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最近这张图片在社交媒体上火爆。乍一看可能并没有什么特殊的地方，但随后会注意到Y轴。Y轴上的标度在间距相等，但标度分布却并不均匀，有时代表30人，有时代表10人，有时甚至代表50人。这次我们可以通过代码绘制同样的图片。
在大型web应用中，缓存可算是当今的一个标准开发配置了。在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。分布式缓存系统的基本原理，大家也有所耳闻。key-value如何均匀的分散到集群中？说到此，最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。的确，这种结构是简单的，也是实用的。但是在一些高速发展的web系统中，这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长，缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，大量的缓存命不中，缓存数据需要重新建立，甚至是进行整体的缓存数据迁移，瞬间会给DB带来极高的系统负载，设置导致DB服务器宕机。 那么就没有办法解决hash取模的方式带来的诟病吗？看下文。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 第一，数据准备模块 数据来源选用笔者所在学校的内网(校内俗称OB)，采用保存cookie模拟登录，以板块为单位，进行论坛帖子的抓取，并且根据发贴人的连接，再深入到发贴人的主页进行发贴人个人公开信息的抓取，最后以每一条帖子作为
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题，记录一下
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（棋盘效应，checkboard artifacts）。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
解决方案：避免数据源的数据倾斜 实现原理：通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理，以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜，彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点：治标不治本，Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。 总结：前台的Java系统和Spark有很频繁的交互，这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据，往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端，在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
论文地址：https://www.mdpi.com/2076-3417/10/10/3621
对于分布式系统来说，整个集群的存储容量和处理能力，往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时，应尽可能保证数据均衡。但是，在生产环境的业务系统中，由于各方面的原因，数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外，究其原因主要包括两个：一个是不同分片间key数量不均匀，另一个是某分片存在bigkey；接下来我们看看，在腾讯云数据库redis中，如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题，因为 redis cluster 是多 master 的结构，每个 master 都是可以提供存储服务的，这就会涉及到数据分布的问题，在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题，关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外，还有几种数据分布的算法，比如哈希算法，一致性哈希算法，这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
从物理的角度，要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解，本文通过一些图示对这几个概念进行简明的介绍。
Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.02966
Kirchhoff 薄板理论忽略了剪切变形， 即γzx = 0, γzy = 0。但对于厚板来说，不考虑剪切变形会产生较大的误差。下面结合厚板理论作简要分析。 (一) 弹性厚板理论 如图所示，同Tim
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分，并在文末补充了axes对象的常用属性。
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文章：GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
哈希算法也叫散列算法, 不过英文单词都是 Hash, 简单一句话概括, 就是可以把任意长度的输入信息通过算法变换成固定长度的输出信息, 输出信息也就是哈希值, 通常哈希值的格式是16进制或者是10进制, 比如下面的使用 md5 哈希算法的示例
数据倾斜即表中某个字段的值分布不均匀，比如有100万条记录，其中字段A中有90万都是相同的值。这种情况下，字段A作为过滤条件时，可能会引起一些性能问题。 本文通过示例分享部分场景的处理方法 未使用绑定变量 使用绑定变量 几种特殊场景 1 测试环境说明 数据库版本：ORACLE 11.2.0.4 新建测试表tb_test： create tablescott.tb_test as select * from dba_objects; 创建索引： create indexscott.idx_tb_test_
【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章，介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法，能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时，图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”（棋盘效应，checkboard artifacts）。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因，并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。作者还表示，特意提前单独公开这一技术，是因为这个问题值得更多讨论，也包含了多篇论文的成果，让我们谷歌大脑的后续大招吧。 当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看
数据倾斜即表中某个字段的值分布不均匀，比如有100万条记录，其中字段A中有90万都是相同的值。这种情况下，字段A作为过滤条件时，可能会引起一些性能问题。 本文通过示例分享部分场景的处理方法 未使用绑定变量 使用绑定变量 几种特殊场景 1 测试环境说明 数据库版本：ORACLE 11.2.0.4 新建测试表tb_test： create tablescott.tb_test as select * from dba_objects; 创建索引： create indexscott.idx_tb_test_01
本文继续接上篇文章，【技术分析】4kw机柜无通道封闭CFD模拟分析及优化(上篇) 进行解析。
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
从在上一期，我们提到，为了有效组织勇士们抵御波斯侵略军，保卫家园，列奥尼达需要经常调整勇士们的战斗阵型，又希望大部分勇士们不需要改变自己的战斗位置。列奥尼达设计了一个环，勇士们根据自己的编号，在环上找到自己的位置，这种算法叫做，一致性哈希(Consistant Hashing)。
Spark中的内存使用分为两部分：执行（execution）与存储（storage）。
经过matlab爱好者公众号连续不断的推送Monte Carlo方法，所以我们对其了解透彻了吗？NO！当然还得日日精进,大家经常使用的Monte Carlo方法并不完美，我估计大多数人也听不懂我在说什么，是因为你不知道错在哪了。
粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。作者在学习粒子滤波的过程中对一些概念和操作时常感到突兀，后来发现想要完整了解粒子滤波，需要首先了解前因，逐渐深入才能理解粒子滤波，而不是直接学习粒子滤波这个方法。
今天我想先给大家科普下一致性哈希算法这块，因为我下一篇文章关于缓存的高可用需要用到这个，但是又不能直接在里面写太多的代码以及关于一致性hash原理的解读，这样会失去对于缓存高可用的理解而且会造成文章很长，有担心有些朋友还没接触过一致性哈希算法，所以，我就将它单独拎出来讲一下。
貌似以前，浪尖发过一篇文章，讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实，是根据现象去分析定位问题的很方便的手段，大家可以去翻翻，星球的球友也可以去精华帖子里看看。
条形激光器可以在Y方向上对注入电流进行限制，也可以对光起到限制作用。从而降低阈值电流。常见的三种条形激光器：
金属切削加工过程中不可避免产生一些振动，做好影响振动的因素分析是解决振动问题的前提。铣削加工是断续加工，其动力学关系更加复杂，影响因素众多。
通过编程计算电偶极子所在平面各点处电场强度 一、电偶极子概念的引入 电偶极子（electric dipole）是两个相距很近的等量异号点电荷组成的系统。电偶极子的特征用电偶极距
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
对于下面这个壶，我可以用一个框把它框起来，如果光线和这个框没有交点，那是不是就不会和这个壶有任何的交点，那是不是这一块我都不用算了，基本思想就是这个Bounding Volumes，叫包围盒
产生原因：纵向进给量和磨削深度过大；在修整砂轮时，砂轮表面有凹凸不平；磨床头架和尾座刚度不好，在磨削力作用下产生变形，引起工件轴线偏斜；工作台导轨润滑油膜太厚，在工作台运行中产生摆动；砂轮的两棱角没有倒圆。
注：在分片分布均匀的情况下，如果查询请求中指定了routing参数，也会导致查询请求聚集于某一部分分片，造成请求不均匀。
在学习线性回归的时候，我们已经理解了什么是回归，回归就是确定变量之间相互依赖的定量关系的统计学方法。那么同样，在开始学习Logistic回归模型前，我们先来看看什么是分类问题。
在进行图像定量分析之前，必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作，有时可能会出现极大或极小值，批量分析后得到的数据是不可信的。
当部署多个 FE 节点时，用户可以在多个 FE 之上部署负载均衡层来实现 Doris 的高可用。官方文档描述: 负载均衡 。
随着互联网的发展，用户产生的数据越来越多，企业面临着庞大数据的存储问题，目前市面上主流的分布式大数据文件系统，都是对数据切片打散，通过离散方法将数据散列在集群的所有节点上，本文将带你了解DHT（Distributed Hash Table）：分布式哈希表是如何实现数据的分布式离散存储的。
官方的定义是，MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
https://www.zhihu.com/question/390191723/answer/1185984775
hash 一致性策略： 说到这个，就会说到 hash 环，这里我粗略的画下 hash 环； 就是 根据请求的 uid 计算 hash（uid） ，计算的hash 值 在hash 环 上，找出 hash（uid）顺时针方向 距离哪一个 hash（IP） 最近，将最近的这个IP 作为路由 IP；
随着深度学习的不断发展，神经网络广泛应用于不同的领域，取得远超以往的效果的同时深度网络模型的复杂度也越来越高, 这严重制约了它在工业界发展.
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