抽取工具类 public class untils { public static Channel getChannel() throws IOEx...
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AJAX长轮询的方法来解决频繁对后台的请求，进一步减小压力 在实现过程发现AJAX的多次请求会出现多线程并发的问题又使用线程同步来解决该问题 个人对ajax长轮...
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。...加权轮训 负载均衡系统根据服务器权重进行请求任务分派到对应的服务器上，这里的权重一般是根据系统硬件配置进行静态配置的，采用动态的方式计算会更加适合业务，但是复杂度相比简单的轮训就高很多。...加权轮训是轮训的一种特殊方式，主要目的是解决服务器处理能力的差异问题，比如：集群中有的服务器是32核，有的老系统却是16核，那么理论上我们可以对其进行权重配置值，即就是32核服务器的处理能力是16核的两倍...加权轮训解决了轮训算法中误服根据服务器的配置的差异任务进行更好的分配的问题，其实还是会存在无法根据服务器的状态差异性进行请求人物分配的问题。...负载最低优先看起来是解决了轮训中的缺点，然后由于其复杂度的提升，导致真正使用中比例还不如轮训或者轮训加权算法。
4、 多轮训练：多轮训练被验证对训小模型有效。上一轮训练记录的 loss 值等中间结果可以指导样本的挑选，降低多轮训练的代价。...不同参数选择方法效果的比较 多轮训练 现在大多数大模型通常只训练一轮语言模型，即所有的数据只用一次来更新模型，模型的参数实际上并未充分收敛。同时，小语言模型容量较小，也使得模型的遗忘问题更加严重。...作者提出应当对模型进行多轮训练，来减轻遗忘问题。 为了降低多轮训练的成本，可以使用第一轮的训练 loss 来做数据筛选和精炼，优先选择 loss 大的数据送入第二轮。...用 r 表示第 2 轮训练时样本的采样率，可以发现当采样率超过 50% 时，模型效果的提升比较小。...第二轮训练时数据采样率的影响 以下是模型在全量数据（1.6T token）上的训练曲线，可以发现第二轮训练时，模型效果依然有非常明显的提升。
内部结构 Timer 类里包含一个任务队列和一个异步轮训线程。...轮训线程会每次轮训出时间点最近的并且到点的任务来执行。数组会自动扩容，如果任务非常多。...当有新任务进来了，发现这个新任务的运行时间是最早的，那就调用 notify() 方法唤醒轮训线程。...，为的是可以立即停止轮训。...这时候需要主动唤醒轮训线程，让它退出。 class Timer { ...
轮训访问 轮训访问就简单多了，拿上面的熊1到熊4来说，我们一个接一个的啪啪 - 打脸，熊1打完打熊2，熊2打完打熊3，熊4打完打熊1，最终也是实现了被打均衡。...但是保证均匀总是要付出代价的，随机访问中需要随机，轮训访问中需要什么来保证轮训呢？...轮训加权 上面演示了轮训方式，还记得一开始提出的熊4比较胖抗击打能力强，可以承受别人2倍的挨打次数嘛？上面两种方式都没有体现出来熊 4 的这个特点，熊 4 窃喜，不痛不痒。...随机加权 随机加权的方式和轮训加权的方式大致相同，只是把使用互斥锁轮训的方式换成了随机访问，按照概率论来说，访问量增多时，服务访问也会达到负载均衡。...IP-Hash 上面的几种方式要么使用随机数，要么使用轮训，最终都达到了请求的负载均衡。
其中Gm(X)为第m轮的弱学习器，fm(X)和fm-1(X)分别为第m轮和第m-1轮训练后的集成学习模型，α为第m轮弱学习器的加权系数 m轮训练后的模型损失 首先分析各弱学习器对集成学习模型的贡献权重...然后分析每轮训练弱学习器时的样本权重迭代方式。...再看损失函数，每个样本的损失可看做是两部分的乘积形式，其中前一部分与第m轮训练的弱学习器Gm(X)无关，而后一轮与其直接相关，因而可将前一部分看做是样本加权系数——这也正是不断调整每一轮训练模型的样本权重的根源所在...04 GB 与Adaboost算法类似，GB（梯度提升）集成学习算法也是基于多个弱学习器的训练效果的加权进行最终判决，且每轮训练也基于前一轮训练效果进行针对性的更新迭代。...但与Adaboost聚焦于前一轮训练错误的样本机制不同，GB聚焦于前一轮训练后的残差，相当于是通过集成学习来了个算法接力，以使得最终学习效果不断逼近真实水平。
轮训是一种简单的负载均衡算法策略，不会去关注服务器状态。 优点：如果服务器都是正常的，那么轮训是最理想的，因为它会使得每个服务都得到相等量的请求，可以用"雨露均沾"来形容。...加权轮训 负载均衡系统根据服务器权重进行请求任务分派到对应的服务器上，这里的权重一般是根据系统硬件配置进行静态配置的，采用动态的方式计算会更加适合业务，但是复杂度相比简单的轮训就高很多。...加权轮训是轮训的一种特殊方式，主要目的是解决服务器处理能力的差异问题，比如：集群中有的服务器是32核，有的老系统却是16核，那么理论上我们可以对其进行权重配置值，即就是32核服务器的处理能力是16核的两倍...加权轮训解决了轮训算法中误服根据服务器的配置的差异任务进行更好的分配的问题，其实还是会存在无法根据服务器的状态差异性进行请求任务分配的问题。...负载最低优先看起来是解决了轮训中的缺点，然后由于其复杂度的提升，导致真正使用中比例还不如轮训或者轮训加权算法。
线上巡检机制可以把它理解为实时的进行轮训监控，如果一旦服务出现问题，触发报警的机制通知相关的人员进行紧急的处理。...那么这地方，实时就需要交付团队来结合具体的业务形态来进行评估，这中间没有一个权威的值，可根据产品服务的用户以及产品的形态来决定这个时间，本人在工作中一般是半小时或者十五分钟的时间为界定，也就是每隔十五分钟进行轮训的检查...下面案例代码是针对一个登录服务每隔10分钟的轮训检查，主要核心是检查服务可用性，没带具体的业务场景。具体案例代码如下： #!.../env python # -*- coding:utf-8 -*- #author:无涯 import requests def test_service_available(): '''轮训检测登录服务...requests.get( url='http://192.168.0.103:5000/login').status_code==200 下来可以把这些整合到CI的平台，每隔10分钟进行轮训的检测
= -1) { //jianshu.com let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")
recursive属性在linux下失效； watch目录时，回调函数中的filename只在linux和windows下可以获取； node在任何情况下都不确保filename可以获取到 解决方案 轮训...) 返回值同为FSWatcher，参数filename可为目录和文件，options默认为 { persistent: true, interval: 5007 }，其中interval则为node轮训该文件的时间间隔...不管在何种系统设计中，轮训的方式都是兼容性保底方案，只要我们的系统支持fs.watch方法，就不用采用该种方式进行兼容。 那么合适可以采用轮训呢？...我认为，大概分两种情况： 需要针对文件的元信息判断是否触发事件 监控的文件所在的操作系统，如果是NFS, SMB等网络文件系统，fs.watch并不提供功能，因此只能使用轮训方式（watch方法是基于文件系统的特性编写的
8080; location / { proxy_pass http://example_nginx_lb; } } 解析 1.使用 upstream 配置负载均衡，通过轮训...（默认轮训）负载到了 2 台机器的 80 端口 2.server 配置监听 listen 8080 端口请求，proxy_pass 代理到负载均衡器
LoadBalanced { @Bean public IRule ribbonRule() { return new RoundRobinRule(); //轮训...WeightedResponseTimeRule(); //加权权重 //return new RetryRule(); //带有重试机制的轮训...AvoidLoanbalanced { @Bean public IRule ribbonRule() { return new RoundRobinRule(); //轮训...// return new WeightedResponseTimeRule(); //加权权重 //return new RetryRule(); //带有重试机制的轮训
图片3.建议轮训能够实现的功能长轮训都能满足，从技术角度考虑建议使用长轮训替换轮训实现，节省服务器性能和带宽，相比下来开发成本也不高。
（所有模型的重要性相同） Boosting： AdaBoosting方式每次使用的是全部的样本，每轮训练改变样本的权重。下一轮训练的目标是找到一个函数f 来拟合上一轮的残差。...Boosting会减小在上一轮训练正确的样本的权重，增大错误样本的权重。（对的残差小，错的残差大） 梯度提升的Boosting方式是使用代价函数对上一轮训练出的模型函数f的偏导来拟合残差。...Bagging和Boosting的区别： 1）样本选择上： Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
/logs_train_CIFAR10") # 开始训练 for i in range(epoch): print("-------第 {} 轮训练开始-------".format(i+1)...model, "model_{}.path".format(total_train_step)) print("------训练完毕-------") writer.close() -------第 1 轮训练开始...600，Loss：1.6171875 第1次训练 整体测试上的loss：289.1482034921646 第1次训练 整体测试上的准确率：0.12559999525547028 -------第 2 轮训练开始...1.5098960399627686 第2次训练 整体测试上的loss：287.84552359580994 第2次训练 整体测试上的准确率：0.12559999525547028 -------第 3 轮训练开始.../logs_train_CIFAR10") # 开始训练 for i in range(epoch): print("-------第 {} 轮训练开始-------".format(i+1)
加权随机法：和加权轮训算法一样，不同的是分配是按权重随机的，比如有多台权重一致的情况，随机访问，那就和随机算法有同样的问题，数据量大时才趋近于均衡，数据量小时有可能重复访问同一台权重一致的机器。...首先抛弃随机算法，最简单的配置可以使用基本的轮训算法，它适用于服务器配置一致，比如使用虚拟机，可以动态调整服务器配置的场景，同时要保证专用虚拟机，上面不会部署其他应用的情况 但是服务器上往往会安装多个应用...，那就要考虑在加权轮训和最小连接数中做选择 加权轮训适用于短连接场景，比如HTTP服务，在k8s中因为每个pod都是独立的，默认service策略是非加权轮训 最小连接数适用于长连接，比如FTP等 如果系统架构中考虑到无...功能的场景，可以用源地址hash算法，把源IP一直映射到同一台rs上，在k8s中叫会话保持模式，每次转发到同一个pod上 建议： 如果上了容器直接交给k8s来做调度，使用cookie做会话保持，算法使用默认轮训...； 使用长连接的应用(FTP、socket，或者用于下载连接)，选择加权最小连接数； 短连接应用(静态网站、微服务组件等)，选择加权轮训，用cookie来做会话保持，减少session的设计，不仅会提高代码复杂度
最近再看apollo配置中心的实现原理，apollo的发布配置推送变更消息就是用DeferredResult实现的，apollo客户端会像服务端发送长轮训http请求，超时时间60秒，当超时后返回客户端一个...304 httpstatus,表明配置没有变更，客户端继续这个步骤重复发起请求，当有发布配置的时候，服务端会调用DeferredResult.setResult返回200状态码，然后轮训请求会立即返回(...deferredResults = watchRequests.get(namespace); Long time = System.currentTimeMillis(); //通知所有watch这个namespace变更的长轮训配置变更结果...这时postman会立刻收到response响应结果: mynamespace changed:1538880050147 表明在轮训期间有配置变更过。...这里我们用了一个MultiMap来存放所有轮训的请求，Key对应的是namespace,value对应的是所有watch这个namespace变更的异步请求DeferredResult，需要注意的是：在
什么是事件循环（轮训）呢？从字面意思看有重复询问事件的意思，我们通过一个图来了解一下： ?...此图简单的描述了epoll 模型下的事件轮训 API 的调度过程，输入的是 文件描述符，输出的是可读可写的事件。...这个过程是一个死循环，这个死循环就是事件循环（轮训）。 有了这个基础知识后，我们看一下源码： ? ? ? ? ? ? ?...这期我们已经介绍完了Tornado最核心的事件轮训的逻辑，相信大家也有了一个全新的认知，后续我们会接着分享与之相关的内容，比如上下文管理，神秘的Future 对象等等，尽情期待！
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