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用Golang实现K-NN算法
K近邻算法用来对观察数据打标签/分类。通过和已打标样本对比 两者距离,跟哪个样本近就标注该观察数据应该归为什么标签。这通常也是机器学习的一个基础入门算法。
mariolu
2024-02-09
1180
基于go实现冒泡排序
冒泡排序,顾名思义就是一种以两两比较为基础的分类方法。因为它从一个数组中 循环比较相邻两元素,如果逆序,则进行两个元素间的交换。用go来写代码片段如下。
mariolu
2024-01-12
1340
Golang对比C++的开发环境的变化
这篇文章描述工作观察到的开发现状中存在的问题, 因为目前业务后台开发语言绝大多数都是C++, 并针对现状, 试图给出一个在 Golang 的开发生态 下的一些解决方案。
mariolu
2021-03-29
2.6K0
开脑洞:用sql语句操作git仓库
用过git,也用过sql。两者结合起来用有试过吗?github上开源了gitqlite项目
mariolu
2020-07-05
7590
golang的并发机制
写出一个高性能的程序,肯定要关注程序的并行特性,那么运行并发,我们关注什么性能指标。比如表象上我们关注 并发的上限,创建并发数据结构的最小开销,切换时间开销。如果在C里面,我们往往用多线程实现一个高并发的服务程序,我们会关注他的多线程创建,以及线程间上下文切换、或者多线程切换背后陷入的系统调用的销毁。那么当前golang能做到更好的并发吗,对比c提升了多少,以及做到更高效率的背后真相是什么?本文一一用案板的事实分析出来。
mariolu
2019-06-07
1.7K0
惊群效应
传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中,服务器创建很多进程-单线程(比如apache mpm)或者n进程:m线程比例创建服务线程(比如nginx event)。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket,有几率同时调用accept。当一个请求进来,accept同时唤醒等待socket的多个进程,但是只有一个进程能accept到新的socket,其他进程accept不到任何东西,只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept,则把惊群提前到了select/epoll这一步,多个进程只有一个进程能acxept到连接,因为是非阻塞socket,其他进程返回EAGAIN。
mariolu
2018-09-18
3.2K0
我是怎么一步步用go找出压测性能瓶颈
笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标。模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps。模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义。
mariolu
2018-07-20
3.9K0
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