批量梯度下降和随机梯度下降实现
介绍下批量梯度下降和随机梯度下降 文中在M个训练样本中，w代表权重，b代表截距，x代表特征，y代表标签，ÿ代表训练值，i代表的第i个样本 使用的是均误方差： 1.批量梯度下降 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： 求w关于L的偏导数： 求b关于L的偏导数： 优点： （1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进
测试访问apiserver状态
目录 前言 创建admin证书和私钥 分发kubeconfig文件 检查集群信息 授权kube-apiserver访问kubelet API的权限 前言 到这里，ETCD集群、kube-nginx + keepalived、kube-apiserver都已经安装完成。 此时可以测试一下前面安装的是否正常 创建admin证书和私钥 kubectl与apiserver https通信，apiserver对提供的证书进行认证和授权。kubectl作为集群的管理工具，需要被授予最高权限，这里创建具有最
大白话聊聊Kafka 的架构原理和网络设计，它的性能高在什么地方？
一、Kafka基础消息系统的作用应该大部分小伙伴都清楚，用机油装箱举个例子所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。引入一个场景，我们知道中国移动，中国联通，中国电信的日志处理，是交给外包去做大数据分析的，假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析。按照刚刚前面提到的消息系统的作用，我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存，且仅仅是起到了缓存的作用而
6.9服务与主机之间的映射
很早之前，就有关于“每台机器（machine)应该有多少个服务”的讨论。在我们继续之 前，应该找一个比“机器”更好的术语。在前虚拟化时代，单个运行操作系统的主机与底 层物理基础设施之间的映射形式有很多种。因此，我倾向于使用“主机”（host)这个词来 做通用的隔离单元，也就是能够运行服务的一个操作系统。如果你直接在物理机上部署， 那么一台物理机映射到一台主机（在当前上下文中，这个词可能不完全正确，但确实也找 不到更好的了）。如果你使用了虚拟化，单个物理机会映射到多个独立的主机，并且每个 都可以
SpringFramework5.0 @Indexed注解 简单解析
目录 使用场景 使用方法 原理说明 使用需注意点 案例说明 参考资料 纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行 —陆游 最近在看SpringBoot核编程思想（核心篇），看到走向注解驱动编程这章，里面有讲解到： 在SpringFramework5.0引入了一个注解@Indexed ，它可以为Spring的模式注解添加索引，以提升应用启动性能。 官网地址：Spring Framework 5.1.12.RELEASE beans-scanning-index) 在往下阅读的时候，请注意一些模式注解： |S
7.8拯救消费者驱动的测试
使用之前所提到的端到端测试，我们试图解决的关键问题是什么？是试图确保部署新的服 务到生产环境后，变更不会破坏新服务的消费者。有一种不需要使用真正的消费者也能达 到同样目的的方式，它就是CDC (Consumer-Driven Contract,消费者驱动的契约）。 当使用CDC时，我们会定义服务（或生产者）的消费者的期望。这些期望最终会变成对 生产者运行的测试代码。如果使用得当，这些CDC应该成为生产者CI流水线的一部分， 这样可以确保，如果这些契约被破坏了的话，生产者就无法部署。更重要的是，
2019.12.5-特征布局，新闻列表 代码
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>特征布局</title> </head> <style type="text/css"> .news_list_com{ width: 600px; height: 290px; border:1px solid #ddd; margin: 50px auto 0; overflow: hidden; } .news_list_com h3{ width:
greenlet实现协程
#greenlet 1 import time
2 from greenlet import greenlet
3 # greenlet可以实现一个自行调度的微线程
4 def work1():
5 while True:
6 print("正在执行work1（）")
7 time.sleep(0.5)#模拟阻塞
8 # 如果遇到阻塞的情况下，切换到第二个任务
9 g2.switch()
10
11 d
JAVA MAC 比较大小
2个MAC String mac_1="AAAAAAAAAAAA"; String mac_1="AAAAAAAAAAAB"; 方法一： int a = 0; a = mac_1.compareTo(mac_2); 如果a>0 则 mac_1的16进制> mac_2的16进制 反之相反。 方法二： 字符转换成Long类型进行比较 Long mac_1_16 = Long.parseLong(mac_1, 16); Long mac_2_16 = Long.parseLong(mac_1, 16
第10章 康威定律和系统设计
到目前为止，本书大部分的内容集中在向细粒度架构迈进时所面临的技术挑战。但除此之 外，我们也需要考虑组织方面的问题。在这一章，我们将了解到忽略公司的组织结构会带 来什么样的危险。 我们的行业还很年轻，它似乎在不断地重塑自己。不过，一些关键定律还是经受住了时间 的考验。例如摩尔定律，它表示集成电路上可容纳的晶体管数目每两年会增加一倍。该定 律已经被证明准确得惊人（尽管有人预测，这种趋势已经放缓）。还有一条定律，我发现 几乎普遍适用，在我的日常工作中也更有用，那就是康威定律。 梅尔•康威于1%8年4
9.3静态数据的安全
数据加密是一种责任，尤其当它是敏感数据时。希望我们已经做了可以做的一切，以确保 攻击者不能攻破我们的网络，也不能攻破我们的应用程序或操作系统，然后近距离访问底 层数据。然而，我们需要做好准备，万一他们真的攻破了，我们该怎么办。深度防御非常 关键。 在许多有名的安全漏洞中，都发生了静态数据被攻击者获取的情况，且其中的内容对攻击 者来说是可读的。这要么是因为数据以未加密的形式存储，要么是因为保护数据的机制有 根本性的缺陷。 安全信息的保护机制是多种多样的，但无论你挑选哪种方案，有一些基本的东西需要
第11章 规模化微服务
11.1故障无处不在 我们知道事情可能会出错，硬盘可能会损坏，软件可能会崩溃。任何读过“分布式计算 的故障” (https://en.wikipedia.org/wiki/Fallacies_of_Distributed_Computing)的人都会告诉 你，网络也是不可靠的。我们可以尽力尝试去限制引起故障的因素，但达到一定规模后， 故障难以避免。例如，现在的硬盘比以往任何时候都更可靠，但它们最终也会损坏。你的 硬盘越多，其中一个会发生故障的可能性就越大；从统计学来看，规模化后故障将成为必 然
Winows下安装RabbitMQ
RabbitMQ的简介 RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成；RabbitMQ支持主流操作系统Linux、Windows、MaxOX等，多种开发语言支持，Java、Python、Ruby、.Net、PHP、C/C++、Node.js等。 安装 1、下载地址：http://www.rabbitmq.
通俗易懂的二分查找及其变体问题
简单的二分查找 很容易理解，但是二分查找的前提是序列是有序的。每次都是通过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为0。 二分查找只能用在数据是通过顺序表结构存储的数据结构上，如数组，如果是其他的结构存储则不适合用二分查找，如链表。 二分查找的时间复杂度为O(logn). 简答二分查找的代码如下： int binarySearch(int A[], int n, int x){
//left 和right为数组
从零开始单片机--1--第一个程序
单片机内部三大资源： Flash--相当于ROM, 用于存储程序 RAM--用于程序运行过程中产生和 需要的程序 SFR--特殊功能寄存器 51单片机的内存情况：flash 8k字节 + RAM 512 #include<reg52.h> sbit LED = P0^0; sbit ADDR0 = P1^0; sbit ADDR1 = P1^1; sbit ADDR2 = P1^2; sbit ADDR3 = P1^3; sbit ENLED = P1^4; int main(){ ENLED
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