RocketMQ 4.5版本之前，可以采用主从架构进行集群部署，但是如果master节点挂掉，不能自动在集群中选举出新的Master节点，需要人工介入，在4.5版本之后提供了DLedger模式，使用Raft算法，如果Master节点出现故障，可以自动选举出新的Master进行切换。 **Raft协议
分布式一致性是构建可靠的分布式系统的关键要素之一。为了确保数据的一致性和可用性，一致性算法的设计变得至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨两个与分布式一致性密切相关的主题：Raft 算法和 etcdRaft 存储系统。 ## Raft 算法：分布式一致性的基石 Raft 算法是一种分布式一致性算法，
# 决策树相关概念及简单实现 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3（信息增益）, C4.5（信息增益率）和CART（Gini系数）等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 构造树的基本想法
一、索引概述 1.1 索引的介绍 索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引 1.2 索引的优缺点 优点1：提
国内文章 LRU缓存替换策略及C#实现 https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17290125.html 这篇文章讲述了缓存替换策略，特别是LRU算法。LRU算法基于这样一个假设：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。通常我们会用双向链表来实现这个
AR概述 AR的意义：让虚拟世界套与现实世界建立联系，并可以进行互动。 AR的技术实现：通过实时地计算摄影机输出影像的位置及角度，并在内部通过算法识别将场景中的事物，然后在内部模拟的三维坐标系中给识别到的事物建立坐标，然后在特定的坐标上添加相应的图像、视频、3D模型，最终通过手机屏幕合成一个AR效果
1 简要介绍 随着微服务架构的不断发展，分布式系统逐渐普及到后端领域的每一个角落。 在分布式系统中，跨多个服务的数据一致性一直是一个重大挑战，为解决这一挑战，分布式事务应运而生。 作者在之前的文章《五种分布式事务解决方案》和《4大主流分布式算法介绍》中，详细介绍了分布式事物的解决方案以及实现原理。接
目录Nginx 负载均衡笔记1. 概述1.1 Nginx 简介1.2 负载均衡概述2. 四层负载均衡（传输层）2.1 工作原理2.2 特点2.3 优缺点优点缺点2.4 示例场景3. 七层负载均衡（应用层）3.1 工作原理3.2 特点3.3 优缺点优点缺点3.4 示例场景4. Nginx 调度算法4.
交易流程 比特币的交易流程涉及多个步骤和参与方，包括发送方、接收方、矿工和比特币网络中的节点。以下是比特币交易的详细流程： 创建交易: 生成比特币地址：比特币地址是一个由公钥生成的字符串，用于接收比特币。每个用户在创建比特币钱包时，都会生成一对公钥和私钥。公钥通过哈希算法生成比特币地址，私钥用于签名
什么是建模？ 问题——>数据——>模型——>结论 统计建模的本质 收集、分析、展示、解释数据 统计问题 回归： 横截面数据、纵向数据 分类： 横截面数据、分类数据 我们观测不到真值，观测到的数据一定有误差。 如何确定模型？ 1.根据探索性数据分析主观确定一个参数模型或者一个算法。 2.根据已知数据训
高斯消元例题 题目要求的是球心的 n 维坐标，给了n+1个点的坐标，用二维的圆来思考,n+1个点到圆心的距离相等，可以列出n+1个等式 √∑(ai,j-bj)2=r(r为半径) 两边同时平方得到∑(ai,j-bj)2=r2 因为ai,j已知，所以有n+1个二次方程来解n维坐标和r。 考虑学过的算法并
前言 Linux内核中是如何分配出页面的，如果我们站在CPU的角度去看这个问题，CPU能分配出来的页面是以物理页面为单位的。也就是我们计算机中常讲的分页机制。本文就看下Linux内核是如何管理，释放和分配这些物理页面的。 伙伴算法 伙伴系统的定义 大家都知道，Linux内核的页面分配器的基本算法是基
在上一小节中，我们完成了对BMPImage类的构建，成功实现了我们这个小小引擎的图像输出功能。 你已经完成了图像输出了，接着就开始路径追踪吧。。。 开个玩笑XD 对于曾经学习过一些图形学经典教材的人来说，下一步应当开始着手于画线算法了，但对于本文来说，肯定是要走一些不走寻常路的。 所谓万事开头难，我
(2017年写的博客，搬过来) 断断续续看了几个月的机器学习，我觉得是时候总结一下了。正如题目讲的那样，我只说我所理解的机器学习，我不能保证我理解的都对，很多东西可能是我的误解，但无论说错了什么，我都认。如果有人发现错误，恳请指正，不胜感激。 我不讲算法也不讲公式推导，因为，我从头到尾都没看懂。 我
现在有很多去除水印的工具，但基本上都需要你花钱。作为资深白嫖党，想让我花钱，那是不可能的。 于是我做了下research(search, search, research…)，我发现现在的“去水印”基本上都是一个思路：利用图像修复算法。把有水印的地方看作是图像损坏的地方，用相邻像素替换那些损坏的地方
本文主要从设计与原理方面分享优化过程中的思考，不涉及具体的代码实现。在分析过程中我会写一些当时思考的问题，在看后续答案时可以自己也先思考一下 老的限流方案 首先讲解一下原本网关限流功能的实现方案，省略其中的白名单，黑名单，令牌桶算法实现等一些细节 限流策略中包含多种策略，比如根据用户维度限流，ip维
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强
1、背景 在当今快节奏的软件开发环境中，设计师与开发者之间的协同工作显得尤为重要。然而，理解并准确实现设计稿的意图常常需要耗费大量的时间和沟通成本。为此，开源社区中出现了一个引人注目的项目——screenshot-to-code，它利用AI人工智能技术（机器学习算法和视觉分析技术），将屏幕截图自动转
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 前言 虽然血压（BP）的测量现在广泛地由自动无创血压（NIBP）监测设备进行，因为它们不需要熟练的临床医生，也不存在并发症的风险，但其准确性仍存疑。本研究开发了一种新的基于端到端深度学习的算法，该算法直接
