分布式注册服务中心etcd在云原生引擎中的实践
作者：王雷 etcd是什么 etcd是云原生架构中重要的基础组件，由CNCF孵化托管。ETCD是用于共享配置和服务发现的分布式，一致性的KV存储系统，是CoreOS公司发起的一个开源项目，授权协议为Apache。etcd 基于Go语言实现，主要用于共享配置，服务发现，集群监控，leader选举，分布式锁等场景。在微服务和 Kubernates 集群中不仅可以作为服务注册发现，还可以作为 key-value 存储的中间件。 提到键值存储系统，在大数据领域应用最多的当属ZOOKEEPER，而ETC
基于Bert文本分类进行行业识别
本项目使用的是THUCNews的一个子集,每条数据都是从新闻中抽取的标题，属于标题(短文本)分类。文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。数据以字为单位输入模型。类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。数据集数据量训练集18万验证集1万测试集1万。
8000字详解Thread Pool Executor
摘要：Java是如何实现和管理线程池的? 本文分享自华为云社区《JUC线程池: ThreadPoolExecutor详解》，作者：龙哥手记 。 带着大厂的面试问题去理解 提示 请带着这些问题继续后文，会很大程度上帮助你更好的理解相关知识点。@pdai 为什么要有线程池? Java是实现和管理线程池有哪些方式? 请简单举例如何使用。 为什么很多公司不允许使用Executors去创建线程池? 那么推荐怎么使用呢? ThreadPoolExecutor有哪些核心的配置参数? 请简要说明 Thread
机器学习之数据分析常用方法
solver只能选择liblinear,因为l1正则化损失函数不是连续可导的，而其他三种都是需要二阶导数。L1：预测效果差、模型特征多，需要让一些不重要的特征系数归零，从而让模型稀疏化。若class__weight 和 sample_weight都使用，权重就是。balance：根据数据量自动分配，样本量越多，权重越低。samme.r:（默认）样本集预测错误的比例进行划分。自定义权重比例：{0:0.9,1:0.1}samme:样本集预测错误的概率进行划分。若为其他，则要指定样本权重。solver四种皆可。
一文掌握MyBatis的动态SQL使用与原理
摘要：使用动态 SQL 并非一件易事，但借助可用于任何 SQL 映射语句中的强大的动态 SQL 语言，MyBatis 显著地提升了这一特性的易用性。 本文分享自华为云社区《MyBatis详解 - 动态SQL使用与原理》，作者：龙哥手记 。 动态 SQL 是 MyBatis 的强大特性之一。如果你使用过 JDBC 或其它类似的框架，你应该能理解根据不同条件拼接 SQL 语句有多痛苦，例如拼接时要确保不能忘记添加必要的空格，还要注意去掉列表最后一个列名的逗号。利用动态 SQL，可以彻底摆脱这种痛苦
当谈论 React hook，我们究竟说的是什么？
这个标题很大，但是落点很小，只是我，一个开发者在学习和使用 hooks 中的一点感受和总结。 React hook 的由来 React hook 的由来，其实也可以看作是前端技术不断演进的结果。 在 world wide web 刚刚诞生的洪荒时代，还没有 js，Web 页面也都是静态的，更没有所谓的前端工程师，页面的内容与更新完全由后端生成。这就使得页面的任意一点更新，都要刷新页面由后端重新生成，体验非常糟糕。随后就有了 Brendan 十天创世、网景微软浏览器之争、HTML 的改进、W3C
解读Java内存模型中Happens-Before的8个原则
摘要：本文我们就结合案例程序来说明Java内存模型中的Happens-Before原则。 本文分享自华为云社区《【高并发】一文秒懂Happens-Before原则》，作者： 冰 河。 在正式介绍Happens-Before原则之前，我们先来看一段代码。 【示例一】 class VolatileExample {
int x = 0;
volatile boolean v = false;
public void writer() {
x = 42;
v = tr
基于随机森林算法进行硬盘故障预测
摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程； 掌握使用pandas做数据分析的基本方法； 掌握使用scikit-learn进行随机森林模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标和查看混淆矩阵的方法； 案例内容介绍 随着互联网、云计算的发展，数据的存储需求与日倍增，大
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