自动扩展可应用于应用程序级别或基础架构级别。简而言之，应用程序扩展只是通过复制应用程序二进制文件来扩展，而基础架构扩展则是复制整个虚拟机，包括应用程序二进制文件。
这种方式可以缓解突发流量对系统的影响，缺点是在流量突发时，由于队列中缓存了旧的请求，导致无法处理新的请求。而且也无法保证请求能够在一定时间内处理完毕。 令牌桶不会缓存请求，它通过颁发令牌的方式来允许请求，因此它存在和漏桶算法一样的问题。
计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。
假设单位时间是一秒，限流阈值为3。在单位时间1秒内，每来一个请求，计数器就加1，如果计数器累加的次数超过限流阈值3，则后续的请求全部拒绝。等到1s结束后，计数器清零，重新开始计数。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
原文链接：www.toutiao.com/i6692665902485209612
可以认为响应式编程并不仅仅是一种编程技术，更是一种架构设计的系统方法，因此可以应用于任何地方。
在指定周期内累加访问次数，当访问次数达到设定的阈值时，触发限流策略，当进入下一个时间周期时进行访问次数的清零。如图所示，我们要求3秒内的请求不要超过150次：
对当前时间片进行+1操作，假设当前时间片为7，那么有效的时间片为 7 6 5 4 3，其他时间片需要进行清零。通过计算7 6 5 4 3时间片得到总数。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
之前有了解到z哥的一部分读者们没有充分搞清楚「限流」和「熔断」的关系。我们先来思考一个问题，生活中也有限流，为什么国庆春节长假热门景点要限流？而不是一早先开几小时，如果人多了就关几小时，人少了就再开呢？其实这就是限流和熔断表象上的一个区别。
今天来说说限流的相关内容，包括常见的限流算法、单机限流场景、分布式限流场景以及一些常见限流组件。
本篇基于TCP确认应答机制基础上，对TCP传输效率作一个提高优化。也就是新增了流量控制和拥塞控制，下面博主将详细总结TCP的滑动窗口机制。
限流是指在系统面临高并发、大流量请求的情况下，限制新的流量对系统的访问，从而保证系统服务的安全性。常用的限流算法有计数器固定窗口算法、滑动窗口算法、漏斗算法和令牌桶算法，下面将对这几种算法进行分别介绍，并给出具体的实现。本文略长，读者可以全文阅读，同样也可以只看感兴趣的部分。
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。
随着微服务的流行，服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂，服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击，可能会导致请求响应超时，甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护，我们通常会对请求进行限流处理，快速拒绝超出配置上限的请求，保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击，确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法，比较各个算法的优缺点，给出了限流算法选型的一些建议，同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
Trimmomatic 软件可以对NGS测序数据进行质量过滤，其去除adapter的功能只是针对illumina的序列，从reads的3’端识别adapter序列并去除，相比cutadapt，少了几分灵活性。但是在过滤低质量序列时，采用了滑动窗口的算法，给定窗口长度和步长，如果该窗口内所有碱基的平均质量值低于阈值，则将该窗口及其以后的碱基全部去除。对于数据量很多的reads, 滑动窗口算法比cutadapt的算法运行速度更快。官网如下
当初写这篇博客的初衷只是记录自己学习SSD的一些心得体会，纯属学习笔记，后来由于工作上的需要，需要对小伙伴进行目标检测方面的培训，后来就基于这篇博客进行了扩展，逐渐演变成了现在的样子，本文力求从一个初学者的角度去讲述目标检测和SSD(但是需要你具备CNN的基础),尽量使用通俗的语言并结合图表的方式让更多初学者更容易理解SSD这个算法，但是一个人的时间精力有限，不可能深入理解SSD的每一个细节，加上表达能力也有限，自己理解了的东西不一定在文中能够说明白，文中有什么不妥的地方，欢迎大家批评指正，也欢迎留言一起交流讨论。
在我们构建和优化高并发系统时，往往会遇到需要对服务的请求数进行限制的需求。这是因为无论服务多么强大，其处理能力总是有限的。超出处理能力的请求可能会导致服务过载，进而影响到整个系统的稳定性。对于这种情况，我们可以采用限流的方式来控制进入服务的请求数量，以保证服务的稳定运行。其中，滑动窗口模式是一种常见的限流算法。
背景：假设我是一个水果店老板，你是每天需要给我补货的人，我有一个仓库是放水果的，容量是3000，这是补货的人给我发的货数量就不能大于我仓库的容量，如果今天来补了3000，假设我第二天一箱都没卖出去，那么我就需要告诉你暂停发货了，等我卖出去了，仓库能有点空闲的位置的时候，你再来补货。
上一篇文章中，我们看到了如何通过 wireshark 排查 TCP 重复 ACK 特别是由此引发的快速重发问题：
这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。
我们可以枚举字符串中的每一个位置作为右端点，然后找到其最远的左端点的位置，满足该区间内除了出现次数最多的那一类字符之外，剩余的字符（即非最长重复字符）数量不超过 kk 个。
这三把"利器"各有其特点，通常会结合使用，以达到最佳的效果。例如，可以通过缓存来减少数据库的访问，通过降级来应对系统故障，通过限流来防止系统过载。在设计高并发系统时，需要根据系统的具体需求和特点，合理地使用这些技术。接下来本文会主要介绍一些业界常用的限流方法。
限流作为现在微服务中常见的稳定性措施，在面试中肯定也是经常会被问到的，我在面试的时候也经常喜欢问一下你对限流算法知道哪一些？有看过源码吗？实现原理是什么？
限流顾名思义，提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。限流需要结合压力测等，了解系统的最高水位，也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。
限速器 (Rate Limiter) 相信大家都不会陌生，在网络系统中，限速器可以控制客户端发送流量的速度，比如 TCP, QUIC 等协议。而在 HTTP 的世界中， 限速器可以限制客户端在一段时间内发送请求的次数，如果超过设定的阈值，多余的请求就会被丢弃。
小白好久没有写文章了，近期的事情比较多，公众号的好多事情都是由师弟们在处理，今天终于抽出点时间可以和小伙伴们共同学习。本次为小伙伴们带来的是图像特征专题，Moravec特征点的原理与提取。
最近几年，随着微服务的流行，服务和服务之间的依赖越来越强，调用关系越来越复杂，服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增，恶意的用户访问，亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时，我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。其中限流是不可或缺的一环，这篇文章介绍限流相关知识。
一、目标定位 这一小节视频主要介绍了我们在实现目标定位时标签该如何定义。 上图左下角给出了损失函数的计算公式(这里使用的是平方差) 如图示，加入我们需要定位出图像中是否有pedestrian，c
由于最近有一个统计单位时间内某key的访问次数的需求，譬如每5秒访问了redis的某key超过100次，就取出该key单独处理。
在微服务、API 化、云原生大行其道的今天，服务治理不可或缺，而服务治理中限流几乎是必不可少的手段；微服务化往往伴随着分布式的架构，那么仅仅单机限流是不够的，还需要分布式的限流。那么问题就来了：分布式限流中，往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况，这是为什么呢？
本文将利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测；所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上，进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像，去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断，找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像，再次利用边缘检测，提取车道线信息，然后利用透视变换将视角变成俯视图，其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线，并显示图片和保存成视频！文末附源码。
王小新 编译自 Kaggle 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在2016年12月至2017年3月期间，Kaggle网站举办了一场对英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供的卫星图像进行场景特
１．从第一个元素开始依次向后遍历，同时维护两个窗口（由于要同时操作窗口的头部和尾部，故采用双端队列）：
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
所有人在开车时都要注意识别车道，确保车辆行驶时在车道的限制范围内，保证交通顺畅，并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说，这是一个关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成： 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除； 在车道线路上应用颜色和梯度阈值； 通过
在上一篇文章聊聊服务注册与发现中，我们讲了微服务架构中核心功能之一服务注册与发现。在本文中，我们将着重讲下微服务的另外一个核心功能点：流量控制。
在业务迭代开发过程中，系统的稳定性和可靠性变得越来越重要，其中，限流算法是一种非常重要的技术手段之一。
之前没有充分搞清楚「限流」和「熔断」的关系。我们先来思考一个问题，生活中也有限流，为什么国庆春节长假热门景点要限流？而不是一早先开几小时，如果人多了就关几小时，人少了就再开呢？其实这就是限流和熔断表象上的一个区别。有熔断机制的系统，它对可用性的作用至少保证了不会全盘崩溃。但是你可以想象一个稍微极端一点的场景，如果系统流量不是很稳定，导致频繁触发熔断的话，是不是意味着系统一直熔断的三种状态中不断切换。 从容断，半开，非熔 导致的结果是每次从开启熔断到关闭熔断的期间，必然会导致大量的用户无法正常使用。系统层面的可用性大致是这样的。 另外，从资源利用率上也会很容易发现，波谷的这段时期资源是未充分利用的。 由此可见，光有熔断是远远不够的。 在高压下，只要系统没宕机，如果能将接收的流量持续保持在高位，但又不超过系统所能承载的上限，会是更有效率的运作模式，因为会将这里的波谷填满。 在如今的互联网已经作为社会基础设施的大环境下，上面的这个场景其实离我们并不是那么远，同时也会显得没那么极端。例如，层出不穷的营销玩法，一个接着一个的社会热点，以及互联网冰山之下的黑产、刷子的蓬勃发展，更加使得这个场景变的那么的需要去考虑、去顾忌。因为随时都有可能会涌入超出你预期的流量，然后压垮你的系统。
上述计算中的alpha的值是一个0~1之间的常量，aplha值决定了一段时间内的平滑水平，alpha越趋于1，历史值对当前的平均值的影响越大，反之亦然
小明今天上班，看到最近开的促销活动，发现后台日志有很多重复调用的请求数据，而且还是同个用户的，这个人也抢了很多活动商品，导致其他用户都没法购买到。很显热，活动接口被刷爆了，马上跟大佬商量，十分慌张，大佬说，要加一下限流，做一下防刷处理，缓解一下后台服务。但是，刚入职场的小明，还不了解限流是个啥，无从下手。
Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.
本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法，包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理，然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后，介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法，并给出了实验结果。
假设我们有一个接收大量请求的服务，但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题，我们需要某种节流或速率限制机制，只允许一定数量的请求，这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体（用户、设备、IP等）在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如：
聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。聚类是一种无监督学习方法，也是一种统计数据分析的常用技术，被广泛应用于众多领域。 在数据科学中，我们可以通过聚类算法，查看数据点属于哪些组，并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天，我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
