基于最小聚合的弹性过滤_带有过滤和聚合的弹性搜索查询不返回聚合_基于最小和最大值的过滤 - 腾讯云开发者社区

本文主要是介绍jmeter的弹性压测，旨在通过docker可以做到动态扩容等，下面开始第一篇；先看下我的文件目录，可与预先下载好相应的包 ?...看下我的DockerFile: FROM java:8 # 基础镜像 MAINTAINER 448972995@qq.com # 作者 ENV http_proxy "" ENV https_proxy...restart=always --name xdp-registry registry 可以看下是否存在镜像： curl http://your-server-ip:5000/v2/_catalog 初始的状态应该是空的...：一般出现如下信息:{"repositories":[""]} 上传镜像：首先，为了让客户端服务器能够快速地访问刚刚在服务端搭建的镜像仓库（默认情况下是需要配置HTTPS证书的），这里简单在客户端配置一下私有仓库的可信任设置让我们可以通过...HTTP直接访问：# vim /etc/docker/daemon.json 　　加上下面这一句，这里的"your-server-ip"请换为你的服务器的外网IP地址： { "insecure-registries

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基于空闲资源的弹性计算实践

挖掘出来的弹性资源本身难以用好，如上图所示，弹性资源非常多样，资源规格不一，可用端口不同等，且资源非常易变，比如资源份额（quota）随在线业务负载变化可能动态调整，影响了在线业务时会立即被清除，业务用好这些资源很难...用好弹性资源本节主要从筛选业务提供场景式服务，封装资源的多样与易变性及更上层的服务接口三方面阐述。...现网弹性资源的多样及易变主要来源于3点：可弹性资源规格不一样，比如有些服务器可复用2核，有的可复用4核；硬件性能有差异，如下表所示，最好的cpu与最差的cpu性能可差距一倍；计算业务容器可用配额...从弹性计算平台孵化出了腾讯云-无服务器云函数，欢迎大家试用。实践的经验教训在建设弹性计算平台实践过程中，我们有一些经验教训，在这里和大家分享下。提供机制还是策略？...重视底层风险及能力弹性计算依赖底层提供资源隔离，优先级调度等机制，底层的稳定性会影响整个平台的稳定性，且修复代价很大，在弹性计算早期，如下图所示，为了避免平台建设打扰到正常业务运营，规避机房间穿越流量

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ES 基于查询结果的聚合

在了解本文内容前,必须先了解ES DSL查询和ES 聚合查询,ES基于查询结果的聚合分为两种,第一种类似与关系型数据库中的Having语法,第二种类似于关系型数据库中先where在group by的语法...,本文主要分析先查询后聚合场景演示数据从ES 聚合查询获取 1、先查询后聚合现在需要统计价格在50到500价格范围区间的所有食物,并按照标签进行聚合查询,代码如下: GET food/_search..., "_source" : { "CreateTime" : "2022-06-07 13:11:11", "Desc" : "芦笋来自国外进口的蔬菜...,下面是根据query的结果集进行的聚合查询. 2、先聚合后查询(注意这里不是having语法,而是查询聚合里面的详情) 通过post_filter实现现在需要查询价格范围在50到500之间,按照标签分组之后...、最大值等等,最后需要带上一个所有食品的平均值.这个时候计算所有食品的平均值不能受限于查询条件,实现方式如下: GET food/_search { "query": { "range":

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基于图形项的弹性节点程序

本例原是PyQt4版本的官方demo 程序，现已改成了PyQt5版本。程序可响应用户的键盘操作，如方向键，“+”，“-”键和空格键，以及鼠标拖放和滚轮操作。...其功能是模拟弹性节点网络----节点小球在收到外力时会移动，在外力撤除后会回弹。 ?...QTime.currentTime())) widget = GraphWidget() widget.show() sys.exit(app.exec_()) qAbs()返回一个数的绝对值...qsrand用来设置一个种子，该种子为qrand生成随机数的起始值。比如说qsrand(10)，设置10为种子，那么qrand生成的随机数就在[10,32767]之间。...而如果在qrand()前没有调用过qsrand()，那么qrand()就会自动调用qsrand(1)，即系统默认将1作为随机数的起始值。使用相同的种子生成的随机数一样。

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基于 Armory 进行 Kubernetes 集群的弹性伸缩

作者 | Michael Bogan 译者 | Luga Lee 策划 | Luga Lee 基于不同的 Kubernetes 集群的弹性伸缩方案，在日常的维护中具有重要意义 ~ 想象一下，假设亚马逊每年只有一天不可用...基于 99.7% 而不是 100% 的可用性将花费亚马逊超过 10 亿美元。哪怕停机时间只是那么一点点，也会让公司的业务损失惨重。...用户、服务帐户和权限其次，在大规模管理大量资源时管理和控制访问的问题。Kubernetes 支持用户（人）和服务帐户（机器）等概念以及基于角色的访问控制模型（RBAC）。...大约十年前，我在一家基于 Chromium 构建社交浏览器的公司工作。该项目是非常创新和成功的，虽然其涉及 Chromium 的深度定制。...但是，可以毫不隐讳地讲，大规模管理 Kubernetes 最重要的功能是 Armory “作为代码管道”的最佳核心之一。基于 Spinnaker 管道的 GitOps 是一个关键特性。

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基于用户的协同过滤算法VS基于物品的协同过滤算法

现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...首先先解释下”协同过滤”: 所谓协同就是大家一起帮助啦，过滤就是把大家讨论的结果告诉你，不然原始信息量太大了。很明显啦，两者的区别在于一个是基于用户，一个是基于物品。...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。...总体来说，都是推荐物品给你，一个推荐的桥梁是用户，另一个是物品。在运用的时候要根据实际情况的不同，选择是基于基于用户还是基于物品。

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基于AngularJS的过滤与排序

前面了解了AngularJS的使用方法，这里就简单的写个小程序，实现查询过滤以及排序的功能。...本程序中可以了解到：　　1 angularjs的过滤器　　2 ng-repeat的使用方法　　3 控制器的使用　　4 数据的绑定　　程序设计分析　　首先，如果要是先查询过滤，就要使用到...AngularJS中的过滤器filter 了。　　...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 　　通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。

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基于DFA的敏感词过滤

在计算理论中，确定有限状态自动机或确定有限自动机（英语：deterministic finite automaton, DFA）是一个能实现状态转移的自动机。...对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表{\displaystyle \Sigma }Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态 DFA算法 DFA（(Deterministic...Finite automation)）确定性的有穷状态自动机: 从一个状态输入一个字符集合能到达下一个确定的状态。...xiqi4145/article/details/84313809 ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题：《基于...DFA的敏感词过滤》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8edfa%e7%9a%84%e6%95%8f%e6%84%9f%e8%af

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基于 Seata Saga 设计更有弹性的金融应用

业务监控运维难，缺乏统一的差错守护能力业务的执行情况监控一般通过打印日志，再基于日志监控平台查看，大多数情况是没有问题的，但是如果业务出错，这些监控缺乏当时的业务上下文，对排查问题不友好，往往需要再去数据库里查...Apache Camel Saga Camel 是实现 EIP（Enterprise Integration Patterns）企业集成模式的一款开源产品，它基于事件驱动的架构，有着良好的性能和吞吐量...Saga 不要求整个处理在短时间内完成，因为它不占用任何数据库锁，它可以支持需要长时间处理的请求，从几秒到几天，Camel 的 Saga EIP 是基于 Microprofile 的 LRA[3]（Long...层：由于上层的 Eventing 驱动一个“空”流程执行的执行，"state"的行为和路由都未实现，由上层实现；基于以上两层理论上可以自定义扩展任何"流程"引擎。...总结很多时候我们不需要强调强一性，我们基于 BASE 和 Saga 理论去设计更有弹性的系统，在分布式架构下获得更好的性能和容错能力。

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基于事件驱动的Kubernetes弹性伸缩工具keda

Default: 0 是KEDA为你的deployment创建的最小副本数量 maxReplicaCount: 100 # Optional...（强制的）metadata：触发器所需的配置参数。...，常用的有下面几种快速扩容扩容时立即新增当前 9 倍数量的副本数，即立即扩容到当前 10 倍的 Pod 数量，当然也不能超过 maxReplicas 的限制。...是您的应用程序在Deployment中定义的Dapr IDpollingInterval是KEDA检查Kafka当前主题分区偏移量的以秒为单位的频率minReplicaCount是KEDA为你的deployment...创建的最小副本数量。

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基于AngularJS的过滤与排序【转载】

程序设计分析　　首先，如果要是先查询过滤，就要使用到AngularJS中的过滤器filter 了。　　...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 　　通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...>name age 　　AngularJS是一门基于...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。...再输入字符的时候，会自动过查询过滤掉一些选项 ?

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基于物品的协调过滤算法

基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）算法是目前业界应用最多的算法。...基础算法基于用户的协同过滤算法在一些网站（如Digg）中得到了应用，但该算法有一些缺点。...因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。基于物品的协同过滤算法（简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...基于物品的协同过滤算法可以利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释，比如给用户推荐《天龙八部》的解释可以是因为用户之前喜欢《射雕英雄传》。... 流行度和UserCF（基于用户的协同过滤推荐）不同，参数K对ItemCF推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。

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基于近邻的协同过滤算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这节课我们来学习K近邻在推荐系统中的应用，你将完成本课程的第一个实战项目：基于KNN的电影推荐系统！...为了使你能够顺利地完成实战内容，我们先了解一下推荐系统中的基础知识。基于近邻用户的协同过滤假定有一个场景：某个周日的下午，你感觉很无聊，然后从电脑上打开了一个视频网站，想看下最近有什么好看的电影。...然而你发现网站上的热门电影基本都看过，其他的电影又太多，不知道该看什么。...这种思想其实就是基于近邻用户的协同过滤算法（简称UserCF）：给用户 A 推荐和他有着相似观影兴趣的用户 B 喜欢观看的电影。...基于近邻用户的协同过滤算法很容易给出的推荐理由是：发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/147446.html原文链接：https://javaforall.cn

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让“不确定性”变得有“弹性”？基于弹性容器的AI评测实践

评测任务的不确定性任务执行架构的演进之路评测任务的“弹性” 总结 0. ...[65x0k6t9kl.png] 评测模型的复杂性我们要去评模型，会面临不同的深度学习框架，比如基于tensorflow的，基于pytorch的。...弹性的容器任务在EKS1推出后，作为公司内首批吃螃蟹的业务，我们真正面向客户的一个业务，开始进行了另一种方案的探索，就是用弹性容器任务的方式进行一个评测任务。...有的服务就会一直忙，然后有的服务就特别零散地忙一下，然后就长期处于一个闲置的状态。基于弹性的容器任务，可以做到任务可以随启随销，维护成本低，资源能够达到一个合理利用。 5....评测任务的“弹性” 以下是基于EKS后的整体任务调度流程，我们会把任务封装到一个镜像库，然后调度镜像部署到一个EKS仓库中进行执行，这个就是解决评测任务所面临的不确定性的问题。

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云原生的弹性 AI 训练系列之一：基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践

基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目，能够很好地承载分布式训练的工作负载，业已成为了云原生 AI 领域的事实标准，在诸多企业内广泛落地。...尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行，但是云原生的极致弹性、降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放。...Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。...在我们实际的测试中，基于 Horovod 的弹性训练在竞价实例上，可以将每 GPU 时的花费从 16.21 元降低到了 1.62 元，整个模型训练的成本可以下降接近 70%。...为了实现弹性训练的能力，Horovod Elastic 对 Horovod 的架构和实现进行了一定的修改，其中主要包括：聚合操作需要被定义在 hvd.elastic.run 函数下每个 worker

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TKE基于弹性网卡直连Pod的网络负载均衡

为了解决这个问题，TKE容器团队为在腾讯云上使用独立或托管集群的用户提供了一种新的网络模式，利用弹性网卡直连Pod的方案很大的增强了性能和业务能力的支持。...但是在启动该项目时这一块还没有特别好的访问容器网络的支持。所以一期考虑集群CNI网络模式下Pod有弹性网卡入口，这个入口可以直接接入到负载均衡以达到直接访问的目的。...新的Pod直连模式 ENI弹性网卡直连请求细节过程请求流量进入负载均衡请求被负载均衡转发到某一个Pod的ENI弹性网卡直连与Local访问的区别看起来这两种访问方式的效果是一样的，但是在细节上还是存在一些差别...但是基于云上负载均衡、VPC网络的各种特性，我们能给出各种其他更加本地化的接入层方案。但这并不意味着KubeProxy的设计不好或是作用不大。...集群网络模式必须开启VPC-CNI弹性网卡模式。直连模式Service使用的工作负载需使用VPC-CNI弹性网卡模式。控制台操作指引登录容器服务控制台[1]。

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基于用户的协同过滤python代码实现

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