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K 均值算法-如何让数据自动分组

之前介绍到的一些机器学习算法都是监督学习算法。所谓监督学习,就是既有特征数据,又有目标数据。 而本篇文章要介绍的K 均值算法是一种无监督学习。 与分类算法相比,无监督学习算法又叫聚类算法,就是只有特征数据,没有目标数据,让算法自动从数据中“学习知识”,将不同类别的数据聚集到相应的类别中。 1,K 均值算法 K 均值的英文为K-Means,其含义是: K:表示该算法可以将数据划分到K 个不同的组中。 均值:表示每个组的中心点是组内所有值的平均值。 K 均值算法可以将一个没有被分类的数据集,划分到K 个类中。某个数据应该被划分到哪个类,是通过该数据与群组中心点的相似度决定的,也就是该数据与哪个类的中心点最相似,则该数据就应该被划分到哪个类中。 关于如何计算事物之间的相似度,可以参考文章《计算机如何理解事物的相关性》。 使用K 均值算法的一般步骤是: 确定K 值是多少: 对于K 值的选择,可以通过分析数据,估算数据应该分为几个类。 如果无法估计确切值,可以多试几个K 值,最终将划分效果最好的K 值作为最终选择。 选择K 个中心点:一般最开始的K 个中心点是随机选择的。 将数据集中的所有数据,...

使用Prometheus搞定微服务监控

最近对服务进行监控,而当前监控最流行的数据库就是 Prometheus,同时 go-zero 默认接入也是这款数据库。今天就对 go-zero 是如何接入 Prometheus ,以及开发者如何自己定义自己监控指标。 监控接入 go-zero 框架中集成了基于 prometheus 的服务指标监控。但是没有显式打开,需要开发者在 config.yaml 中配置: Prometheus: Host: 127.0.0.1 Port: 9091 Path: /metrics 如果开发者是在本地搭建 Prometheus,需要在 Prometheus 的配置文件 prometheus.yaml 中写入需要收集服务监控信息的配置: - job_name: 'file_ds' static_configs: - targets: ['your-local-ip:9091'] labels: job: activeuser app: activeuser-api env: dev instance: your-local-ip:service-port 因为本地是用 docker 运行的。将 pro...

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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。

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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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