趴源码是看到一段不可思议的代码,网上的解释似乎不大令人满意,因此稍微花点时间解读了一下,如有错误请指正 HashMap的桶是这样搞的 // 片段1 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } // 片段2 int n = tab.length; int index = (n - 1) & hash; index就

本文参考自:https://www.zhihu.com/question/21692336/answer/19387415   方法一: alpha 是 选择为 50/ k, 其中k是你选择的topic数,beta一般选为0.01吧,,这都是经验值,貌似效果比较好,收敛比较快一点..有一篇paper, lda-based document models for ad-hoc retrieval里面的实验系数设置有提到一下啊 方法二: alpha属于超参数,可以经验贝叶斯估计,在Blei原作里面是

1.其实HK算法思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量. 他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程. 2.在程序编制过程中,我所受的最大困扰是:关于收敛条件的判决. 对于误差矢量:e=x*w-b 若e>0 则继续迭代 若e=0 则停止迭代,得到权矢量 若e〈0 则停止迭代,样本是非线性可分得, 若e有的分量大于0,有的分量小于0 ,则在各分量都变成零,或者停止由负值转变成正值时

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则越来越流行.因此,就有个问题,如何将这些海量的数据分配到各个机器中?数据分布到各个机器存储之后,又如何进行查找?这里主要记录一致性Hash算法如何将数据分配到各个机器中去. 2,衡量一致性哈希算法好处的四个标准: ①平衡性: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

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,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DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓

一.问题产生背景      在使用分布式对数据进行存储时,经常会碰到需要新增节点来满足业务快速增长的需求.然而在新增节点时,如果处理不善会导致所有的数据重新分片,这对于某些系统来说可能是灾难性的. 那么是否有可行的方法,在数据重分片时,只需要迁移与之关联的节点而不需要迁移整个数据呢?当然有,在这种情况下我们可以使用一致性Hash来处理. 二.一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot

分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”

一个简单的consistent hashing的样例,非常easy理解. 首先有一个设备类,定义了机器名和ip: public class Cache { public String name; public String ipAddress; } 然后是基本的实现: public class Shard<T> { //hash 算法并非保证绝对的平衡,假设 cache 较少的话,对象并不能被均匀的映射到 cache 上, //所以添加虚拟节点 private TreeMap<Long,

笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术 转载声明:能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作. qq交流群:214293307  idkey=bf80524ac3630cb09

分布式一致性hash算法简介 当你看到"分布式一致性hash算法"这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 现有系统system,有modelA.modelB.modelC等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,下面我们来看看它们部

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等.本文就对EM算法的原理做一个总结. 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数.

一.BFGS算法 算法思想如下: Step1   取初始点,初始正定矩阵,允许误差,令: Step2   计算: Step3   计算,使得 : Step4    令: Step5    如果,则取为近似最优解:否则转下一步: Step6    计算 ,, 令,转Step2. 优点: 1.不用直接计算Hessian矩阵: 2.通过迭代的方式用一个近似矩阵代替Hessian矩阵的逆矩阵. 缺点: 1.矩阵存储量为,因此维度很大时内存不可接受: 2.矩阵非稀疏会导致训练速度慢. 二.L-BFGS算法

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,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DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcach

相关介绍:  并查集的相关算法,是我见过的,最为之有趣的算法之一.并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题.其相关的实现代码较为简短,实现思想也简单易懂,处理问题的效率也高,解决的问题范围也较广.  为了实现并查集的相关算法,我们规定将对象称之为触点,将整数对称之为连接,将两两之间彼此互不相连的各个集合的分布(也就是其相关的等价类)称之为连通分量,也称为分量.同时定义了如下的API用来封装其所需的基本操作: public class UF

在介绍Hash算法之前,先给大家来个数据结构中对hash表(散列表)的简单解释,然后我再逐步深入,讲解一下hash算法. 一.Hash原理——基础篇 1.1 概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 使

1. 通过一个简单的例子直观上理解EM的核心思想 0x1: 问题背景 假设现在有两枚硬币Coin_a和Coin_b,随机抛掷后正面朝上/反面朝上的概率分别是 Coin_a:P1:-P1 Coin_b:P2:-P2 为了估计这个概率(我们事先是不知道这两枚硬币正面朝上的概率的),我们需要通过实验法来进行最大似然估计,每次取一枚硬币,连掷5下,记录下结果 硬币 结果 统计 Coin_a 正 正 反 正 反 3正-2反 Coin_b 反 反 正 正 反 2正-3反 Coin_a 正 反 反 反 反 1

阅读目录 什么是算法 算法效率衡量 算法分析 常见时间复杂度 Python内置类型性能分析 数据结构 顺序表 链表 栈 队列 双端队列 排序与搜索 冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序 归并排序 常见排序算法效率比较 搜索 树与树算法 二叉树 二叉树的遍历 补充: 什么是算法 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想. 算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一个步骤可以在可接受的

写在前面  在学习Redis的集群内容时,看到这么一句话:Redis并没有使用一致性hash算法,而是引入哈希槽的概念.而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储.所以就专门学习了一下 什么是分布式?什么是一致性?什么是哈希?  1)分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务.“分布式一致性hash算法”中的“分布式”就是指缓存数据的分布性.         集中式将一个系统的所有服务模块部署