsadm（IPVirtualServerAdministration）是Linux内核中IPVS（IPVirtualServer）模块的管理工具，用于配置和监控内核级的负载均衡规则。

欧先生^_^·2025-05-04 08:27

Diffusion Model相关论文解析之(一)Denoising Diffusion Probabilistic Models

主要实现过程1、摘要‌DenoisingDiffusionProbabilisticModels(DDPMs)是一种基于参数化的马尔可夫链的模型，它使用变分推理进行训练，以在有限时间内生成与数据匹配的样本

mm_exploration·2025-05-04 07:53

C++负载均衡远程调用学习之订阅功能与发布功能

目录1.lars-DnsV0.1回顾2.Lars-DnsV0.2-订阅功能的订阅模块分析3.Lars-DnsV0.2-订阅模块的类的单例创建及方法属性初始化4.Lars-DnsV0.2-发布功能的实现5.Lars-DnsV0.2-发布功能的总结6.Lars-DnsV0.2-订阅流程复习7.Lars-DnsV0.2-订阅模块的集成8.Lars-DnsV0.2订阅模块的测试9.Lars-DnsV0.2

李匠2024·2025-05-04 06:50

C++负载均衡远程调用学习之异步消息任务功能与连接属性

目录1.LarV0.11-异步消息机制的event_loop增添属性分析2.LARS3.LarV0.11异步消息发送机制的实现及测试4.LarV0.11异步消息任务机制bug修复和效果演示5.LarV0.12链接参数属性的绑定1.LarV0.11-异步消息机制的event_loop增添属性分析##4)事件触发event_loop接下来我们要尝试添加多路IO的处理机制，当然linux的平台下，最优的

李匠2024·2025-05-04 06:48

Offer来了 Java面试核心知识点框架篇

★精细讲解JVM原理、Java基础、并发编程、数据结构和算法、网络与负载均衡★深入挖掘数据库与分布式事务、分布式缓存原理及应用、设计模式原理及实现★快速掌握Spring、SpringCloud、Netty

泡泡Java·2025-05-04 04:36

【hadoop】案例：MapReduce批量写入HBase

具体样本数据如下所示：03103,1980,4103103

火龙谷·2025-05-04 02:53

Spring Cloud与Service Mesh集成：Istio服务网格实践

文章目录引言一、SpringCloud与ServiceMesh概述二、Istio服务网格架构三、SpringCloud与Istio集成的基础设施准备四、服务发现与负载均衡五、流量管理与弹性模式六、安全通信与认证授权七

程序媛学姐·2025-05-04 00:07

Loss-Free Balancing MoE论文解读：无损负载均衡的突破

Loss-FreeBalancingMoE论文解读：无损负载均衡的突破《AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRATEGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS》是一篇由

阿正的梦工坊·2025-05-03 18:31

基于机器学习的web入侵检测

2021年5月到2021年7月的log数据为训练.2021年8月到2021年10月为预测数据数据集处理web攻击属于机器学习的分类问题,分类问题有可以分为监督学习和无监督学习.本文使用监督学习,也就是说样本需要提前标注

AI拉呱·2025-05-03 17:52

RabbitMQ 高级特性——消息分发

文章目录前言消息分发RabbitMQ分发机制的应用场景1.限流2.负载均衡前言当RabbitMQ的队列绑定了多个消费者的时候，队列会把消息分发给不同的消费者，每条消息只会发送给订阅列表的一个消费者，但是呢

不能再留遗憾了·2025-05-03 14:28

科学计算与matlab语言期末答案,科学计算与MATLAB语言答案

【单选题】当实验或测试所获得的样本数据有误差时，适合用来估算数据的方法是()。【单选题】利用MATLAB的符号计算功能求微分方程初值问题的解析解时，所用到的函数是()。

扬云飞·2025-05-03 10:07

LangChain Agent核心解析：Zero-Shot-ReAct策略实现与实战指南

引言在LangChain的Agent框架中，zero-shot-react-description是一种预定义的Agent类型，它结合了Zero-Shot（零样本学习）和ReAct（推理+行动）策略，主要用于根据工具的描述动态选择和执行工具

lczdyx·2025-05-03 09:00

架构第八章：nginx的负载均衡和高可用

代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1

琴剑诗酒·2025-05-03 07:47

【统计方法】交叉验证：Resampling, nested 交叉验证等策略【含R语言】

Resampling(重采样方法)重采样方法是从训练数据中反复抽取样本，并在每个（重新）样本上重新调整模型，以获得关于拟合模型的附加信息的技术。

pen-ai·2025-05-03 06:41

Kafka的Rebalance机制可能引发什么问题？如何优化？怎么减少不必要的Rebalance

Rebalance机制的核心目的是确保每个消费者都能处理适当数量的分区，以实现负载均衡和高可用性。

搞不懂语言的程序员·2025-05-03 06:40

Kafka的Topic分区数如何合理设置？

分区数设置原则1.并发能力基准分区数决定最大消费者并行度，建议设置为消费者组内消费者数量的整数倍例如：消费者组有4个实例→分区数设为4/8/12等这里定义的目的是为了让消费者能均匀的分配到分区，避免打破负载均衡