一.概述 kubernetes中Service是真实应用的抽象,将用来代理Pod,对外提供固定IP作为访问入口,这样通过访问Service便能访问到相应的Pod,而对访问者来说只需知道Service的访问地址,而不需要感知Pod的变化: Service是通过Label来关联Pod的,在Service的定义中,设置 .spec.selector为name=redis-master,将关联上Pod: #kubectl get service redis-master NAME  CLUSTER_IP…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

iPhone开发一些读书笔记 手机应用分类1.教育工具2.生活工具3.社交应用4.定位工具5.游戏6.报纸和杂志的阅读器7.移动办公应用8.财经工具9.手机购物应用10.风景区相关应用11.旅游相关的应用12.导航工具13.企业应用 Delegation模式——delegation(委托)模式就是使用回调机制 NSData.NSMutableData——存放二进制数据的数据类型 对于画图,你首先需要重载drawRect方法.UIKit提供了如下方法:UIRectFill(CGRect rect)…

Spring实战读书笔记 Spring-core Spring之旅 - DI 和 AOP 概念 spring 的Bean容器 spring 的 核心模块 Spring的核心策略 POJO 最小侵入式编程 Spring不会强迫你实现接口或者继承类,通过DI来装配POJO类型. 采用依赖注入和面向接口实现松耦合 依赖反转容器(IOC):将整体设计和局部实现之间的依赖关系反转,比如汽车厂设计汽车:如果先设计轮子,再根据轮子设计底盘,再根据底盘设计汽车,在我们更换轮子的时候就会由于轮子和底盘之间依赖关系…

<<Java RESTful Web Service实战>> 读书笔记 第一章   JAX-RS2.0入门 REST (Representational State ransfer) 表述性状态转移 REST 具有跨平台跨语言的优势 RPC请求都是HTTP协议的POST方法,使用SOAP协议和HTTP协议 RPC 是面向方法的调用 REST 是面向资源状态的 架构风格  RPC.REST.MVC JAX-RS .JAX-WS Jersey 第二章JAX-RS2.0快速实现 J2SE…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第6章:SVM 支持向量机. 支持向量机不是很好被理解,主要是因为里面涉及到了许多数学知识,需要慢慢地理解.我也是通过看别人的博客理解SVM的. 推荐大家看看on2way的SVM系列: 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列(二):SVM的理论基础 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 基本概念 SVM -…

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之…

软件测试基础 软件的复杂度已经超越了人的理解能力 1. 虽然高抽象的层次语言,程序框架,程序库等提高了人的生产力,但是还是需要开发者深入理解细节,可以减少开发时间,但是无法减少开发者学习整个技术栈的时间 2. 对于复杂的软件,如果测试人员不能掌握全部的信息,那么他的测试策略已经会错误(对于开发也是如此),所以需要和各个工作岗位的人进行协作 3. 软件复杂,所以测试用例需要进行迭代,持续地评估和反思 4. 大规模的软件中,对于少量代码的变更都不能掉以轻心 5. 单凭人的脑力已经很难应对复杂的软件测…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第14章 - 利用SVD简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结…

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.…

前言:工作之后一直在搞android,现在需要更多和后台的人员交涉,技术栈不一样,难免鸡同鸭讲,所以稍稍学习下. 这个例子取自于<Spring 3.x 企业应用开发实战>一书中的第二章,IDE是Intellij,数据库为mySql.在Spring Web中,一般把系统划分为3个部分: 1.持久层----数据库的操作 2.业务层----主要的业务逻辑判断 3.展现层----展示给用户的操作界面 这是一种大而化之的分类方式,比如展现层可能是html,也可能是移动端的App.持久层可能操作的数据库也…

声明:    本篇博客绝大多数内容为<Spring3.x企业开发应用实战>一书原内容,所有版权归原书作者所有!,仅供学习参考,勿作他用! 3.2 相关Java基础知识 Java语言允许通过程序化的方式间接对Class对象实例操作,Class文件由类装载器装在后,在JVM(Java虚拟机)中将形成一份描述Class结构的元信息对象,通过该元信息对象可以获知Class的结构信息: 如构造函数.属性和方法等.Java允许用户借由这个Class相关的元信息对象间接调用Class对象的功能,这就为使用程…

多线程的基础概念本人在学习多线程的时候发现一本书——java多线程编程实战指南.整理了一下书中的概念制作成了思维导图的形式.按照书中的章节整理,并添加一些个人的理解.…

一个Spring加载属性的工具类,指定目标位置之后可以用${}的方式加载配置文件 测试maven工程发送email的例子:运行成功的例子—github 常用的命令: mvn clean compile mvn clean test mvn clean package mvn clean install mvn archetype:generate  生成一个maven骨架,不用每次一个个目录新建 <maven实战>第五章65页左右,这部分先有个概念,对依赖的概念,之后如果项目中碰到依赖的问题再…

走一遍概念 An overview of Kubernetes control f Working with pods f Working with a replication controller f Working with services f Working with volumes f Working with secrets f Working with names f Working with namespaces f Working with labels and selecto…

knn算法: 1.优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 2.缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 3.适用数据范围:数值型和标称型. 一般流程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法:不适用 5.测试算法:计算正确率 6.使用算法:需要输入样本和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理. 2.1.1 导入数据 operator是排序时要用的 from numpy import * import operato…

最近在看多线程经典书籍Java并发变成实战,很多概念有疑惑,虽然工作中很少用到多线程,但觉得还是自己太弱了.加油.记一些随笔.下面简单介绍一下线程. 一  线程与进程   进程与线程的解释   个人觉得这个解释很形象. 二  线程的状态 线程状态图 说明:线程共包括以下5种状态.1. 新建状态(New)         : 线程对象被创建后,就进入了新建状态.例如,Thread thread = new Thread().2. 就绪状态(Runnable): 也被称为“可执行状态”.线程对象被创…

解释 Logistic回归用于寻找最优化算法. 最优化算法可以解决最XX问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大? 我们可以看到最XX问题,有寻找最小(最短时间)和最大等. 解决最小类问题会使用梯度下降法.可以想象为在一个山坡上寻找最陡的下坡路径. 同理,解决最大类问题会使用梯度上升法.可以想象为在一个山坡上寻找最陡的上坡路径. 寻找最优化算法,可以通过试图找到一个阶跃函数(step function),由于阶跃函数只返回…

第二章 创建数据集 2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable) ,数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field) ,数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例(example)和属性(attribute) .如表2.1所示 在表2-1所示的数据集中, PatientID 是行/实例标识符, AdmDate 是日期型变量, Age 是连续型变量, Diabetes 是名义型变量, Statu…

第一章 语言介绍 1.1 典型的数据分析步骤 1.2 获取帮助 help.start() help("which") help.search("which") 1.3 管理R工作区间函数 1.4 输入和输出 1.4.1 输入 函数 source("filename") 可在当前会话中执行一个脚本.如果文件名中不包含路径,R将假设此脚本在当前工作目录中.举例来说, source("1.R") 将执行包含在文件1.R中的R语句集合…

5.2.1 数据函数 abs: sqrt: ceiling:求不小于x的最小整数 floor:求不大于x的最大整数 trunc:向0的方向截取x中的整数部分 round:将x舍入为指定位的小数 signif:舍入为指定的有效数字位数 cos,sin,tan acos,asin,atan:反正弦,反余弦,反正切 cosh,sinh,tanh:双曲余弦,双曲正弦和双曲正切 acosh,asinh,atanh:反双曲余弦,反双曲正弦和反双曲正切 log(x,n):以n为底 log: log10: ex…

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<…

这篇简直是白写了,写到后面发现ggplot明显更好用 3.1 使用图形 attach(mtcars)plot(wt, mpg) #x轴wt,y轴pgabline(lm(mpg ~ wt)) #画线拟合title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars) R语言中画图只有一幅,如果要画多幅,用dev.new() 3.2 例子 dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)drugA <- c(16, 20, 27,…

1.3.3 工作空间 getwd():显示当前工作目录 setwd():设置当前工作目录 ls():列出当前工作空间中的对象 rm():删除对象 1.3.4 输入与输出 source():执行脚本…

选择器备忘: | :even 匹配所有索引值为偶数的元素,从 0 开始计数 :odd 匹配所有索引值为奇数的元素,从 0 开始计数 实例——设置table交替行变色: <script type="text/javascript"> $(function(){ $('#main_table tr').filter(':even').css({'background':'#0ff'}).filter(':odd').css({'background':'#f00'}); //注…

从面相对象编程到面相切面编程,是一种代码组织方式的进化. 每一代的代码组织方式,其实是为了解决当时面对的问题.比如写编译器和写操作系统的时候的年代当然要pop,比如写界面的时候当然要oop,因为界面这东西是人造的约定俗成的,继承关系清晰明了,当写互联网软件的时候自然要面相服务sop.大型商务系统的编写,问题就更加复杂,aop就应运而生了. AOP 应用:1. 监控系统重要API的调用事件,用来监控系统的性能.2.Authentication 权限3. Caching 缓存4. Context p…

第三章 图形入门 本章概要 1 创建和保存图形 2 定义符号.线.颜色和坐标轴 3 文本标注 4 掌控图形维数 5 多幅图合在一起 本章所介绍内容概括例如以下. 一图胜千字,人们从视觉层更易获取和理解信息. 图形工作 R具有很强大的画图功能.看以下代码. > attach(mtcars) > plot(wt, mpg) > abline(lm(mpg~wt)) > title("Regression of MPG on Weight") > detach(…