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用三国杀讲分布式算法 再听不懂你来找我!

点击播放,看文效果更佳! 前言 《三国杀》是一款热门的卡牌游戏,结合中国三国时期背景,以身份为线索,以卡牌为形式,益智休闲,老少皆宜。 东汉末年,袁绍作为盟主,汇合了十八路诸侯一起攻打董卓。 在讲解之前,我们先聊下分布式协议和算法整体脉络。 现在很多开发同学对分布式的组件怎么使用都有一定经验,也知道 CAP 理论和 BASE 理论的大致含义。但认真去看分布式算法的真的很少,原因有三: 担心算法过于复杂,所以花的时间很少。 网上的资料能用大白话将分布式算法讲清楚的比较少。 学习分布式算法没有一条清晰的路线。 我会在后续的文章中用故事、大白话的方式来讲解分布式算法的原理,以及学习路线到底是怎么样的。 学习路线 学习分布式协议和算法的路线可以是先学习四大基础理论,作为地基,再学习分布式协议和算法,就像是在地基上建房子。地基打好了,才能建更稳固的高楼大厦。 四大基础理论 拜占庭将军问题 CAP 理论 ACID 理论 BASE 理论 八大分布式协议和算法 Paxos 算法 Raft 算法 一致性 Hash 算法 Gossip 协议算法 Quorum NWR 算法 FBFT 算法 POW 算法 Z...

机器学习深度研究:特征选择中几个重要的统计学概念

↑↑↑点击上方蓝字,回复资料,10个G的惊喜 问题引出 当我们拿到数据并对其进行了数据预处理,但还不能直接拿去训练模型,还需要选择有意义的特征(即特征选择),这样做有四个好处: 1、避免维度灾难 2、降低学习难度 3、减少过拟合 4、增强对特征和特征值之间的理解 常见的特征选择有三种方法: 过滤法(Filter):先对数据集进行特征选择,然后再训练学习器,特征选择过程与后续学习器无关。 包装法(Wrapper):根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。 嵌入法(Embedding):先使用机器学习模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据系数从大到小选择特征。 其中,过滤法是最简单,最易于运行和最易于理解的。 过滤法核心思路就是考察自变量和目标变量之间的关联性、相关性,设定阈值,优先选择与目标相关性高的特征。 主要方法: 1、分类问题:卡方检验(chi2),F检验(f_classif), 互信息(mutual_info_classif) 2、回归问题:相关系数(f_regression), 信息系数(mutual_info_regression) 卡方检...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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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