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高并发系统支撑---限流算法

高并发系统支撑方式在维护高并发系统时，我们通常通过：缓存、降级和限流来进行支撑。...一般高并发系统常见的限流有：限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数（如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（nginx的limit_req...限流的技术大致从限流算法、应用级限流、分布式限流、接入层限流来实现，本次先讲讲底层的限流算法。限流算法常见的限流算法有：令牌桶、漏桶，计数器。 1.令牌桶算法令牌桶算法比漏桶算法稍显复杂。...令牌桶算法的描述如下：假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌；桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝；当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上...；如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。

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数据挖掘十大算法--K近邻算法

逼近离散值函数f: Ân_V的k-近邻算法训练算法：对于每个训练样例，把这个样例加入列表training_examples分类算法：给定一个要分类的查询实例xq 在training_examples...1-近邻算法把xq分类为正例，然而5-近邻算法把xq分类为反例。右图是对于一个典型的训练样例集合1-近邻算法导致的决策面。...三、距离加权最近邻算法对k-近邻算法的一个显而易见的改进是对k个近邻的贡献加权，根据它们相对查询点xq的距离，将较大的权值赋给较近的近邻。...四、对k-近邻算法的说明按距离加权的k-近邻算法是一种非常有效的归纳推理方法。它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。...python版本：这里实现一个手写识别算法，这里只简单识别0~9熟悉，在上篇文章中也展示了手写识别的应用，可以参考：机器学习与数据挖掘-logistic回归及手写识别实例的实现输入：每个手写数字已经事先处理成

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大数据如何给运营做支撑

让我们看个关于精细化运营的例子，北京朝阳大悦城为了更好的提升运营效率，合理运用大数据帮助其改善运营情况。...首先大悦城先根据客户属性进行分析用户属性，有效的进行消费者洞察，方便企业做出精准用户画像;然后根据分析出来的用户属性进行客群的划分，找到用户的价值和偏好等属性，把用户和不同品牌、不同品类的产品进行差异化拼配...从这例子我们不难发现，在精细化运营的过程中，用户数据起到了非常重要的作用，通过对用户数据进行有效的洞察和分析，让大悦城准确的找到用户喜好和兴趣，然后根据所得结果进行的精细化运营提升了企业的运营效率和提高了转化率...精细化运营作为企业一项长期的过程，该如何运用大数据进行精细化运营策略的调整呢? 2大数据对精细化运营的价值大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。...3大数据如何驱动精细化运营正如文章前面所说，企业做运营是为了拉新、留存和促活，只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营，一定离不开大数据的帮助。

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Redis底层支撑数据结构简介

Redis提供了5种常用的数据结构:字符串(string),哈希(hash),列表(list),集合(set),有序集合(sorted set). 那redis底层是用什么样的数据结构对其支撑的呢?...注:以下数据结构是基于redis V4.0版本....Redis底层提供了8种数据结构做为支撑数据结构: 源码参考:object.c char *strencoding(int encoding) { switch(encoding) { // 小于等于44.... 1. raw和embstr 这两种数据结构都是基于sds数据结构的; 是对字符串,数字,位图等类型数据的存储,数据结构及优化可以参考Redis SDS.这里不在赘述....t/int32_t/int64_t uint32_t length; // contents长度 int8_t contents[]; // 存储值 } intset; Redis底层支撑的数据结构已经介绍完了

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数据挖掘10大算法详细介绍

想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...算法是监督学习还是无监督学习呢？这是一个监督学习算法，因为训练数据是已经分好类的。使用分好类的病人数据，C4.5算法不需要自己学习病人是否会患癌症。...再次，C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据。我的理解是，算法通过对连续的数据指定范围或者阈值，从而把连续数据转化为离散的数据。最后，不完全的数据用算法自有的方式进行了处理。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...第四步：计算其他类时也做类似的计算：因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。这是个监督算法还是非监督算法呢？

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数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）

终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。...同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori...算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。...有了可以量化的计算方式，我们却还不能立刻运算，这是因为如果我们直接运算所有的数据，运算量极其的大，很难实现，这里说明一下，假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3....，该算法不仅适用于零售行业，同样适用于相同技术的其他行业，如网站流量分析以及医药行业等。

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数据挖掘十大算法之Apriori算法「建议收藏」

Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 4. Aprior算法实现过程 5. 数据挖掘 5.1 寻找关联属性 5.2 生成关联规则 5.3 更加严谨的栗子 6....Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank...Aprior算法核心术语 “啤酒与尿布”是通过人工观察并发现事物规律的典型栗子，这也引出数据挖掘十大算法之一的Aprior算法——关联规则挖掘算法,这个算法其实并不像其他算法这么难，甚至算法本身也并没有提出什么新的概念...Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质）性质一：如果x是一个频繁K项集，则其非空子集也一定是频繁K项集性质二：非频繁K项集的超集一定是非频繁的性质三：任何一个项集的支持度不小于其超集的支持度...FP-Growth算法需要递归生成条件数据库和条件FP-tree,所以内存开销大，而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/

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数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法....另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...五、数据挖掘十大经典算法(5) EM 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

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支撑海量数据的数据库架构如何设计？

接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。...这种时候就不得不考虑的解决方案：缓存，负载均衡，项目分块（微服务）；数据库：读写分离，分库分表等技术如果说此时你还是一台数据库服务器在支撑每秒上万的请求，负责任的告诉你，每次高峰期会出现下述问题：数据库服务器的磁盘...这时，你直接给主库再挂载一个新的从库就可以了，两个从库，每个从库支撑 1600 的读请求，不需要因为读请求增长来扩容主库。...实际上线上生产你会发现，读请求的增长速度远远高于写请求，所以读写分离之后，大部分时候就是扩容从库支撑更高的读请求就可以了。...方案四：SnowFlake 算法的思想分析 SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。

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10大数据挖掘算法及其简介

这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。...7.AdaBoost AdaBoost是一种构造分类器的增强算法。你可能知道，分类器需要大量的数据，并试图预测或分类一个新的数据元素属于哪个类。...9.Naive Bayes Naive Bayes并不是一个单一的算法，而是一个分类算法的家族，他们有一个共同的假设: 被分类的数据的每一个特征都是独立于所有其他特性的。

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10大数据挖掘算法及其简介

这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。...7.AdaBoost AdaBoost是一种构造分类器的增强算法。你可能知道，分类器需要大量的数据，并试图预测或分类一个新的数据元素属于哪个类。...9.Naive Bayes Naive Bayes并不是一个单一的算法，而是一个分类算法的家族，他们有一个共同的假设: 被分类的数据的每一个特征都是独立于所有其他特性的。

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快手如何通过算法和算力支撑用户的增长

备受喜爱的背后，是北京快手科技有限公司强大的技术支撑能力。刚刚成立时，快手便组建了AI团队，推出智能推荐、人脸识别、自动美颜、视频即时特效等功能。...目前快手AI平台的两大核心功能：图像检索和语音识别，都需要不断优化。...在图像检索方面，K-Means聚类算法是目前快手 AI平台重要的算法之一，快手AI 平台可以迅速将用户上传的视频进行索引归类，加入特征库，并通过推荐系统向用户推荐匹配度和相关性最高的视频。...在实施时，AI 平台需要执行大量的迭代计算，但当需要处理的图像数据集达到一定规模后，快手逐渐发现其 AI 平台在多线程计算处理上开始显现出不足。...为此，英特尔一方面帮助快手对其算法进行优化，通过重构数据结构和完全矢量化的方法，使算法的数据处理效率得以提高。

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Redis底层支撑数据结构简介(二)

我们在前一章节中介绍了Redis底层支撑的8种数据结构,这节我们看下这些数据结构是如何对应字符串(string),哈希(hash),列表(list),集合(set),有序集合(sorted set)这些数据结构的...注:以下数据结构是基于redis V4.0版本....数据结构的对应关系可以使用如下命令查看指定Key的底层实现数据结构 object encoding key 1....权衡取舍 redis内部提供了诸多数据结构,使数据更加节省空间,但节省是有代价的,因为更改大小和检索条目需要更多时间.因此,redis服务器上的延迟增加了,cpu使用率也可能增加了....以上是对内部数据结构的简介,后面还会针对各种数据结构做深入分析.

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数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法

02 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...03 EM算法的推导给定的训练样本是 ? 样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下： ?...那么一般的EM算法的步骤如下：循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算（M步）计算那么究竟怎么确保EM收敛？假定θt 和θt+1 是EM第t次和t+1次迭代后的结果。...04 EM算法另一种理解坐标上升法（Coordinate ascent）： ?...数据分析1480 ? 长按扫码关注我

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算法 | 数据结构常见的八大排序算法

01 前言八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。...常见的八大排序算法，他们之间关系如下：排序算法.png 他们的性能比较：性能比较.png 下面，利用Python分别将他们进行实现。...：快速排序的基本思想：挖坑填数+分治法从序列当中选择一个基准数(pivot) 在这里我们选择序列当中第一个数最为基准数将序列当中的所有数依次遍历，比基准数大的位于其右侧，比基准数小的位于其左侧...3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。...，该算法是采用分治法的一个典型的应用。

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解决四大问题云服务将支撑经济产业

信息化重要性上升据目前城市信息化建设现状，我们可以总结出存在的四大问题：存在信息孤岛、无法对数据进行容灾备份、数据与应用紧耦合和缺乏顶层设计。...云计算成为一个入口笔者认为，这四大问题长期存在主要原因是：根植于用户心中传统的IT部署理念与现代化的需求不符导致。云计算的出现能给满足现代化需求一个入口，也让云服务的优势改善城市信息化建设环境。...与传统的IT架构相比，云服务能够降低信息化建设成本；传统的信息化建设需要将数据存储到已购买的设备中，不仅增加了一次性重资本投入，而且超前的建设可能导致资源闲置。...与传统的IT架构相比，云服务能够轻松应对弹性突发需求；随着互联网快速发展，联网设备迅速增加，数据量已成爆发式增长，增加了服务器资源的压力。...云服务成为未来支撑经济产业的基础，同时，云服务也解放了产品研发、运维人员的双手。也正因如此，华为企业BG中国区才发布企业云产品，提出驻地云概念，希望云计算能够像水、电一样能为一种可以随时取用的服务。

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支撑数据库的8种数据结构

根据使用情况而异，以下是用于索引数据的一些流行数据结构： 1.Skiplist（跳表）：特点：通常用于内存中的索引，被用于类似Redis的系统。应用：适用于高效的范围查询和插入操作。...2.Hash Index（哈希索引）：特点：常见的内存中“Map”数据结构实现，也可用于磁盘上。应用：用于实现快速的键-值对查找。...应用：适用于分布式系统和支持快速查找的数据库。 4.LSM Tree（日志结构合并树）：特点：结合了Skiplist和SSTable的优点，适用于高写入吞吐量的场景。...应用：地理信息系统（GIS）和空间数据库中常见的索引结构。选择合适的数据结构取决于系统的使用情况，读写负载以及存储和检索的数据类型。...在设计数据库索引时，需要仔细考虑这些因素以满足特定的性能和功能要求。

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10 大算法

什么是算法呢？简单的说，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。 1、有穷性，执行有限步骤后，算法必须中止。 2、确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。...与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换和快速傅立叶变换 ?...链接分析算法一直是这个领域最让人费解的算法之一，实现方式不一，而且其本身的特性让每个实现方式的算法发生异化，不过基本原理却很相似。...9 数据压缩算法数据压缩算法有很多种，哪种最好？这要取决于应用方向，压缩mp3，JPEG和MPEG-2文件都不一样。哪里能见到它们？不仅仅是文件夹中的压缩文件。...你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?

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荐读 | 大数据如何给运营做支撑

让我们看个关于精细化运营的例子，北京朝阳大悦城为了更好的提升运营效率，合理运用大数据帮助其改善运营情况。...首先大悦城先根据客户属性进行分析用户属性，有效的进行消费者洞察，方便企业做出精准用户画像;然后根据分析出来的用户属性进行客群的划分，找到用户的价值和偏好等属性，把用户和不同品牌、不同品类的产品进行差异化拼配...从这例子我们不难发现，在精细化运营的过程中，用户数据起到了非常重要的作用，通过对用户数据进行有效的洞察和分析，让大悦城准确的找到用户喜好和兴趣，然后根据所得结果进行的精细化运营提升了企业的运营效率和提高了转化率...精细化运营作为企业一项长期的过程，该如何运用大数据进行精细化运营策略的调整呢? 二、大数据对精细化运营的价值大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。...而大数据更够让企业进行数据建模和有效收集数据进行分析，帮助企业能够快速找到和解决用户数据的异常信息，对运营起到辅助的监控作用，为企业提供有价值的参考意见。

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数据挖掘十大算法之Apriori详解

在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top...本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括： [1] k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824） [2]...支持向量机SVM（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/49885481） [3] EM算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji.../article/details/50626088） [4] 朴素贝叶斯算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50441927） [5

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