Goosip协议 去中心化.容错和最终一致性的算法 信息达到同步的最优时间:log(N). 功能: 节点发现 数据广播 gossip中有三种基本的操作: push - A节点将数据(key,value,version)及对应的版本号推送给B节点,B节点更新A中比自己新的数据 pull - A仅将数据key,version推送给B,B将本地比A新的数据(Key,value,version)推送给A,A更新本地 push/pull - 与pull类似,只是多了一步,A再将本地比B新的数据推送给B,B…

目录: 预备知识 reflect.Typeof.reflect.ValueOf Value.Type 动态调用 通过反射可以修改原对象 实现类似“泛型”的功能   1.预备知识: Go的变量都是静态类型(声明时指定的类型),它也有底层类型(定义类型时指定的基础类型,即:它是以什么形式存储的): 一个接口变量存储了一对(value, type):赋值给这个接口变量的具体值value.以及这个值的类型描述符type: Go的接口变量都是静态类型化的:一个接口类型变量总是保持同一个静态类型(即声明时指…

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当…

Oracle中的SQL分页查询原理和方法详解 分析得不错! http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51534006…

百度的面试官问:Web容器,Servlet容器,SpringMVC容器的区别: 我还写了个文章,说明web容器与servlet容器的联系,参考:servlet单实例多线程模式 这个文章有web容器与springMVC的联系: 客户端发出一个http请求给web服务器,web服务器对http请求进行解析,如果匹配DispatcherServlet的请求映射路径(在web.xml中指定),web容器将请求转交给DispatcherServlet 具体看下面: 1.Spring MVC概述: Spri…

本文内容是本人对Go语言的反射原理与使用的备忘录,记录了关键的相关知识点,以供翻查. 文中如有错误的地方请大家指出,以免误导!转摘本文也请注明出处:Go语言备忘录(2):反射的原理与使用详解,多谢! 参考书籍<The Go Programming Language>.<Go In Action>.<Go语言学习笔记>等 目录: 预备知识 reflect.Typeof.reflect.ValueOf Value.Type 动态调用 通过反射可以修改原对象 实现类似“泛型”…

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,…

0.聚类 聚类就是对大量的未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,聚类属于无监督的学习方法. 1.内在相似性的度量 聚类是根据数据的内在的相似性进行的,那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢?比较常见的方法是根据数据的相似度或者距离来定义的,比较常见的有: 闵可夫斯基距离/欧式距离 上述距离公式中,当p=2时,就是欧式距离,当p=1时,就是绝对值的和,当p=正无穷时,这个距离变成了维度差最大的那个值. 杰卡德相似系数 一般是…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直…