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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-9 更多有关k近邻算法的思想

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要使用kNN算法解决回归问题的思路以及回顾总结前面学习到的知识。

    59500发布于 2019-11-13
  • 来自专栏常用算法专栏

    常用的排序算法之桶排序(Bucket Sort)

    定义 桶排序是分布式排序算法,将数据分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或以递归方式继续使用桶排序进行排序)。 确定桶的数量和范围:假设我们使用5个桶,每个桶的范围是0-1, 1-2, 2-3, 3-4, 4-9。 将数据放入对应的桶中: 桶0(0-1): 无数据 桶1(1-2): [1] 桶2(2-3): [2, 2, 3, 3] 桶3(3-4): [4] 桶4(4-9): [8] 对每个桶内的数据进行排序:

    60310编辑于 2025-04-05
  • 尼康五年来首度营业亏损,下调全年光刻机销量

    11月6日,日本相机及光刻机大厂尼康(Nikon)公布了2026财年上半年(2025年4-9月)财报。 从主营业务来看,今年4-9月期间精机业务(包含半导体光刻、FPD光刻设备)营收较去年同期减少14.3%至698.86亿日元、营业利润受益于结构改革效益而暴涨222.6%至30.44亿日元;图像业务(相机业务 从产品销量来看,4-9月期间,尼康半导体光刻机销量为9台,低于去年同期的10台;FPD光刻设备销量为15台,低于去年同期的16台;尼康单反相机全球销售量同比增长17%至48万台、更换用镜头销售量同比增长

    47210编辑于 2026-03-19
  • 来自专栏数通

    交换机的堆叠、集群、链路聚合的作用和区别是什么?

    3、集群(Clustering) 作用: 分布式协同:多台高端交换机(如框式设备)通过高速互联(如40G光纤)组成逻辑系统,独立运行但协同转发。 二、核心区别 特性 链路聚合 堆叠 集群 技术层级 链路层(L2) 设备层(L2/L3) 系统层(L2/L3+) 控制平面 无独立控制平面 单一控制平面(Master统一管理) 分布式控制平面(设备独立运行 ) 数据转发 单一设备内转发 堆叠内共享转发表 分布式转发(跨设备协同) 部署距离 相邻设备间(≤100米) 短距离(专用线缆,通常≤10米) 长距离(光纤可达数百米) 扩展性 仅扩展链路数量 有限(通常支持 4-9台) 强(支持数十台设备) 厂商兼容性 支持跨厂商(LACP标准) 需同品牌同系列 部分支持异构设备(依赖专有协议) 成本与复杂度 低(无需专用硬件) 中(需堆叠模块/线缆) 高(高端设备+高速互联

    1.6K10编辑于 2025-07-16
  • 来自专栏程序猿DD

    分布式事务、分布式锁、分布式session

    分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的分布式事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式,就是在 redis 里创建一个 key,这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗?遍历上锁,计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。

    1.5K20发布于 2020-09-04
  • 来自专栏毕业设计

    分布式电商系统的设计与实现⑤-1

    中括号代表的是参考文献,后面会有列出来1 系统概要设计1.1 系统架构设计该系统整体使用分布式架构设计,总共分为18个小服务,通过Zookeeper注册中心进行注册,然后在Dubbo-Admin管理界面进行统一管理 因为这是一个分布式系统,并不是传统的单体架构。1.2 系统功能设计由上面的系统架构图进行细分各大服务的功能设计。 如下图4-9为该服务的功能模块图:图 4-9 搜索功能模块图(9) 购物车服务模块购物车服务应当包括查询用户的购物车列表以及将其选中的商品添加到购物车,修改购物车信息以及删除购物车商品数据等相关功能。

    49000编辑于 2024-06-17
  • 来自专栏全栈程序员必看

    JAVA 分布式分布式介绍

    什么是分布式系统? 要理解分布式系统,主要需要明白一下2个方面: 1.分布式系统一定是由多个节点组成的系统。 其中,节点指的是计算机服务器,而且这些节点一般不是孤立的,而是互通的。 分布式系统对于用户而言,他们面对的就是一个服务器,提供用户需要的服务而已,而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统,因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 1.分布式处理,但只有一个总数据库,没有局部数据库 2.分层式处理,每一层都有自己的数据库 3.充分分散的分布式网络,没有中央控制部分,各节点之间的联系方式又可以有多种,如松散的联接 实现分布式主要的方式 分布式应用用到的技术: 网络通信,基于消息方式的系统间通信和基于远程调用的系统间通信。 缺点: 就是会增加技术的复杂度。 JAVA 分布式知识体系介绍 附上某 JAVA 分布式学习目录,帮助了解分布式都有哪些东西 第 1 章 分布式 Java应用 1.1 基于消息方式实现系统间的通信 1.1.1 基于 Java

    1.9K20编辑于 2022-08-10
  • 来自专栏single云社区

    分布式详解】一致性算法、全局唯一ID、分布式锁、分布式事务、 分布式缓存、分布式任务、分布式会话

    分布式相关。 一致性算法 什么是分布式系统的副本一致性?有哪些? 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法,Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来 分布式算法 - Raft算法 Paxos是出了名的难懂,而Raft 分布式锁 有哪些方案实现分布式锁? Consul 做分布式锁 基于数据库如何实现分布式锁? 分布式缓存 分布式系统中常用的缓存方案有哪些?

    1.6K21编辑于 2024-01-11
  • 来自专栏深度学习和计算机视觉

    【从零学习OpenCV 4】直方图匹配

    在代码清单4-9中给出了实现直方图匹配的示例程序。 程序中待匹配的原图是一个图像整体偏暗的图像,目标直方图分配形式来自于一张较为明亮的图像,经过图像直方图匹配操作之后,提高了图像的整体亮度,图像直方图分布也更加均匀,程序中所有的结果在图4-8、图4-9给出 代码清单4-9 myHistMatch.cpp图像直方图匹配 1. #include <opencv2\opencv.hpp> 2. #include <iostream> 3. 4. 图4-9 myHistMatch.cpp程序中给图像的直方图

    3K30发布于 2019-12-24
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式缓存

    分布式缓存寻址算法hash算法:根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模,确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 故障转移时,判断一个master node是否宕机了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式选举即使部分哨兵节点挂掉了,哨兵集群还是能正常工作的哨兵通常需要3个实例,来保证自己的健壮性。 能力客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可高性能,客户端直连redis服务,免去了proxy代理的损耗缺点运维也很复杂,数据迁移需要人工干预只能使用0号数据库不支持批量操作(pipeline管道操作)分布式逻辑和存储模块耦合等

    45730编辑于 2023-11-21
  • 来自专栏CodingToDie

    分布式 | 分布式锁的实现

    分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现: Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令,通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。

    1.1K20发布于 2021-03-18
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式缓存

    加互斥锁分布式系统中常用的缓存方案有哪些?

    38410编辑于 2023-11-17
  • 来自专栏服务端技术杂谈

    分布式系统分布式事务

    分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据: 数据分区:把数据块放在不同的服务器上,采用一致性hash; 数据镜像:让所有服务器都有相同的数据,提供相同的服务; 第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。

    1.2K81发布于 2018-04-16
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式事务

    分布式事务有哪些解决方案 基于XA协议的:两阶段提交和三阶段提交,需要数据库层面支持 基于事务补偿机制的:TCC,基于业务层面实现 本地消息表:基于本地数据库+mq,维护本地状态(进行中),通过mq调用服务

    45820编辑于 2023-10-30
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式缓存

    score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素,通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标 HyperLogLog:统计不重复数据,用于大数据基数统计 Streams:内存版的kafka 数据库实现分布式锁的问题及解决方案 不可重入,如果加锁的方法需要递归,则第二次插入会失败,可以使用记录线程标识解决重入问题 死锁,删除锁失败、则其他线程没办法获取锁,可以设置超时时间、使用定时任务检查 数据库单点故障,数据库高可用 Redis分布式锁实现 异步复制可能造成锁丢失,使用redLock解决 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 往期精彩系列推荐 对线面试官系列 分布式基础概念系列

    39810编辑于 2023-11-22
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式缓存

    score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素,通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标HyperLogLog:统计不重复数据,用于大数据基数统计Streams:内存版的kafka数据库实现分布式锁的问题及解决方案利用唯一约束键存储 直到获取锁不可重入,如果加锁的方法需要递归,则第二次插入会失败,可以使用记录线程标识解决重入问题死锁,删除锁失败、则其他线程没办法获取锁,可以设置超时时间、使用定时任务检查数据库单点故障,数据库高可用Redis分布式锁实现 ,计数)异步复制可能造成锁丢失,使用redLock解决顺序向五个节点请求加锁根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期认定加锁成功往期精彩系列推荐对线面试官系列分布式基础概念系列我正在参与

    36510编辑于 2023-11-22
  • 来自专栏涓流

    分布式理论与分布式事务

    CAP权衡 在分布式系统中,CAP三者目前是无法同时满足的,所以我们要在不同的业务场景中做不同的权衡 CA 这个情况基本上是不会选择的,因为分布式系统下,网络分区是一个必然的选项。 ,实现分布式一致性。 本地消息表 本地消息表是一种最终一致性的分布式事务处理方案, 适用于不需要强一致性的场景。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务

    90110编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式存储

    基因法:分区键的后x个bit位由查询字段进行hash后占用,分区键直接取x个bit位获取分区,查询字段进行hash获取分区,适合非分区键查询字段只有一个的情况 冗余:查询字段冗余存储 Session的分布式方案

    87120编辑于 2023-11-13
  • 来自专栏码上遇见你

    分布式基础概念-分布式缓存

    分布式缓存寻址算法 hash算法: 根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模,确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 故障转移时,判断一个master node是否宕机了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式选举 即使部分哨兵节点挂掉了,哨兵集群还是能正常工作的 哨兵通常需要3个实例,来保证自己的健壮性。 连接集群中任何一个可用节点即可 高性能,客户端直连redis服务,免去了proxy代理的损耗 缺点 运维也很复杂,数据迁移需要人工干预 只能使用0号数据库 不支持批量操作(pipeline管道操作) 分布式逻辑和存储模块耦合等 连接不能共享,当应用规模增大时,资源浪费制约优化 也可参考对线面试官系列文章: 对线面试官 Redis | 十 Redis集群模式 往期精彩内容推荐 分布式基础概念系列 对线面试官系列

    34100编辑于 2023-11-22
  • 来自专栏同步文章

    分布式

    什么是分布式架构下的高可用设计 避免单点故障 a) 负载均衡技术(failover/选址/硬件负载/ 软件负载/去中心化的软件负载(gossip(redis- cluster))) b) 热备( 异地灾备) 应用的高可用性 a) 故障监控(系统监控(cpu、内存)/链路监控/日志监 控) 自动预警 b) 应用的容错设计、(服务降级、限流)自我保护能力 c) 数据量(数据分片、读写分离) 分布式架构下的可伸缩设计

    59410编辑于 2022-10-25
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