1 Command类中的rebalnace方法 在上篇文章中解说了,创建Ring已经为Ring加入设备.在加入设备后须要对Ring进行平衡,平衡 swift-ring-builder object.builder rebalance 首先会调用swift/cli/ringbuilder.py中方法,在main方法中首先会判读/etc/swift目录下是否有object.builder文件假设有就反序列化来初始化RingBuilder类.然后依据命令中的 第三个參数rebalance调用Comma…

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中,源代码剖析许多.不方便学习,也不方便以后复习,这里把这些算法进行归类.对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的remove删除算法.源代码中介绍了函数remove.remove_copy.remove_if.remove_copy_if.unique.unique_copy. 并对这些函数的源代码进行具体的剖析.并适当给出使用样例,具体详见以下源代码剖析. remove移除算法源代码剖析 // remove, remove_if, rem…

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中.源代码剖析许多.不方便学习.也不方便以后复习,这里把这些算法进行归类.对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的merge合并算法. 源代码中介绍了函数merge.inplace_merge.并对这些函数的源代码进行具体的剖析,并适当给出使用样例,具体详见以下源代码剖析. merge合并算法源代码剖析 // merge, with and without an explicitly supplied comparison function.…

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中,源代码剖析许多,不方便学习,也不方便以后复习.这里把这些算法进行归类,对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的sort排序算法,SGI STL中的排序算法不是简单的高速排序,而是交叉利用各种排序:堆排序.插入排序和高速排序:这样做的目的是提高效率.针对数据量比較大的採用高速排序,数据量比較小的能够採用堆排序或插入排序. 本文介绍了有关排序的算法random_shuffle.partition.stable_partition.sort.s…

首先回顾前面的文章,我们把for_each 归类为非变动性算法,实际上它也可以算是变动性算法,取决于传入的第三个参数,即函数 指针.如果在函数内对容器元素做了修改,那么就属于变动性算法. 变动性算法源代码分析与使用示例: 一.copy.copy_backward  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39…

网上介绍K-近邻算法的样例非常多.其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍<机器学习实战>,尽管K-近邻算法本身非常easy,但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够,所以本文将对其源码进行分析. 什么是K-近邻算法? 简单的说,K-近邻算法採用不同特征值之间的距离方法进行分类.所以它是一个分类算法. 长处:无数据输入假定,对异常值不敏感 缺点:复杂度高 好了,直接先上代码,等会在分析:(这份代码来自<机器学习实战>) def classify0(…

1 初始加入设备后.上传Object的详细流程  前几篇博客中,我们讲到环的基本原理即详细的实现过程,加入我们在初始创建Ring是执行例如以下几条命令: •swift-ring-builder object.builder create 5 3 1   •swift-ring-builder object.builder add z1-127.0.0.1:6010/sdb1 100     •swift-ring-builder object.builder add z2-127.0.0.1:6…

目录 Weka算法翻译(部分) 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 1.2 搜索方法 2. 分类算法 2.1 贝叶斯算法 2.2 Functions 2.3 Lazy 2.4 Meta Weka算法翻译(部分) 只翻译了感兴趣的一些算法,都是一些简单的算法. 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 CfsSubsetEval:通过考虑每个特征的单独预测能力以及它们之间的冗余成都来评估属性子集的价值 Classif…

weka中实现了很多机器学习算法,不管实验室研究或者公司研发,都会或多或少的要使用weka,我的理解是weka是在本地的SparkML,SparkML是分布式的大数据处理机器学习算法,数据量不是很大的时候,使用weka可以模拟出很好的效果,决定使用哪个模型,然后再继续后续的数据挖掘工作. 下面总结一个eclipse中调用weka的Classifier分类器代码的Demo,通过这个实例,可以进一步跟踪分类算法的原理,查看weka源码,下一节中,介绍最简单的IB1(1NN)算法源码的具体分析. 以下…

0: 主要函数调用分析 rtmpdump 是一个用来处理 RTMP 流媒体的开源工具包,支持 rtmp://, rtmpt://, rtmpe://, rtmpte://, and rtmps://.也提供 Android 版本. 最近研究了一下它内部函数调用的关系. 下面列出几个主要的函数的调用关系. RTMPDump用于下载RTMP流媒体的函数Download: 用于建立网络连接(NetConnect)的函数Connect: 用于建立网络流(NetStream)的函数 rtmpdump源代码…