博弈论(Game Theory) - 02 - 前传之重复剔除严格劣战略的占优战略均衡 开始 "重复剔除劣战略的严格占优战略均衡"(iterated dominance equilibrium),简称为"重复剔除的占优战略均衡". 智猪博弈和重复剔除的占优战略均衡 智猪博弈问题 在一个猪圈里养着一头大猪和一头小猪,在猪圈的一端放有一个猪食槽,在另一端安装有一个按钮,它控制着猪食的供应量.假定: 按一下按钮,就有8单位猪食进槽,但按动按钮需支出2单位成本: 若大猪先到

区间类动态规划 一.基本概念 区间类动态规划是线性动态规划的拓展,它在分阶段划分问题时,与阶段中元素出现的顺序和由前一阶段的那些元素合并而来由很大的关系.例如状态f [ i ][ j ],它表示以已合并的次数为阶段,以区间的左端点 i 为状态,它的值取决于第 i 个元素和第 j 个元素断开的位置 k,即 f [ i ][ k ] + f [ k+1 ][ j ]的值.这一类型的动态规划,阶段特征非常明显,求最优值时需要预先设置阶段内的区间统计值,还要以动态规划的起始位置来判断.  区间类动态规划

nginx 是优秀的反向代理服务器,这里主要讲它的健康检查和负载均衡机制,以及这种机制带来的问题.所谓健康检查,就是当后端出现问题(具体什么叫出现问题,依赖 于具体实现,各个实现定义不一样),不再往这个后端分发请求,并且做后续的检查,直到这个后端恢复正常.所谓负载均衡,就是选择后端的方式,如何(根据后 端的能力)将请求均衡的分发到后端.此外,当请求某个后端失败时,要将该请求分发到其它后端(redispatch).这里以 ngx_http_upstream_round_robin(简称RR)做为负

引子 使用qlogic QL45000网卡测试业务性能,发现cpu软中断分布不均衡,而且很有规律,导致cpu空闲也不是很均衡, 会影响业务稳定性. 设备使用3张网卡Qlogic网卡,配置为4*25G模式,也就是12个25G网口.三张网卡中其中两张接在物理cpu0上, 另一张接在物理cpu1上.笔者以为是由于三张网卡在物理架构上不均衡导致的cpu软中断不均衡,但是屏蔽了物理 cpu0上的其中一张网卡的四个网口后,cpu软中断仍然不均衡.所以,可能是其他原因导致的这个问题. 问题背景 我们的设备主要

在Nginx负载均衡中,我们很难保证说每一台应用服务器都能一直正常的运行下去.但是我们可以通过设置Nginx来检测这些应用服务器,检测这些服务器当中不能访问的. Nginx的检测方式分为两种,一种是被动监测,另一种是主动监测.下面我们分别看一下这两种方式. 被动监测 当Nginx认为一台应用服务器不能被访问的时候,它会暂时停止向这台应用上面分发请求.直到Nginx认为该应用服务器可以再次被访问的时候才会再向这台应用服务器上面分发请求.要实现对应用服务器的监测,需要通过两个参数来帮助. fail_

1. 当Promise对象作为resolve的参数时 const p = Promise.resolve(); const p1 = Promise.resolve(p); //就是p const p2 = new Promise(res => res(p)); //新建一个对象,对象状态依赖p // res(p)可以看作 await p1; await resolve(); // 或者p.then(data => getData()).then(() => p2.resolve())

博弈论(Game Theory) - 03 - 前传之最大最小均衡 开始 最大最小均衡是由人冯·诺依曼和摩根斯坦提出.冯·诺依曼和摩根斯坦也被认为是博弈论的创始人. 冯·诺依曼提出的"最大最小定理"能保证在非常一般的情况下,两人零和博弈总是存在"最大最小均衡". 最大最小均衡存在以下问题: "最大最小"均衡没有考虑到局中人之间在策略选择上的互动. 由"最大最小"方法得到的"均衡"很难说是一种"均衡

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型

多因素方差分析中,每个被试者仅接受一种实验处理,通过随机分配的方式抵消个体间差异所带来的误差,但是这种误差并没有被排除.而重复测量设计则是让每个被试接受所有的实验处理,这样我们就可以分离出个体差异所带来的误差,进而进一步细化因变量的变异来源,传统的方差分析只要分析处理因素对于因变量的影响,而重复测量方差分析需要分析处理因素.时间因素.处理和时间的交互作用三者对于因变量的影响. 具体而言就是传统方差分析的变异分解为: 总变异=处理因素导致的变异(组间变异)+随机变异(组内变异) 但是重复测量设计引

背景 数据中心的网络拓扑通常采用CLOS结构,主机之间常存在多条路径.数据中心为满足吞吐量敏感型流量的需求会提供大量的带宽资源.那么利用数据中心这种网络拓扑已知,路径资源.带宽资源丰富的特性,可以更好的实现负载均衡,将数据流分布到不同路径上进行数据传输,避免拥塞,提高数据中心内的资源利用率. ECMP(Equal-cost multi-path) ECMP是一个逐跳的基于流的负载均衡策略,当路由器发现同一目的地址出现多个最优路径时,会更新路由表,为此目的地址添加多条规则,对应于多个下一跳.可同时

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于quratz集群方案的讨论:http://www.iteye.com/topic/40970 ITeye创始人@Robbin在8楼

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rocketmq总结(消息的顺序.重复.事务.消费模式) 参考: http://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6038543.html https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6750023.html https://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53977819 https://blog.csdn.net/zhanglianhai555/article/details/77604582?

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性

Define S = [s,n] as the string S which consists of n connected strings s. For example, ["abc", 3] ="abcabcabc". On the other hand, we define that string s1 can be obtained from string s2 if we can remove some characters from s2 such th

谈起商业智能BI,也许大家并不陌生,但你是否了解国内的各类BI系统架构? 自国内商业智能发展以来,就系统结构方面已经历了多次优化性的变革.目前国内商业智能BI系统的经典架构的模式包括数据层.业务层和应用层三部分.数据层基本上就是ETL过程,即数据仓库技术,是将数据从来源端经过抽取.转换.加载至目标端的过程.业务层主要是OLAP(联机分析处理)和Data Mining(数据挖掘)的过程.在应用层里主要包括数据的展示,结果分析和性能分析等过程. 国内大多BI产品的系统架构都是经典架构的衍生,但表现形

Weakly Dominant Strategy Equilibrium(均衡). 先说弱占优.一个策略弱占优就是说,无论其他人采取什么样的策略,这个策略的回报都大于等于其他策略的回报.如果所有人都使用他们的弱占优策略 ,那么这就是一个弱占优策略均衡 严格占优策略就是,无论其他人采取什么策略,这个策略的回报都严格大于其他策略.严占优均衡就是大家都使用严占优策略. 可以参考这个wiki: http://en.wikipedia.org/wiki/Dominant_strategy

0: 主要函数调用分析 rtmpdump 是一个用来处理 RTMP 流媒体的开源工具包,支持 rtmp://, rtmpt://, rtmpe://, rtmpte://, and rtmps://.也提供 Android 版本. 最近研究了一下它内部函数调用的关系. 下面列出几个主要的函数的调用关系. RTMPDump用于下载RTMP流媒体的函数Download: 用于建立网络连接(NetConnect)的函数Connect: 用于建立网络流(NetStream)的函数 rtmpdump源代码