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深入了解SpringCloud Hystrix

雪崩效应即在多个服务节点当中,如果有一个服务不可用而这个不可用的服务导致整个应用资源都耗在这里,进而影响整个系统的崩溃。在分布式环境中,不可避免地会出现雪崩效应。Hystrix是一个netflix实现了 circuit breaker pattern模式的库,它通过处理并发量,降低延迟故障和优雅的容错处理来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点,停止跨服务的级联故障和优雅的降级来提高系统的整体弹性。 5.2.1 为什么需要Hystrix hystrix的作用: 通过第三方客户端库访问依赖项(通常是通过网络),以保护和控制延迟和故障。 防止雪崩效应 当遇到的问题 快速失败并优雅的恢复 有效的进行监控与警告 5.2.2 防止雪崩效应 Hystrix采用了如下方式来防止雪崩效应: 在HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象中封装对外部系统(或“依赖项”)的所有调用,该对象通常在单独的线程中执行(这是命令模式的一个示例)。 为每个依赖项维护一个小的线程池(或信号量); 如果它被填满了,发送给该依赖项的请求将立即被拒绝...

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning,总觉得光是看视频和做作业还不够,还是得自己动手写写代码,亲自实现课程里提到的算法内容,于是便有了这篇博客,作为自己入门深度学习的里程碑吧。 前馈神经网络 机器学习有两个基本问题,一是回归,二是分类,神经网络大多用于解决分类问题,前馈神经网络(feedforward neural network)是整个神经网络家族中较为常见和较为基础的一种,如下图右上角的DFF所示。图片来源是Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data。 神经网络中的基本元素是神经元,每层都有一定数量的神经元,神经元组合的多样性决定了神经网络的丰富性。下面是一个简单的前馈神经网络,总共有三层,从左到右分别是输入层、隐层和输出层,输入层的x1和x2表示这个样本只有两个特征(自变量),因为输入层通常不计入内,所以这是一个两层的神经网络,第一层有4个神...

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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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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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