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双 11 的狂欢,干了这碗「流量防控」汤

这是悟空的第67篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 |悟空聊架构(ID:PassJava666) 转载请联系授权(微信ID:PassJava) 临近双十一,从 2009 年第一届双十一开始,成交量只有 5000 万,到去年 2019 年,成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一,想想都挺激动。 阿里人喜欢将双十一视为 Team Building(团队建设),广为流传的一句话:打仗是最好的团建,没有参加过双十一的叫同事,参加过双十一的叫战友。 上一篇我通过三国故事讲解了服务雪崩和熔断的机制,而且自己造了一个轮子:熔断器。而这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件:Sentinel 和 Hystrix,以及对它们的横向对比,以及该如何选型。 本篇主要内容如下: 本文已收录到我的Github:https://github.com/Jackson0714/PassJava-Learning 一、熔断&降级&限流&隔离 面对高并发的流量,我们通常会使用四种方式(熔断&降级&限流&隔离)来防止瞬时大流量对系统的冲击。而今天要介绍的...

七种常用的特征工程

像一个优秀的工程师一样使用机器学习,而不要像一个机器学习专家一样使用机器学习方法。---google 当在做数据挖掘和数据分析时,数据是所有问题的基础,并且会影响整个工程的流程。相比一些复杂的算法,如何灵活的处理好数据经常会取到意想不到的效益。而处理数据不可或缺的需要使用到特征工程。 1.什么是特征工程 简单的说,特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。为什么这么说呢?因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力。但是最有效的数据呈现其实并不涉及任何的数据运算。 本质上来说,呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性。当你做特征工程时,其实是将数据属性转换为数据特征的过程,属性代表了数据的所有维度,在数据建模时,如果对原始数据的所有属性进行学习,并不能很好的找到数据的潜在趋势,而通过特征工程对你的数据进行预处理的话,你的算法模型能够减少受到噪声的干扰,这样能够更好的找出趋势。事实上,好的特征甚至能够帮你实现使用简单的模型达到很好的效果。 但是对于特征工程中引用的新特征,需要验证它确实提高的预测的准确度,而不是加入了一个无用的特征,不然只会增加算法运算的复杂度...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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