最近在做眼底图像的无监督分类,使用的数据集辣子kaggle的Diabetic Retinopathy,简称DR,中文称糖尿病型眼底疾病. 最后的评估方法是二次加权kappa.以前没接触过,网上也没有具体的介绍,在这里简单谈谈我的理解,如有错误欢迎指出. 简介 Kappa指数用来衡量两个模型对同一张图片进行判断时,判断结果一致的程度,结果范围从0~1,1表示评价完全相同,0表示评价完全相反. 一般用模型获得相同评价的数量与基于可能性的期望是否有差别来分析,当两个模型相同评价的数量和基于可能性期望的

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

什么是负载均衡 负载均衡,英文名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助.通过某种负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求.负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能. 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前者的代

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

什么是负载均衡 负载均衡,英文 名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助.通过某种 负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求.负载均衡能够平均分配客户请求到服 务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能. 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前

00 前言 首先给大家介绍下什么是负载均衡(来自百科) 负载均衡建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽.增加 吞吐量.加强网络数据处理能力.提高网络的灵活性和可用性. 负载均衡,英文名称为Load Balance,其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行,例如Web 服务器. FTP服务器. 企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等,从而共同完成工作任务. 本文讲述的是"将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上"的各种算法,并以

POLARDB架构 我们知道,POLARDB是一个由多个节点构成的数据库集群,一个主节点,多个读节点.对外默认提供两个地址,一个是集群地址,一个是主地址,推荐使用集群地址,因为它具备读写分离功能可以把所有节点的资源整合到一起对外提供服务. MySQL读写分离解决和引入的问题 用过MySQL的都知道,MySQL的主从复制简单易用,非常流行,通过把主库的Binlog异步地传输到备库并实时应用,一方面可以实现高可用,另一方面备库也可以提供查询,来减轻对主库的压力. 虽然备库可以提供查询,但存在两个问题

一致性hash理解 白话概述: 比如说存储图片,有10台服务器用来存储,对图片名进行hash(pic_name)%10得到的值就是图片存放的服务器序号.这是正常的hash算法分散图片存储.但是有一天,你觉得服务器不够了,需要加几台机器扩容存储.这时候,假设加了10台,变成20台,那么原先譬如11%10=1现在11%20=11,则存取图片会跑到11号服务器,如果仍旧用原来的算法,那所有图片几乎都要重新移动位置,这明显非常消耗性能. 一致性hash就是为了解决这一问题,它建立了hash环的概念,2^

   一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利

MemCache是什么 MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemCache设计理念就是小而强大,它简单的设计促进了快速部署.易于开发并解决面对大规模的数据缓存的

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一

上一篇文章我介绍了在关闭binlog的情况下,事务提交的大概流程.之所以关闭binlog,是因为开启binlog后事务提交流程会变成两阶段提交,这里的两阶段提交并不涉及分布式事务,当然mysql把它称之为内部xa事务(Distributed Transactions),与之对应的还有一个外部xa事务.内部xa事务我理解主要是mysql内部为了保证binlog与redo log之间数据的一致性而存在的,这也是由其架构决定的(binlog在mysql层,而redo log 在存储引擎层):而外部xa

本文转自:http://www.cnblogs.com/blodfox777/archive/2009/11/03/1595223.html 最近需要为网站加入支付宝的充值接口,而目前关于支付宝接口开发的资料比较杂乱,这里就我此次开发所用到的资料进行汇总整理,希望能够帮助需要的朋友. 开发步骤: 1. 确定签约类型 支付宝的接口有多种类型,所以首先你要确定签约的合同类型,确定使用的是哪个接口,不至于走错了道道. 此步骤中,可以参考文档:支付宝接口操作教程 2. 下载开发文档 如果是即时到账的开发

http://www.cnblogs.com/xrq730/p/4948707.html   MemCache是什么 MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemC

Ehcache 是现在最流行的纯Java开源缓存框架,配置简单.结构清晰.功能强大,最初知道它,是从Hibernate的缓存开始的.网上中文的EhCache材料以简单介绍和配置方法居多,如果你有这方面的问题,请自行google:对于API,官网上介绍已经非常清楚,请参见官网:但是很少见到特性说明和对实现原理的分析,因此在这篇文章里面,我会详细介绍和分析EhCache的特性,加上一些自己的理解和思考,希望对缓存感兴趣的朋友有所收获. 一.特性一览,来自官网,简单翻译一下: 1.快速轻量过去几年,诸

Ehcache 是现在最流行的纯Java开源缓存框架,配置简单.结构清晰.功能强大,最初知道它,是从Hibernate的缓存开始的.网上中文的EhCache材料 以简单介绍和配置方法居多,如果你有这方面的问题,请自行google:对于API,官网上介绍已经非常清楚,请参见官网:但是很少见到特性说明和对实现 原理的分析,因此在这篇文章里面,我会详细介绍和分析EhCache的特性,加上一些自己的理解和思考,希望对缓存感兴趣的朋友有所收获. 一.特性一览,来自官网,简单翻译一下: 1.快速轻量 过去几

原文来自于:http://www.infoq.com/cn/articles/etcd-interpretation-application-scenario-implement-principle 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库,渐渐为开发人员所关注.在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样一套高可用.安全.

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中”一致性Hash算法”部分,对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为2 32 的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 2 32 -1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 2 32 -1]),接着

开始 Normalize.css 是一个可定制的 CSS 文件,使浏览器呈现的所有元素,更一致和符合现代标准;是在现代浏览器环境下对于CSS reset的替代. 它正是针对只需要统一的元素样式.该项目依赖于研究浏览器默认元素风格之间的差异,精确定位需要重置的样式. 这是一个现代的,HTML5-ready 的 CSS 重置样式集.著名的bootstrap就使用了它,github的地址为:https://github.com/necolas/normalize.css/, 据作者描述,Normali

Ehcache 是现在最流行的纯Java开源缓存框架,配置简单.结构清晰.功能强大,最初知道它,是从Hibernate的缓存开始的.网上中文的EhCache材料 以简单介绍和配置方法居多,如果你有这方面的问题,请自行google:对于API,官网上介绍已经非常清楚,请参见官网:但是很少见到特性说明和对实现 原理的分析,因此在这篇文章里面,我会详细介绍和分析EhCache的特性,加上一些自己的理解和思考,希望对缓存感兴趣的朋友有所收获. 一.特性一览,来自官网,简单翻译一下: 1.快速轻量过去几年