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腾讯云“对等连接”应用

本文档主要以介绍实际操作为主,并抽丝剥茧的介绍“对等连接”产品文档中的重点信息。...本文章提供视频讲解与演示,详细见B站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1bv41167XT ---- 介绍大纲 什么是对等连接 应用场景 计费方式 如何配置 ---...- 什么是对等连接 对等连接(Peering Connection)是一种大带宽、高质量的云上资源互通服务,可以帮助您打通腾讯云上的资源通信链路,并实现: 同账户和夸账户互通 同地域和夸地域互通 它还可以实现...image.png 更详细可以参考: https://cloud.tencent.com/document/product/553/18833 如何配置 配置分为五步: 整理访问流程 购买云服务器 建立对等连接...添加路由 测试连通性 1.整体访问流程 image.png 2.购买云服务器 上海 image.png 广州 image.png 3.建立对等连接 image.png 注意几个关键字段: 状态,是否已经连接

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    MySQL连接错误的十二“坑”

    检查mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理,高权限账号的实例可以查询mysql.user_view表)表里面的account信息(主要是user,host列),确认连接的...同ping来获取ip,无法获取到,故mysql命令行进行连接时就出错了,此时需要通过ping来观察dns的解析, 并检查系统dns配置 20170809补充:当使用阿里云的ECS设置的安全组为如下时,会导致...端口错误,即使没有安全限制也无法连接,telnet 特定端口也不会通。 解决办法: 确认连接mysql的端口是否正确 可能3:mysql服务未正确运行 先关掉自建mysql数据库 ?...然后进行连接 ? 同样表现为telnet 特定断开不通。...),尝试调整来源主机的应用行为 3、如果无法手动干预,尝试调整mysql的max_connections的值,如果是rds for mysql,需要升级实例规格来提升连接数

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    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站,您可以注册,贡献自己的评分,并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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    十二、Hikari:Apparent connection leak detected连接泄露分析

    Source) at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate.selectOne(SqlSessionTemplate.java:167)日志显示,检测到了连接泄露...,单位为毫秒,默认为0,表示禁用连接泄露检测。...connection-timeout:从连接池获取连接的超时时间。分析源代码发现,该错误的原因是从连接池获取连接超时,触发了连接泄露检测。...图片也就是说,获取到连接之后使用之前的时间+使用连接的时间+使用之后还回连接之前的时间,超出了leakDetectionThreshold毫秒,就抛出检测到连接泄露的异常。...结合我们的业务发现,此处确实是使用连接的时间超出了leakDetectionThreshold毫秒,是因为执行了慢 sql,同时慢 sql 耗尽了连接池的连接,导致新线程获取连接超时,又导致了获取连接超时的报错

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    西湖大学、中科院、谷歌:对等协同学习在推荐系统中的应用

    导读 peer collaboration learning:对等协同学习 基于DNN的推荐系统通常需要大量参数,而这多多少少会带来一些冗余的神经元和权重,这种现象被称为过度参数化。...本文提出一个topN商品推荐框架PCRec方法,利用这种冗余现象来提高 RS 的性能。 PCRec协同训练两个具有相同网络结构的DNN推荐模型,这称为对等协同。...首先,引入两个指标来识别给定推荐模型的权重的重要性。 然后,通过从其对等网络移植外部信息(即权重)来恢复不重要的权重。 经过这样的操作和再训练,增强模型的表征能力。 2....利用两个相同网络结构的DNN推荐模型进行训练,采用L1-norm或熵来衡量神经元的重要性,选取对等网络中相应位置的神经元对当前网络中不重要的神经元进行补充,增强模型的泛化能力。 3....为了实现从其对等模型的信息传递,将不重要的参数替换为对等模型中相同层的对应索引的参数。

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术!| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反,双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在双 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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    机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

    机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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    推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

    1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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