引言 Nacos在Client选择节点时提供了一种基于权重的随机算法，通过源码分析掌握其实现原理，方便实战中加以运用。...一、内容提要 下面以图示的方式贯穿下随机权重负载均衡算法的流程： 节点列表 假设注册了5个节点，每个节点的权重如下。...随机算法 通过生成[0~1]范围的随机数，通过二分法查找递增数组weights[]接近的index，再从注册节点列表中返回节点。...二、源码分析 随机权重负载均衡算法是在NacosNamingService#selectOneHealthyInstance提供，一起走查下。...weights[0] = 0.2272 weights[1] = 0.4544 weights[2] = 0.6816 weights[3] = 0.8634 weights[4] = 1 注解@5 随机选取一个
RandomLoadBanlancer的类继承图 1.分析的核心重点 RandomLoadBalancer的方法doSelect(SofaRequest,List)是该算法的核心...则进入下面的代码段中，首先以totalWeight为上限，生成一个随机正整数，即offset的值。...首先以totalWeight为上限，生成一个随机正整数，假设这个生成的随机正整数为8，即变量offset的值是8，那么此时取D作为服务提供者——8减去3，再减去2，再减去1，之后值为2，不小于0，再减去...为什么会有步骤3中的考虑，为什么没有像步骤4中那样直接随机从服务提供者列表中取一个？ ...所以我们可以看出在权重不一致的情况下，直接随机从服务提供者列表中取一个的算法是不对，这就是为什么会有步骤3中的代码。
代码记录 程序结构目录 --------程序包 package balance type Balancer interface { DoBalance...
小编邀请您，先思考： 1 随机森林算法的原理？ 2 随机森林算法的应用？ 前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。...1.2 随机决策树 我们知道随机森林是将其他的模型进行聚合， 但具体是哪种模型呢？从其名称也可以看出，随机森林聚合的是分类（或回归） 树。...1.3 随机森林 引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的，大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。...而如果我们使用随机森林算法，它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ? ? 当然，你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。...不管怎么样，这说明了随机森林并不限于线性问题。 1 使用方法 3.1 特征选择 随机森林的一个最好用例是特征选择。
小编邀请您，先思考： 1 随机梯度下降算法怎么理解？ 2 随机梯度下降算法有哪些变体？ 随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。...那么为什么叫随机梯度下降算法呢？这里的随机是指每次迭代过程中，样本都要被随机打乱，这个也很容易理解，打乱是有效减小样本之间造成的参数更新抵消问题。...下面我来介绍七种常见的随机梯度下降算法。...算法一：最基本的随机梯度下降算法 在最基本的随机梯度下降算法中，参数每一步通过减去它的梯度来更新的，通常需要首先打乱训练样本，然后将它们划分为一定数量的mini-batch，如果mini-batch的数量为...将训练样本随机打乱会避免参数更新的抵消，对于大规模的机器学习任务，随机梯度下降算法表现的性能可观。 算法二：动量法 如果参数的初始值和学习率没有设置恰当，算法一在实践中不能表现出较好的性能。
随机策略 随机策略将请求随机地分配到不同的服务实例中。当服务实例的数量比较均衡时，随机策略可以保证每个服务实例都能够接收到请求。...我们可以使用Spring Cloud Gateway提供的RandomLoadBalancer来实现随机负载均衡。
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。 ...加权随机算法一般应用的场景是在一个集合S{A,B,C,D}中随机抽取一项，但是抽取的概率不同，比如希望抽到A的概率是50%、抽到B和C的概率是20%、抽到D的概率是10%。
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。...优点：简单高效，易于水平扩展，每个节点满足字面意义上的均衡； 缺点：没有考虑机器的性能问题，根据木桶最短木板理论，集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。 随机 将请求随机分配到各个节点。...加权随机 与加权轮询法一样，加权随机法也根据后端机器的配置，系统的负载分配不同的权重。不同的是，它是按照权重随机请求后端服务器，而非顺序。...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。...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
本文介绍 Dubbo 的负载均衡策略中的随机策略。...1 什么是负载均衡策略 应用服务化之后，每一个应用都是多个服务组合成的，每个服务有多个实例，比如一个登录操作，需要调用登录接口 API，登录接口 API 不止一个，这时，调用哪个登录接口 API 就需要进行选择...，这个选择过程就叫做负载均衡，会使用不同的算法来实现负载均衡策略。...Dubbo 提供了如下 4 个负载均衡策略。 ? 2 随机负载均衡策略 Dubbo 中的随机负载均衡策略的实现类是： RandomLoadBalance ，它分为 2 种情况。...第一种情况就是纯随机的策略；第二种情况则在随机的基础上，加上了权重因素，权重越大，被选择的可能性就越大。
微信群红包金额分配算法是这样的： 每次抢红包直接随机，随机的范围是[1, 剩余红包金额均值的两倍]，单位分 这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。...红包金额随机分配算法不是一个标准算法，而是产品逻辑。...如果你是产品同学，你完全可以搞一个你想要的随机分配算法，比如随机范围严格在 [min, max] 之间，或者像微信群红包那样，每次抢红包时，max 是动态变化的。...3.一个可用的随机算法 此次年会产品同学开始跟我说需要像微信群红包那样的随机分配红包金额，但是仔细研究了微信群红包的算法，才发现产品同学想要的效果和微信群红包并不同，她想要的是红包金额严格随机范围在 [...下面给一个可行的随机分配算法。
注意 （1）文中4.6.3的随机快排算法的链接在这里生成随机数(关于快速排序) （2）第一份代码中return randSelect(A, p + 1, right, K-M)为什么是K-M？...（3）更正：第二份代码中p的定义最后少加一个括号，即...left)); 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《简单随机算法》 本文链接：https://wnag.com.cn/
这是我从第一堂课中学到的东西，这是一个1小时17分钟的视频，介绍了随机森林。 课的主题是随机森林，杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。...随机森林 ? 我听说过“随机森林”这个词，我知道它是现有的机器学习技术之一，但是老实说，我从来没有想过要去了解它。我一直热衷于更多地了解深度学习技术。 从这次演讲中，我了解到随机森林确实很棒。...这意味着你可以使用随机森林来预测股票价格以及对给定的医疗数据样本进行分类。 一般来说，随机森林模型不会过拟合，即使它会，它也很容易阻止过拟合。 对于随机森林模型，不需要单独的验证集。...随机森林只有一些统计假设。它也不假设你的数据是正态分布的，也不假设这些关系是线性的。 它只需要很少的特征工程。 因此，如果你是机器学习的新手，它可以是一个很好的起点。
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。
Bagging 框架 Bagging框架，即 Bootstrap Aggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。...Bagging 算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。...随机森林 随机森林是基于 Bagging 思想实现的一种集成学习算法，它采用决策树模型作为每一个基学习器。...单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。 随机森林中有两个可控制参数：森林中树的数量、抽取的属性值m的大小。...随机森林适用于各种类型的数据，包括数值型和类别型特征，并且可以处理缺失值和异常值。 随机森林算法在多个机器学习库中都有实现，包括scikit-learn、XGBoost、LightGBM等。
随机森林是一种灵活，易于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，也能在大多数情况下产生出色的结果。它也是最常用的算法之一，因为它简单，并且可以用于分类和回归任务。...在这篇文章中，您将学习随机森林算法如何工作以及其他几个重要的事情。...因此，在随机森林中，用于分割节点的算法仅考虑特征的随机子集。您甚至可以通过为每个特征使用随机阈值而不是搜索最佳可能阈值（如正常决策树那样）来使树更随机。...然后他选择了对他最推荐的地方，这是典型的随机森林算法方法。 特征重要性： 随机森林算法的另一个高质量是，很容易测量每个特征对预测的相对重要性。...随机森林的主要局限在于大量决策树可以使算法减慢并且对实时预测无效。一般来说，这些算法训练速度很快，但一旦训练完成预测就很慢。更准确的预测需要更多的树，这导致更慢的模型。
加权随机策略 加权随机策略是在随机策略的基础上增加了权重的概念，权重越大的服务实例会获得更多的请求。这种策略适合于一些性能较好的服务器，可以提高系统的性能。...我们可以使用Spring Cloud Gateway提供的WeightedResponseTimeLoadBalancer来实现加权随机负载均衡。...loadBalancerProperties, WeightedResponseTimeLoadBalancer.class); } } 在这个例子中，我们与随机策略的示例相似
随机森林回归算法原理 随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。...随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本； 2、特征的随机性，在建立每颗回归树时，随机抽取一定数量的候选特征，从中选择最合适的特征作为分裂节点...算法原理如下： （a）从训练样本集S中随机的抽取m个样本点，得到一个新的S1…Sn个子训练集; （b）用子训练集，训练一个CART回归树(决策树)，这里在训练的过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择...（e）随机森林最终的预测结果为所有CART回归树预测结果的均值。 随机森林建立回归树的特点：采样与完全分裂 首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行(样本)、列(特征)的采样。...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出回归树 一般情况下，回归树算法都一个重要的步骤 – 剪枝，但是在随机森林思想里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现
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。...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。...，实现随机负载均衡。...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。
前面几篇我们探讨了决策树算法，集成学习方法，今天我们就来探讨下基于bagging集成的决策树算法——随机森林（Random Forest）。...随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。 首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。...决策树算法根据特征选择的方式不同，可以分为ID3算法，C4.5算法，CART算法。...4）总结 下面我们对随机森林算法的优缺点做一个总结。...： 由于有多个基模型组合而成，模型不易解释； 树较多时，训练时间比较久； 随机森林是非常强大的算法，可以作为我们做分类任务首要尝试的算法。
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