一.SMART概述        要说Linux用户最不愿意看到的事情,莫过于在毫无警告的情况下发现硬盘崩溃了.诸如RAID的备份和存储技术可以在任何时候帮用户恢复数据,但为预防硬件崩溃造成数据丢失所花费的代价却是相当可观的,特别是在用户从来没有提前考虑过在这些情况下的应对措施时. 硬盘的故障一般分为两种:可预测的(predictable)和不可预测的(unpredictable).后者偶而会发生,也没有办法去预防它,例如芯片突然失效,机械撞击等.但像电机轴承磨损.盘片磁介质性能下降等都属于可预

Raw Read Error Rate           底层读取错误率,高值暗示盘体/磁头有问题 Throughput Performance        读写通量性能 (越高越好)      * 一般在进行了人工 Offline S.M.A.R.T. 测试以后才会有值. Spin Up Time                  电机起转时间,单位为秒或者毫秒 Start/Stop Count              电机起停次计数,高值暗示故障概率增加 Reallocated Sec

一.SMART概述 硬盘的故障一般分为两种:可预测的(predictable)和不可预测的(unpredictable).后者偶而会发生,也没有办法去预防它,例如芯片突然失效,机械撞击等.但像电机轴承磨损.盘片磁介质性能下降等都属于可预测的情况,可以在在几天甚至几星期前就发现这种不正常的现象.如果发生这种问题,SMART功能会在开机时响起警报,至少让使用者有足够的时间把重要资料转移到其它储存设备上.  最早期的硬盘监控技术起源于1992年,IBM在AS/400计算机的IBM 0662 SCSI 

硬盘是计算的重要组成部件之一,硬盘为操作系统提供持久话存储的功能,在Linux硬盘设备的性能和好坏可能关系到生成线的安全和用户体验等等.熟练的掌握硬盘管理相关的信息能让我们处理起这些问题来得心应手. Linux中最为重要到的哲学就是一切皆文件,硬盘设备也不例外,在Linux系统中硬盘设备一般存放在/dev/下面SATA.SCSI等接口类型的硬盘使用sd表示,第一块sd的硬盘表示为/dev/sda,第二块sd的硬盘表示为/dev/sdb.IDE硬盘使用hd表示,第一块hd的硬盘表示为/dev/hd

题记: 做过一些关于硬盘的调研任务,当时搜集很多资料,不过现在没有,从网上找了一篇关于SMART的介绍,感觉基本上都是比较全面了. 首先各大硬盘厂商生产的硬盘基本都是会遵循SMART的技术标准的,当然企业级的硬盘都是支持这个参数的.在linux下可以装上这个工具具体检测下参数的数值.另外各大厂家都有不同的磁盘检测工具,本人做过日立,希捷和一些第三方的磁盘检测工具,或许不同的工具的结果表现形式有些不同(排除特定的工具对特定的磁盘的定向数据造假,比如像手机中的跑分,不过我测过的这么工具基本上都是符合

01 =Read Error Rate / (底层)数据读取错误率指从磁盘表面读取数据时发生的硬件读取错误的比率,Raw值对于不同的厂商有着不同的体系,单纯看做1个十进制数字是没有任何意义的.以上为Wiki上的英文翻译版本,此属性貌似存在分歧,有的说值高了好,有的说低了好,此处我们还是按照Wiki上的吧,反正只要 Worst不小于 Threshold 就行了.这里的Raw值也可能不同,比如我笔记本上的ST硬盘就Raw为0,而台式机上1.5T的ST就为227901540.02 =Throughpu

一,引言 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺.如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法.集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成. adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器(弱分类器),基于分类器的错误率分配不同的权重参数,最后累加加权的预测结果作为输出. 1 bagging方法 在介绍adaBoost之前,

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/677 我们平时在开发中肯定避不开的一个问题是如何在不可靠的网络服务中实现可靠的网络通信,其中 http 请求重试是经常用的技术.但是 Go 标准库 net/http 实际上是没有重试这个功能的,所以本篇文章主要讲解如何在 Go 中实现请求重试. 概述 一般而言,对于网络通信失败的处理分为以下几步: 感知错误.通过不同的错误码来识别不同的错误,在HTTP中status

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一 引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了 这种组合可以是 不同算法 或 同一算法不同配置 或是 数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数

等同于xgboost是个准曲率很高的集成学习框架,在很多比赛中成绩优异. 大多数的集成学习都使用决策树作为基分类器,主要是因为本身要训练多个分类器,而决策树速度很快,总体时间相对较少. 决策树 在讲xgboost之前,先描述一下决策树,后面要用到这些符号 决策树是把输入x映射到一个叶节点中,这个过程我们记为q(x) 叶节点总数记为T,每个叶节点有个标签(分类)或者预测值(回归)w,即W=[w1,w2,...wT] 那么决策过程就是 f(x)=W[q(x)],记为wq(x) 决策树的复杂度 决策树

一.总运行流程 当你发出请求后,hystrix是这么运行的 红圈 :Hystrix 命令执行失败,执行回退逻辑.也就是大家经常在文章中看到的“服务降级”. 绿圈 :四种情况会触发失败回退逻辑( fallback ). 第一种 :short-circuit ,处理链路处于熔断的回退逻辑,在 「3. #handleShortCircuitViaFallback()」 详细解析. 第二种 :semaphore-rejection ,处理信号量获得失败的回退逻辑,在 「4. #handleShortCi

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求: 支持额外功能和特性的插件: 与调度系统,ETL,监控等生命周期管理系统的整合: 在Kylin核心之上扩展的第三方用户界面: 官网地址:http:/

Kylin 麒麟官网:http://kylin.apache.org/cn/download/ 关键字:olap.Kylin Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求: 支持额外功能和特性的

一引言: 支持向量机这部分确实很多,想要真正的去理解它,不仅仅知道理论,还要进行相关的代码编写和测试,二者想和结合,才能更好的帮助我们理解SVM这一非常优秀的分类算法 支持向量机是一种二类分类算法,假设一个平面可以将所有的样本分为两类,位于正侧的样本为一类,值为+1,而位于负一侧的样本为另外一类,值为-1. 我们说分类,不仅仅是将不同的类别样本分隔开,还要以比较大的置信度来分隔这些样本,这样才能使绝大部分样本被分开.比如,我们想通过一个平面将两个类别的样本分开,如果这些样本是线性可分(或者近视线

本文主要记录<Machine Learning In Action>中第二章的内容.书中以两个具体实例来介绍kNN(k nearest neighbors),分别是: 约会对象预测 手写数字识别 通过“约会对象”功能,基本能够了解到kNN算法的工作原理.“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码,仅仅是数据集有变化. 约会对象预测 1 约会对象预测功能需求 主人公“张三”喜欢结交新朋友.“系统A”上面注册了很多类似于“张三”的用户,大家都想结交心朋友.“张三”最开始通过自己筛选的

其实目前国内几乎只要是技术岗,面试中都100%会问算法和数据结构. 这两者能快速体现候选人真实的水平,比如代码量,代码的质量,性能,思维是否有逻辑,是否灵活. 算法结果概述 1.前言 1.应用范围:机器学习.数据挖掘.自然语言处理.图形学等. 2.求职方面的考点:贪心.分治.动态规划.树.图等.而且考官非常喜欢用算法来验证你的代码水平! 2.概述 1.定义:简单的说,算法就是解决问题的方式. 2.特点:有穷性.确定性.可行性.有输入&输出. 3.基础算法: 1.穷举法:求N个数的全部排列.8皇后

读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4.并且代码是用matlab写的,本人还没装cafe……  理论知识 本文是台湾新竹国立交通大学的Jia-Ren Chang 写的,其实要说这篇文章有多在的创新,还真没有,实际上它就是把三篇比较新的论文的东西组合起来,分别是这三篇: 1.Network in network :ICLR 2014 2.Maxout Networks :ICML 20

上文 对聚合报告的结果字段进行了概要的讲述释义,同时对吞吐量.传输速率.分位数等进行了详细的阐述,此文针对上文中描述的吞吐量及传输速率的计算进行详细的实例计算演示. 多不闲述,直入主题! 实际操作步骤如下所示: 1.获取聚合报告结果文件和聚合报告 在聚合报告页面中添加聚合报告结果保存文件,添加方法如下图所示:

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片.而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图.这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图:另外10000用于测试,单独构成一批.测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张.抽剩下的就随机排列组成了训练批.注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一