本文介绍一些与本问题相关的一些重要决策因素，并提供一些简单的计算公式 越多的分区可以提供更高的的吞吐 首先要明白，在kafka中，单个partition是kafka并行操作的最小单元，在producter...分区数量的计算： 我们可以粗略的通过吞吐量来计算kafka集群的分区数量，假设对于单个partition，producer端可达吞吐量为p，consumer端可达吞吐量为c，期望的目标吞吐量为t，那么集群所需要的...随着时间的推移，我们能够对分区的数量进行添加，但是对于基于key的hash来分区的topic，我们最好根据未来1到2年的目标吞吐量来设计kafka的分区数量。...partition的请求，皆通过leader数据副本所在broker来处理，当broker发生故障时，对于leader数据副本在该broker的所有partition将暂时不可用，kafka将会自动在其他的数据副本中选择一个...假设每个partition有5毫秒的时间恢复，1000个就要5秒的恢复时间，如果更不幸的是宕机的broker是controller节点时，在这种情况下，新leader节点的选举在controller节点恢复之前是不会启动的
各自的适用场景又是什么呢？logo应该是选择 svg 还是 png ？而截图是选 jpg 还是 png 好？在不生成过大文件的前提下，文件的最优质量是多少？...JPEG 的压缩可以用 Photoshop 里存储为 web 格式的时候可以直接选择压缩品质，一般用于 web 的 JPG 图片选择 50%-60% 质量的即可，因为它兼顾不错的图像质量和较小的文件尺寸...在 Photoshop 里导出 PNG-32 格式的图片是通过选择 PNG-24格式，并且勾选下面的透明度，这样生成的图片位数才是32位的，如果不勾选透明度的话就是 PNG-24 格式。...在Photoshop 中如果选择 PNG 8，且勾选了透明度，那么导出的图片就是 PNG 8 索引透明，否则就是 PNG 8 不透明。 ?...矢量编辑软件，如 Adobe Illustrator 和 Sketch 可能会到处含有非必要元素和属性的 SVG 。SVG 压缩器可用于删除这种多余的信息。
我是 Big Data Institute 的常务董事，技术评估是我的一项主要工作。我们帮助企业根据业务需求选择并落地最合适的技术。我们不与供应商合作，因此客户尤为看中我们能够客观地评估不同的技术。...Pulsar 的云服务提供商，我选择 StreamNative Cloud。 对比结果 出于稳妥考虑，我们决定选择 Kafka API。...另外，当前消息系统的 schema 实施功能也有待加强，各个团队选择不同的 schema 实现时，团队合作的难度显著增加。...在作出决策前，我们先来总结一下，该企业在技术上最看重哪方面；在技术方面，我们是否需要做最保守的选择。根据以往的经验，新的开源技术会带来更多惊喜，因此我们更倾向于选择 Pulsar。...决策如下：选择 Pulsar，可以优先处理业务请求，开发团队只专注编写代码，而不是解决其他问题。选择 Pulsar 的同时，也关注 Pulsar 社区和提供商的动态。
前言： 架构师的主要活动是做出正确的技术决策。选择合适的API是一项重要的技术决策。那么今天就看看API的选择问题。 应用程序编程接口（API）是一种计算接口，它定义了多个软件中介之间的交互。...远程对象的发现，创建和销毁都会带来问题 整个CORAB的架构比较复杂，看看它的架构图就知道了 总之，今天你要开发一个引用，除非要个已有系统交互，你应该不会选择CORBA。...对于REST，基于不同的工具链可能有不同的解决方案 因为其高性能，gRPC更适合被用于系统内部组件的通信选择。...在下图的微服务架构中，对外的服务采用了REST或者GraphQL的API，而内部微服务之间使用的是gRPC。 5.总结 好了，看了这么多的API选择之后，我们做一个小结。...具体怎么选择，要结合你的业务上下文，我的推荐是： 对外提供的公开服务，首选RESTFul API，因为它非常成熟稳定和流行，语言和工具链的支持都很好。
本文介绍了如何依靠已有的方法（模型选择和超参数调节）去指导你更好地去选择算法。...在监督学习（supervised learning）中，每个数据点都会获得标注，如类别标签或与数值相关的标签。一个类别标签的例子：将图片分类为「猫」或「狗」；数值标签的例子如：预测一辆二手车的售价。...步骤 4：特征工程 或许比选择算法更重要的是正确选择表示数据的特征。从上面的列表中选择合适的算法是相对简单直接的，然而特征工程却更像是一门艺术。 主要问题在于我们试图分类的数据在特征空间的描述极少。...利如，用像素的灰度值来预测图片通常是不佳的选择；相反，我们需要找到能提高信噪比的数据变换。如果没有这些数据转换，我们的任务可能无法解决。...利如，在方向梯度直方图（HOG）出现之前，复杂的视觉任务（像行人检测或面部检测）都是很难做到的。 虽然大多数特征的有效性需要靠实验来评估，但是了解常见的选取数据特征的方法是很有帮助的。
推荐阅读时间：8min~9min 文章内容：相似度算法选择 近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤...，相似度的计算都是必不可少的，那么都有哪些计算相似度的方法呢？...到底什么是相似度呢 在推荐系统中，近邻推荐的核心就是相似度计算方法的选择，由于近邻推荐并没有采用最优化思路，所以效果通常取决于矩阵的量化方式和相似度的选择。...欧式距离度量的是空间中两个点的绝对差异，适用于分析用户能力模型之间的差异，比如消费能力、贡献内容的能力等 余弦相似度 余弦相似度度量的是两个向量的夹角。 ?...皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系。 ? 可以看出，皮尔逊相关系数会将原始的向量将去该向量的平均值，修正后的余弦相似度会将原始的向量中的值减去每列的平均值。
回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？...它在某些情况下很有用，由于它倾向于选择参数值较少的解，有效地减少了给定解所依赖的变量的数量。Lasso模型在最小二乘法的基础上加入L1范式作为惩罚项。...分配给查询点的标签是根据其最近邻居标签的平均值计算的。...类。...= DecisionTreeRegressor()clf = clf.fit(X, y)clf.predict([[1, 1]]) 10、神经网络 神经网络使用slearn中MLPRegressor类实现了一个多层感知器
那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？...线性回归 线性回归拟合一个带系数的线性模型，以最小化数据中的观测值与线性预测值之间的残差平方和。 sklearn 中也存在线性回归的算法库的接口，代码示例如下所示： ? 2....Lasso 回归 Lasso 是一个估计稀疏稀疏的线性模型。它在某些情况下很有用，由于它倾向于选择参数值较少的解，有效地减少了给定解所依赖的变量的数量。...分配给查询点的标签是根据其最近邻居标签的平均值计算的。 ? 9. 决策树回归 决策树也可以应用于回归问题，使用 sklearn 的 DecisionTreeRegressor 类。 ? 10....神经网络 神经网络使用 slearn 中 MLPRegressor 类实现了一个多层感知器(MLP)，它使用在输出层中没有激活函数的反向传播进行训练，也可以将衡等函数视为激活函数。
如何为 Kubernetes 构建合适的平台 本文翻译自 How to Build The Right Platform for Kubernetes 。...这给你的架构选择提供了很多可能性。...甚至可以选择使用某些类别的 Linux 设备作为节点。...如果您为 Kubernetes 虚拟机使用云 IaaS 或托管云 Kubernetes 服务（如 AKS 或 EKS），则可以为您的虚拟机选择合适的实例。...根据您选择的 Kubernetes 发行版，您可能还需要考虑您想要的主机操作系统以及您将使用的容器运行时。您会运行自己的容器注册表还是只从公共注册表中拉取镜像？你将在哪里存储秘密？
那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？...它在某些情况下很有用，由于它倾向于选择参数值较少的解，有效地减少了给定解所依赖的变量的数量。Lasso模型在最小二乘法的基础上加入L1范式作为惩罚项。...分配给查询点的标签是根据其最近邻居标签的平均值计算的。...类。...DecisionTreeRegressor() clf = clf.fit(X, y) clf.predict([[1, 1]]) 10、神经网络 神经网络使用slearn中MLPRegressor类实现了一个多层感知器
但是，要为组织选择一个合适的PaaS很困难，尤其当你要寻找的是专为构建和部署应用程序而设计的PaaS，也就是我们常说的“应用程序平台即服务”（aPaaS）。...到目前为止，我所知的关于如何正确选择PaaS的最佳建议来自Gartner的报告，“选择应用程序平台即服务的七大关键指标”。以下就是报告中建议的重点内容。...选择高控制型还是高生产率型的aPaaS 高控制型aPaaS能够处理应用程序开发和操作的细节配置，如使用第三代语言和控制应用程序资源（例如服务器位置）。...或是一种连接本地和云两个方向的便携服务？抑或是应用于物联网的事件驱动和实时应用程序架构？请首先确保您已经细化了您的架构需求，然后选择一个与之最契合的aPaaS。...看看aPaaS的功能 支持建立移动和网络应用的特定用户界面对您来说是否重要？您是否需要使用特定的数据库，例如关系型数据库或是NoSQL数据库？您需要哪一类的集成和数据分析服务？
最近我偶然发现了一个很酷的叫做Miro的Ruby库，它能够把一张图片的各个构成颜色提取出来。 分析一个app主要的颜色能揭露些很有意思的结果。 方法 ?...谷歌地图的颜色 无视黑白灰，我把四个最常用的颜色放在了上面的色盘里。 大尺寸的图标意味着该图标内用的最多的就是那个颜色。...最畅销的200个免费Mac Apps 一如既往，蓝色占了大头，但同样也有很多图标使用了红色和绿色。...Google Play上最受欢迎的免费游戏 你应该选择什么样的颜色？ 如果你在设计一款app那早晚也要面对选择颜色的问题，当然了这主要取决于它的功能定位以及你的目标用户群。...然而，如果或许你符合以下三大类中的某一种： 随大流者 你喜欢随大流，那么就选择蓝色或红色吧 我想与众不同 或许你可以考虑绿色，这虽不是最流行的颜色，但也绝不奇怪。
但是，为企业选择合适的PaaS却非常困难，特别当你寻找的是专门为构建和部署应用程序而设计的平台（应用平台即服务，aPaaS）时。...Gartner认为，当企业需要全面的云体验，并且倾向于让其他人来处理基础架构时，提供商管理的aPaaS是最合适的选择。...选择高控制还是高效率aPaaS 高控制的aPaaS可以处理应用程序开发和操作的配置细节，如使用第三代语言，控制服务器位置等应用程序资源。...在两个方向的本地和云之间便携式服务呢？事件驱动或实时应用程序体系结构，如物联网？确保你详细列出你的架构需求，并选择最契合这些要求的aPaas。...看一下aPaaS的功能 是否支持你看重的为移动和网络应用程序构建的特定用户界面？你是否需要使用特定的数据库，如关系型或NoSQL？你需要什么样的集成和数据分析服务？
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 你的预测建模问题适合选择何种神经网络？对于初学者而言，深度学习领域很难知道要使用什么类型的网络。因为有许多类型的网络可供选择，每天都会有新的方法被发布和讨论。...在选择模型之前，要考虑使用混合模型并清楚地了解项目目标。 让我们开始吧。 要关注什么神经网络？ 深度学习是使用现代硬件的人工神经网络的应用。...即： 多层感知器（MLP） 卷积神经网络（CNN） 递归神经网络（RNN） 这三类网络提供了很大的灵活性，并且经过数十年的证明，它们在各种各样的问题中都是有用和可靠的。...MLP适用于分类预测问题，其中输入被指定类或标签。 它也适用于回归预测问题，即给定一组输入，预测一个实值量。数据通常以表格格式提供，如CSV文件或电子表格。...这样的模型可以读取图像输入序列(如视频)，并生成预测。这称为CNN LSTM架构。
在某些情况下，需要在特定的节点上运行DaemonSet，以便满足特定的要求。选择合适的节点部署DaemonSet的考虑因素包括：节点标签Kubernetes中的节点可以使用标签来表示其特性。...某些DaemonSet需要使用大量的CPU或内存资源。在这种情况下，需要选择具有足够资源的节点来运行DaemonSet。可以使用节点资源限制来选择适当的节点。...现在，我们将给出一个示例来说明如何选择合适的节点部署DaemonSet。示例：假设我们有一个DaemonSet需要在带有标签“gpu=true”的节点上运行。...此外，该DaemonSet需要使用大量的CPU和内存资源。我们将使用以下步骤选择合适的节点。...可以使用这些信息来判断节点是否具有足够的CPU和内存资源来运行DaemonSet。步骤3：选择正确的节点根据上述考虑因素，选择具有正确资源和标签的节点。
当然，若能够有更加简洁清晰的选择（并且又不会增加太多的负担），我们又何乐而不为。...（一）单一数据的表示 有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...（四）相关关系 记得以前学计量经济学的时候，老师有说，如果不清楚两个变量之间的关系，那就先画个散点图吧。后来发现，加上“趋势线”的散点图更清晰。 ?...（五）复合关系 有的时候信息太多太杂，单一简单图表并不能够合适（全面）地传递相关内容。此时，可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼图。...还有一些时候，或者因为懒，或者因为压缩PPT页数的需要，纯表格成了没有选择的选择。此时，可以通过“加粗”和颜色变化体现层次感，并标注相对重要的信息。 ?
你可以部署最大、最好的工具到你的安全工具库里，但是如果没有合适的人去运用它们，去分析它们生成的数据，那么再好的工具都是在浪费你的时间。...对员工的而言： 在过去的十年里，我们的大学、专业的认证培训计划，一直都在为训练符合要求的网络安全专家而努力。...这已经成了不可否认的事实了，而Palo Alto的CSO——Rick Howard的经验来看，通过一个认证考试或者拿到一个学位，只能简单的说明这个潜在的员工是个很好的考试者，或者有很强大的决心通过考试。...这里的工具开发可理解为能够帮助你工作的小工具） - 对IT日常运作有很好的理解：help desk经验、终端管理、服务器管理 - 很好的沟通能力：可以清楚的写作，可以权威的向不同类型的听众讲解...最后Rick Howard向SOC的管理者说，如果你是在组建一个崭新的SOC团队或者升级一个旧的，千万别忽略了你雇佣的分析师的技能，同时不要被那些拿着崭新的认证或者信息安全学位证书的“网络安全专家”所蒙蔽
虽然现在大家已经可以很容易的找到一些非常不错的配色，但是为数据可视化进行配色仍然是个很有挑战性的事情。 01 现存问题 在深入研究并创建自己的配色方案之前，我们不如对网络上现有的配色进行一些研究。...以下是Color Hunt的一些示例： ? 尽管这些都是不错的配色方案，但它们的灵活性不足以显示复杂的数据。...如果我们为非色盲用户使用色调的变化，会让他们的用户体验更上一层楼。 ? 对于明度和色调，你能找到的范围越广，你能支持的数据系列就越多。...规则2：遵循自然的色彩模式 设计师们知晓一个左脑思维者并不容易察觉到的秘密：并非所有颜色都能被平等的使用。 从纯粹的数学观点来看，从浅紫色到深黄色过渡的颜色渐变应大致类似于从浅黄色到深紫色的过渡。...如您所见，我们将配色置于灰度渐变模式的下方，以便调整渐变叠加（以及获得确切的渐变色值），然后从这些断点中选择颜色，并测试配色在实际运用中的工作效果。
预计阅读时间：15分钟 小强前几篇文章介绍了mysql的索引原理以及sql优化的一些小技巧。mysql底层的算法选择哪种索引，有时候会和我们想象的不一样，大家可以继续往下看。...可以看到通过select出的字段是覆盖索引，MySQL底层使用了索引优化。...对于上面的这两种 name>'a' 和 name>'zzz'的执行结果， mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引， mysql最终如何选择索引，可以通过trace工具来一查究竟，开启trace...， 索引MySQL最终会选择全表扫描。...，所以MySQL最终选择索引扫描。
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