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火焰图--记一次cpu降温过程

引子  正值周末,娃儿6:30又如闹铃般准时来叫醒了我们。年前离开美菜,又回到了杭州。原本是想有更多时间陪伴娃儿,然而新的工作节奏与工作地点,让我们每天都是早上见面;这不,为了周末可以多玩一会儿,早早就过来唤醒我们。因为前几天我们就约好了周末一起放风筝。有些事儿,我以为只是随口一说,小孩子确真真的记着。 吃过早饭,拉着媳妇儿,领着娃,带上风筝就出门了。其实我是忐忑的,因为我也从来没有把风筝放起来过。来到草坪上,娃就拉着风筝如脱缰之马跑了起来。小孩子的幸福就这么简单,无关乎风筝能飞多高。 迎着暖暖朝阳,吹着徐徐春风,一下子感觉2周加班的疲惫都消散了。然而,一阵儿急促的“钉钉”声打破了难得的宁静:Warning, ***applicaiton, cpu 高于51%,持续2分钟。此服务涉及大部分单车投放操作,目前是新老并用,我们是新服务,tps不高,但业务非常重要。于是拉着还未尽兴的娃儿,回去处理问题了。当然我的内心是紧张而喜悦的,每次的故障就是一次学习的机会。 问题分析 既然是cpu告警,首先查看cpu最近的使用情况,一看得到两条信息:1,下图中剪头所指的地方就是促发告警的阀...

无监督学习算法

本文首发自公众号:RAIS,点击直接关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 无监督学习算法 就是无监督的一种学习方法,太抽象,有一种定义(这种定义其实不够准确,无监督和监督之间界限模糊)是说如果训练集有标签的就是有监督学习,无标签的就是无监督,没有标签,意味着不知道结果。有监督学习算法可以知道一堆图片它们是狗的照片,无监督学习算法只能知道它们是一类,但这一类叫什么就不知道了。 无监督学习算法没有标签,因此训练的也往往是没有明确目标的,对于结果也可能不好说是好是坏,在本质上来说,无监督学习算法是一种概率统计的方法,在数据中可以发现一些潜在的结构。这么说还是不够清楚,举几个例子说明无监督学习方法有什么作用: 用户分类:马云说每天晚上有五十万的人会浏览淘宝,什么也不买,他也不知道为什么,那既然有如此大的流量,不能浪费,进行精准推荐,会不会效果很好呢?在庞大的用户群中,找到和你很相似的用户,也说不出来哪里相识,反正就是相似,他买过的东西你还没买过,推荐给你,你会不会就冲动了呢? 发现异常:对于网站来说,防止 DDOS 攻击就需要在...

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