Ribbon 内置的负载均衡规则 在 com.netflix.loadbalancer 包下有一个接口 IRule,它可以根据特定的算法从服务列表中选取一个要访问的服务,默认使用的是「轮询机制」 RoundRobinRule:轮询 RandomRule:随机 RetryRule:先按照 RoundRobinRule 的策略获取服务,如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试,获取可用的服务 WeightedResponseTimeRule:对 RoundRobinRule 的扩展,响应速度越快的实…

一.常见的内存淘汰算法 FIFO  先进先出 在这种淘汰算法中,先进⼊缓存的会先被淘汰 命中率很低 LRU Least recently used,最近最少使⽤get 根据数据的历史访问记录来进⾏淘汰数据,其核⼼思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的⼏率也更⾼" LRU算法原理剖析 LFU Least Frequently Used 算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核⼼思想是"如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更⾼" LFU算法原理剖析…

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…

import java.util.Hashtable; class DLinkedList { String key; //键 int value; //值 DLinkedList pre; //双向链表前驱 DLinkedList next; //双向链表后继 } public class LRUCache { private Hashtable<String,DLinkedList> cache = new Hashtable<String,DLinkedList>(); pr…

1 面试题 Redis的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下LRU代码实现? 2 考点分析 1)我往redis里写的数据怎么没了? 我们生产环境的redis怎么经常会丢掉一些数据?写进去了,过一会儿可能就没了.我的天,同学,你问这个问题就说明redis你就没用对啊.redis是缓存,你给当存储了是吧? 啥叫缓存?用内存当缓存.内存是无限的吗,内存是很宝贵而且是有限的,磁盘是廉价而且是大量的.可能一台机器就几十个G的内存,但是可以有几个T的硬盘空间.redis主要是基于内存来进行高性能…

作者:中华石杉 面试题 redis 的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下 LRU 代码实现? 面试官心理分析 如果你连这个问题都不知道,上来就懵了,回答不出来,那线上你写代码的时候,想当然的认为写进 redis 的数据就一定会存在,后面导致系统各种 bug,谁来负责? 常见的有两个问题: 往 redis 写入的数据怎么没了? 可能有同学会遇到,在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据,写进去了,过一会儿可能就没了.我的天,同学,你问这个问题就说明 redis 你就没用对啊.re…

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理,本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别. 基本概念 k最邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是机器学习分类算法中最简单的一类.假设一个样本空间被分为几类,然后给定一个待分类的特征数据,通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类.如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类,那么这个待分类的数据也就属于这个类.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来…

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

KNN项目实战——手写数字识别 1. 介绍 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是…