一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....算法的解释 普通的直方图均衡算法对于整幅图像的像素使用相同的直方图变换，对于那些像素值分布比较均衡的图像来说，算法的效果很好。...AHE算法通过对局部区域执行响应的直方图均衡来改变上述问题。该算法首先被开发出来适用于改进航天器驾驶舱的显示效果。其最简单的形式，就是每个像素通过其周边一个矩形范围内的像素的直方图进行均衡化。...二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE） 一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....普通直方图均衡算法与AHE算法的解释 普通的直方图均衡算法对于整幅图像的像素使用相同的直方图变换，对于那些像素值分布比较均衡的图像效果比较好。...二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅...效果对比 测试图像，见下图： 直方图均衡化图像(HE)，见下图： 自适应直方图均衡化参数1（AHE），见下图： 自适应直方图均衡化参数2（AHE），见下图： 限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
文章目录 1、简介 2、常用的负载均衡算法 2.1 轮询法 2.2 加权轮询法 2.3 随机法 2.4 加权随机法 2.5 源地址哈希法 2.6 一致性哈希法 1、简介 服务消费者从服务配置中心获取服务的地址列表后需要选取其中一台发起...RPC/HTTP调用，这时需要用到具体的负载均衡算法。...常用的负载均衡算法有轮询法、加权轮询法、随机法、加权随机法、源地址哈希法、一致性哈希法等。...2、常用的负载均衡算法 2.1 轮询法 轮询法是将请求按顺序轮流分配到后端服务器上，均衡地对待后端的每一台服务器，不关心服务器实际的连接数和当前系统负载。 ...当地一个请求到达负载均衡服务器时，负载均衡服务器会将这个请求分配到后端服务器是；当第二个请求到来时，负载均衡服务器会将这个请求分配到后端服务器2；以此类推。
静态负载均衡 轮询 将请求按顺序轮流地分配到每个节点上，不关心每个节点实际的连接数和当前的系统负载。...加权轮询算法要生成一个服务器序列，该序列中包含n个服务器。n是所有服务器的权重之和。在该序列中，每个服务器的出现的次数，等于其权重值。并且，生成的序列中，服务器的分布应该尽可能的均匀。...优点：可以将不同机器的性能问题纳入到考量范围，集群性能最优最大化； 缺点：生产环境复杂多变，服务器抗压能力也无法精确估算，静态算法导致无法实时动态调整节点权重，只能粗糙优化。...采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会落到到同一台服务器进行访问。...一致性Hash 上面的几种静态负载均衡算法都存在一个缺点那就是水平扩充比较麻烦，比如有缓存存在的情况，如果增加了服务器，那么以前已经存在的缓存就不会命中了，比如IP-Hash算法实现的，所以就需要一致性
nginx 负载均衡算法 1：轮询（默认） 每个请求按照时间顺序逐一分配到下游的服务节点，如果其中某一节点故障，nginx 会自动剔除故障系统使用户使用不受影响。...2.权重（weight） 在配置文件中对下游的服务节点指定权重值 weight, weight 值越大则被分配的评率越高，一般这种负载均衡，用于节点的配置情况不一样，有的可能配置高，有的配置低。...4.least_conn (最少连接调度算法) 最少连接调度算法，对下游服务中连接情况，优先选择连接数最少的服务分配。...upstream 中可附加指令 down，表示当前的 server 不参与负载均衡。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
负载均衡算法：rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标 ，每次服务重启动后rest接口计数从1开始。...= 127.0.0.1:8002 List [1] instances = 127.0.0.1:8001 8001+ 8002 组合成为集群，它们共计2台机器，集群总数为2， 按照轮询算法原理...写一个本地负载均衡器 设现在有俩个服务端口8001 8002幼由80端口调动 其中8001 8002 的controller中 @GetMapping(value = "/payment/lb")
轮询算法轮询算法是 Nginx 中默认的负载均衡算法。在配置文件中，只需要设置 upstream 段落中的 server 指令，并指定后端服务器的 IP 地址和端口号即可。...80; location / { proxy_pass http://backend; } }}在这个例子中，Nginx 会将请求分配到当前连接数最少的后端服务器上，保证负载均衡...这样可以根据服务器的性能配置不同的权重，实现更精细的负载均衡。Random 算法Random 算法会随机将请求分配到任意一台后端服务器上。...除了上述五种负载均衡算法，Nginx 还提供了更多的算法，例如 IP Hash 和 Least Connections 结合的算法，可以在不同的场景下选择适合的算法。...配置 Nginx 的负载均衡算法非常简单，只需要在 upstream 段落中设置相应的指令即可。
这五种算法，网上都有相关的配置说明，再次不再强调。
下面是6种负载均衡算法： 1、轮询（默认） 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动删除。...4、fair（第三方） 可以依据页面大小和加载时间长短智能地进行负载均衡，也就是根据后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配,Nginx本身默认是不支持fair的，如果需要使用这种调度算法...url_hash（第三方） 按访问url的hash结果来分配请求，使每个url定向到同一个后端服务器，可以进一步提高后端缓存服务器的效率，Nginx本身默认是不支持url_hash的，如果需要这种高度算法...例如： 在upstream中加入hash语句，server语句中不能写入weight等其他的参数，hash_method是使用的hash算法 upstream backend { server...nginx支持同时设置多组的负载均衡，用来给不用的server来使用。
1.简单介绍负载均衡 如果你的nginx服务器给2台web服务器做代理，负载均衡算法采用轮询，那么当你的一台机器web程序关闭造成web不能访问，那么nginx服务器分发请求还是会给这台不能访问的web...> /usr/share/nginx/html/login/index.html 测试：打开网页输入反向代理服务器ip：http://192.168.13.129/ 刷新一下 4.负载均衡算法...upstream 支持4种负载均衡调度算法: A、轮询(默认):每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器; B、ip_hash:每个请求按访问IP的hash结果分配，同一个IP客户端固定访问一个后端服务器...D、fair:这是比上面两个更加智能的负载均衡算法。此种算法可以依据页面大小和加载时间长短智能地进行负载均衡，也就是根据后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。...Nginx本身是不支持 fair的，如果需要使用这种调度算法，必须下载Nginx的 upstream_fair模块。
1.轮询（round robin）（默认） 轮询方式，依次将请求分配到各个后台服务器中，默认的负载均衡方式。 适用于后台机器性能一致的情况。 挂掉的机器可以自动从服务列表中剔除。...例如： 在upstream中加入hash语句，server语句中不能写入weight等其他的参数，hash_method是使用的hash算法 upstream backend { server...server squid2:3128; hash $request_uri; hash_method crc32; } tips: upstream bakend{#定义负载均衡设备的...127.0.0.1:8080 weight=2; server 127.0.0.1:6060; server 127.0.0.1:7070 backup; } 在需要使用负载均衡的...nginx支持同时设置多组的负载均衡，用来给不用的server来使用。
简介 在分布式系统中，为了实现负载均衡，必然会涉及到负载调度算法，如 Nginx 和 RPC 服务发现等场景。...常见的负载均衡算法有 轮询、源地址 Hash、最少连接数，而 轮询 是最简单且应用最广的算法。...加权轮询 加权轮询算法引入了“权”值，改进了简单轮询算法，可以根据硬件性能配置实例负载的权重，从而达到资源的合理利用。...对于神秘的平滑加权轮询算法，我将在后续文章中详细介绍它的原理和实现。 总结 轮询算法是最简单的调度算法，因为它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种 无状态 的调度算法，这些特性使得它应用较广。...轮询调度算法并不能动态感知每个实例的负载，它完全依赖于我们的工程经验，人为配置权重来实现基本的负载均衡，并不能保证服务的高可用性。
本文共2900字，预计阅读时间8分 负载均衡的算法 负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。...常用负载均衡算法 轮训 负载均衡系统接收到请求后，按照一定顺序将请求分发给服务器上。轮训是一种简单的负载均衡算法策略，不回去关注服务器状态。...LVS可以采取这种算法进行负载均衡，而一个通过连接池的方式链接数据库Mysql集群的负载均衡系统就不适合采取这种算法进行负载均衡了。...负载最低优先的算法基板上能够很完美解决了轮训算法的缺点，也因为采用负载最低优先算法后，负载均衡系统需要感知服务器当前运行状态，此时，同样造成代价上升很多。...Dubbo中的负载均衡算法 Dubbo提供了4种均衡策略，如： Random LoadBalance(随机算法) RoundRobin LoadBalance(权重轮循算法) LeastAction
负载主机可以提供很多种[负载均衡]方法，也就是我们常说的调度方法或算法： 轮循(Round Robin) 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。...image 加权轮循(Weighted Round Robin) 这种算法解决了简单轮循调度算法的缺点：传入的请求按顺序被分配到集群中服务器，但是会考虑提前为每台服务器分配的权重。...基于代理的自适应负载均衡(Agent Based Adaptive Balancing) 除了上述方法之外，负载主机包含一个自适用逻辑用来定时监测服务器状态和该服务器的权重。...对于非常强大的“基于代理的自适应负载均衡”方法来说，负载主机以这种方式来定时检测所有服务器负载情况：每台服务器都必须提供一个包含文件，这个文件包含一个0~99的数字用来标明改服务器的实际负载情况(0=空前...当所有服务器的负载低于管理员定义的下限时，负载主机就会自动切换为加权轮循方式来分配请求;如果负载大于管理员定义的下限，那么负载主机又会切换回自适应方式。
负载均衡的基本算法，主要有以下几种（参考F5产品）： 随机：负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上，通过随机数生成算法选取一个服务器，然后把连接发送给它。...虽然许多均衡产品都支持该算法，但是它的有效性一直受到质疑，除非把服务器的可运行时间看的很重。 轮询：轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器，最终把所有请求平分给所有的服务器。...这是一个动态负载均衡算法，基于服务器的实时性能分析分配连接，比如每个节点的当前连接数或者节点的最快响应时间等。 最快算法：最快算法基于所有服务器中的最快响应时间分配连接。...观察算法：该算法同时利用最小连接算法和最快算法来实施负载均衡。服务器根据当前的连接数和响应时间得到一个分数，分数较高代表性能较好，会得到更多的连接。...然后，企业把负载均衡器的算法从Round-Robin改为了Least-Busy。
常见的负载均衡算法 在分布式系统中，多台服务器同时提供一个服务，往往就需要一个负载均衡算法，来分发流量。 常见的有：随机、加权随机、轮询、加权轮询、平滑加权轮询、源地址hash、最小连接数法。...而轮询（round robin）一般常用的就是平滑加权轮询算法，在nginx等服务器上用的比较多，核心思想就是使得权重大的机器，能减轻压力，避免轮询的时候，很多个请求全部打到权重大的那台机器上，使用平滑加权...最小连接数法，就是来一个请求，服务器的计数器加一，处理完一个请求，计数器减一，这样在新请求来的时候，负载均衡服务器就会找出所有服务器中最少活跃数（连接请求数）的那台服务器提供服务。...go语言版的实现：负载均衡算法
对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。...这样的数据情况就为小数据分布不均衡。这两类数据不均衡情况都有适合它们的处理算法。三、均衡算法类型在机器学习和深度学习中两者含义不同，但是思想方法类似。一个为数据中的采样方法，一个为图片的缩小和放大。...四、算法具体种类以Imbalancd sklearn库收录的算法来看，过采样共有11种方法，欠采样共有8种方法，组合采样有2种方法。...__name__}")fig.tight_layout()(3).ADASYNADASYN思想：基于根据少数类数据样本的分布自适应地生成少数类数据样本的思想:与那些更容易学习的少数类样本相比，更难学习的少数类样本会生成更多的合成数据...ADASYN方法不仅可以减少原始不平衡数据分布带来的学习偏差，还可以自适应地将决策边界转移到难以学习的样本上。关键思想是使用密度分布作为标准来自动决定需要为每个少数类样本生成的合成样本的数量。
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