连续栈连续栈可以解决分段栈中存在的两个问题，其核心原理就是每当程序的栈空间不足时，初始化一片比旧栈大两倍的新栈并将原栈中的所有值都迁移到新的栈中，新的局部变量或者函数调用就有了充足的内存空间。...整个过程中最复杂的地方是将指向源栈中内存的指针调整为指向新的栈，这一步完成后就会释放掉旧栈的内存空间了栈缩容在goroutine运行的过程中，如果栈区的空间使用率不超过1/4，那么在垃圾回收的时候使用runtime.shrinkstack...进行栈缩容，当然进行缩容前会执行一堆前置检查，都通过了才会进行缩容。...图片缩容流程如果要触发栈的缩容，新栈的大小会是原始栈的一半，如果新栈的大小低于程序的最低限制 2KB，那么缩容的过程就会停止。...缩容也会调用扩容时使用的runtime.copystack函数开辟新的栈空间，将旧栈的数据拷贝到新栈以及调整原来指针的指向。 唯一发起栈收缩的地方就是 GC。
连续栈 连续栈可以解决分段栈中存在的两个问题，其核心原理就是每当程序的栈空间不足时，初始化一片比旧栈大两倍的新栈并将原栈中的所有值都迁移到新的栈中，新的局部变量或者函数调用就有了充足的内存空间。...整个过程中最复杂的地方是将指向源栈中内存的指针调整为指向新的栈，这一步完成后就会释放掉旧栈的内存空间了 （六）栈缩容 在goroutine运行的过程中，如果栈区的空间使用率不超过1/4，那么在垃圾回收的时候使用...runtime.shrinkstack进行栈缩容，当然进行缩容前会执行一堆前置检查，都通过了才会进行缩容。...缩容流程： 如果要触发栈的缩容，新栈的大小会是原始栈的一半，如果新栈的大小低于程序的最低限制2KB，那么缩容的过程就会停止。...缩容也会调用扩容时使用的runtime.copystack函数开辟新的栈空间，将旧栈的数据拷贝到新栈以及调整原来指针的指向。 唯一发起栈收缩的地方就是GC。
由原始数据经过重复有放回抽样所获得的与原始数据集含量相等的样本称为再抽样样本(resamples)或自助样本(bootstrapsamples)。...其基本思路如下： （1） 采用再抽样技术(有返还的抽样(sampling with replacement)方式)从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样; （2） 根据抽出的样本计算给定的统计量...对于bootstrap估计抽样分布的方法，将一项研究获得的样本数据进行多次重抽样，创建多个模拟样本集，该方法中不考虑原数据集的固有分布特征，以及特定的前提假设等。...##统计量将根据所选样本进行计算，结果存储在bootobject中，其中返回元素有： ##t0:从原始数据得到的k个统计量的观测值/t:一个R*k的矩阵，每行即k个统计量的自助重复值。...**分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。**比如中位数，就是中间位置的值。Q-Q图的x轴为分位数，y轴为分位数对应的样本值。
buffer实现，扩容时直接在尾部添加新的Node节点即可，缩容时借助头指针直接释放掉那些多余的Node节点占用的空间，同时给每个节点建立一个单独的引用计数，确保只在Node节点上的引用计数为0时，才会回收其占用的内存...,并移动读指针 // Next 往后读取n个字节数据,并移动读指针 // 调用方需要检查传入的长度n，确保其不超过malloc-off ，如果超过了，可能会读到buf重用产生的脏数据 func (node...// Release 如果有原始节点，先释放原始节点 // 如果当前节点不存在其他引用了，重置node各属性，放回节点池等待重用 func (node *linkBufferNode) Release...== 0 { return 0, nil } // 执行writev系统调用,将ivs[i].base指针指向的缓冲区数据写入fd代表的文件中 r, _, e := syscall.RawSyscall...,保留malloc api预分配的前n个字节数据,丢弃剩余的数据 // MallocAck 缩容操作,保留malloc api预分配的前n个字节数据,丢弃剩余的数据 func (b *LinkBuffer
所以建议使用平衡的分类数据集进行训练。 在本文中，我们将讨论如何使用R来解决不平衡分类问题。...[原始数据的正负样本数] 在处理之前，异常的记录有394条，正常的记录有227K条。 在R中，ROSE和DMwR包可以帮助我们快速执行自己的采样策略。...由于原始的数据集有227K条记录，该方法会对持续对样本量少的类别进行采样直至其数据量达到227K。此时数据集样本的总量将达到454K。该方法可以通过指定参数method="over"实现。...多数类使用的是无放回的欠采样，少数类使用的是又放回的过采样。该方法可以通过指定参数method="both"实现。...训练数据集及代码 训练数据集 本文的R、Python实现代码
装袋法 (Bagging) ⼜称⾃主聚集（bootstrap aggregating），是⼀种根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回的）的技术。每个新数据集和原始数据集的⼤⼩相等。...由于新数据集中的每个样本都是从原始数据集中有放回的随机抽样出来的，所以新数据集中可能有重复的值，⽽原始数据集中的某些样本可能根本就没出现在新数据集中。...有放回的随机抽样 ⾃主采样法（Bootstap sampling），对于m个样本的原始数据集，每次随机选取⼀个样本放⼊采样集，然后把这个样本重新放回原数据集中，再进⾏下⼀个样本的随机抽样，直到⼀个采样集中的数量达到...提升法(Boosting) 其基评估器是相关的 ，是按顺序⼀⼀构建的。其核⼼思想是结合弱评估器的⼒量⼀次次对难以评估的样本进⾏预测，从⽽构成⼀个强评估器。...Bagging VS Boosting 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。
我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。 什么是 Horizontal Pod Autoscaling？...根据目标利用率或原始值，控制器根据所有目标 Pod 的这些值的平均值计算缩放比例。如果某些容器缺少相关资源请求，则不会定义 CPU 利用率，并且该指标不会发生自动缩放。...对于每个 Pod 自定义指标，控制器的操作类似，但使用原始值而不是利用率值。对于对象和外部指标，HPA 获取描述对象的单个指标，将其与目标值进行比较，并生成缩放比例。...这些政策包括： 目标指标值：这是您希望 HPA 维护的指标的期望值。例如，您可以将目标 CPU 利用率设置为 50%，以确保您的 Pod 既不会负担过重，也不会利用率不足。...注意，平均利用率的原始值会通过 HorizontalPodAutoscaler 的状态体现（ 即使使用了新的使用率，也不考虑未就绪 Pod 和 缺少指标的 Pod)。
* * String空字符串的时候为假，其它值为真 * * Object总是为真（true） 9....{var a=1}console.log(a) * JavaScript一切赋值都是值传递。 * 10. 对多字节和非法字符进行单字节编码（encodeurl）。...* 是引用类型的对象，原始类型（数据保存在本地变量）只能保存一个数据，引用类型（数据保存在“堆”，由堆指向实际数据）保存一组数据，实际情况描述一个对象（物体），单一属性是不够的。...* * 通过length扩容，缩容（截断，被截断的元素还占用存储空间，但是找不回了，也不能被释放回收，还属于原数组对象当中，垃圾回收不能只回收数组的部分元素，需跟整个原数组一起回收）。...* arr[arr.length]=新值 * toFixed()和toPrecision()：0.1+0.2等于0.30000000000000004。
Bootstrap 的做法是，假设有 N 笔资料，先从中选出一个样本，再放回去，再选择一个样本，再放回去，共重复 N 次。...值得一提的是，抽取-放回的操作不一定非要是 N，次数可以任意设定。例如原始样本有 10000 个，我们可以抽取-放回 3000 次，得到包含 3000 个样本的 Dt 也是完全可以的。...其表达式如下所示： 上式中，分子部分表示真实值与预测值的平方差之和，类似于均方差 MSE；分母部分表示真实值与均值的平方差之和，类似于方差 Var。...如下图所示，对同一数据集进行训练，得到 3 个模型。对于这 3 个模型的评估，下列说法正确的是？（多选） A. 第一个模型的训练误差最大 B. 第三个模型性能最好，因为其训练误差最小 C....例如，数据预处理的时候经常做的一件事就是将数据特征归一化到（0，1）分布。但这也不是必须的。 当模型包含相互关联的多个特征时，会发生多重共线性。因此，线性回归中变量特征应该尽量减少冗余性。
主要是针对没有足够数据来训练多个模型的情况。 bootstrap 的做法是，假设有 N 笔资料 D，先从中选出一个样本，再放回去，再选择一个样本，再放回去，共重复 n 次。...值得一提的是，抽取-放回的操作次数不一定非要是 N，次数可以任意设定。例如原始样本有 10000 个，我们可以抽取-放回 3000 次，得到包含 3000 个样本的 D’ 也是完全可以的。 64....Bagging 和 Boosting 的区别在于： 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。...值得一提的是，抽取-放回的操作不一定非要是 N，次数可以任意设定。例如原始样本有 10000 个，我们可以抽取-放回 3000 次，得到包含 3000 个样本的 Dt 也是完全可以的。...线性回归问题中，R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。其表达式如下所示： ?
值得一提的是，抽取-放回的操作不一定非要是 N，次数可以任意设定。例如原始样本有 10000 个，我们可以抽取-放回 3000 次，得到包含 3000 个样本的 Dt 也是完全可以的。...线性回归问题中，R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。其表达式如下所示： ?...上式中，分子部分表示真实值与预测值的平方差之和，类似于均方差 MSE；分母部分表示真实值与均值的平方差之和，类似于方差 Var。...如下图所示，对同一数据集进行训练，得到 3 个模型。对于这 3 个模型的评估，下列说法正确的是？（多选） ? A. 第一个模型的训练误差最大 B. 第三个模型性能最好，因为其训练误差最小 C....例如，数据预处理的时候经常做的一件事就是将数据特征归一化到（0，1）分布。但这也不是必须的。 当模型包含相互关联的多个特征时，会发生多重共线性。因此，线性回归中变量特征应该尽量减少冗余性。
string) []byte 使用 sep 连接 Record，并在末尾添加 newline 换行符 ArrayJoin(sep string) string 使用 sep 连接 Record，其结果作为数组字段的值..., datalog.NewLine) r.Clean() // 清空 Record pool.Put(r) // 放回到缓存池 // 写入到日志中 if _, err := w.Write...=nil{ r[LogUid] = "Uid" r[LogUserName] = "UserNmae" //} // 拼接一个数组字段，其长度是不固定的 r[LogFriends...UnsafeToBytes 和 UnsafeArrayFieldJoin 性能会更好，和它们的名字一样，他们并不安全，因为它们使用 exbytes.Replace 做原地替换分隔符，这会破坏数据所指向的原始字符串...// ArrayJoin 使用 sep 连接 Record，其结果作为数组字段的值 func (l Record) ArrayJoin(sep string) string { return exstrings.Join
1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样 random.sample(seq, k)...# 长度为k的list，无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=..., DC itertools.combinations(iterable, r=None) # 组合，返回值是Tuple itertools.combinations_with_replacement...有序 Dict import collections collections.OrderedDict(items=None) # 迭代时保留原始插入顺序 3....使用 from module import name 会更快，将频繁访问的类的成员变量 self.member 放入到一个局部变量中。 尽量使用内置数据结构。
(l < r) { // 在pivot左边寻找，直至找到大于等于pivot的值才退出 while (arr[l] < pivot) { l += 1;// 将l右移一位 }...// 在pivot右边寻找，直至找到小于等于pivot的值才退出 while (arr[r] > pivot) { r -= 1;// 将r左移一位 } if (l >=...，然后以中间值为标准，比它小的就放其左边，比它大的就放其右边，然后在左右两边又以相同的方式继续排序。...将元素全部放入桶中之后，我们需要按照桶的顺序(也就是一维数组的下标)依次取出数据，并放回原来的数组。...那么很简单，按顺序取出数据并放回原数组之后，原数组将变为[542，53，3，14，214,748]。 这样第一轮就完成了，接下来开始第二轮。
易混淆操作 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样 random.sample(seq..., k) # 长度为k的list，无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda..., DC itertools.combinations(iterable, r=None) # 组合，返回值是Tuple itertools.combinations_with_replacement...有序 Dict import collections collections.OrderedDict(items=None) # 迭代时保留原始插入顺序 3....使用 from module import name 会更快，将频繁访问的类的成员变量 self.member 放入到一个局部变量中。 尽量使用内置数据结构。
Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。...关于Boosting的两个核心问题： 2.1 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？...通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较好的效果。 2.2 通过什么方式来组合弱分类器？...通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如AdaBoost通过加权多数表决的方式，即增大错误率小的分类器的权值，同时减小错误率较大的分类器的权值。...Bagging，Boosting二者之间的区别 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。
当收集数据的速度超过将写入数据的时候，也就是当收集信息遇到峰值时，这时候收集的信息非常大，甚至超过了系统的写入数据能力，这时候，Flume会在数据生产者和数据收容器间做出调整，保证其能够在两者之间提供平稳的数据...； 然后将两个计数器置零； 将queueStored的值加上puts的值，更新信号量； 如果takeList比putList大，说明该MemoryChannel中queue的数量应该是减少了，所以把(takeList-putList...先判断queue中能否有足够的空间将takeList的Events放回去； 从takeList的尾部依次取出Event，放入queue的头部； 然后清空putList； 因为清空了putList，所以需要把...，需先给未被占用的空间加锁，防止在缩容时有线程再往其写数据，然后创建新容量的队列，将原本队列加入中所有的 event 添加至新队列中； 老容量小于新容量，扩容，然后创建新容量的队列，将原本队列加入中所有的...所以，在某种程度上，flume对数据进行采集传输的时候，它有可能会造成数据的重复，但是其数据不丢失。
下面将深入了解一下各个步骤。 评估峰值吞吐量 由于扩缩容的频率不同(小时、天、周)，其需要评估的吞吐量也不同。 例如按周来评估吞吐量：将目标吞吐量 RPSTarget作为下一周评估的峰值流量。...使用基于STL的时序分解方式将全局吞吐量时序数据分为趋势(trend)、季节性(seasonality)和其他(residue)三部分。这三部分之和表示了原始全局吞吐量指标。...该步骤可以保证自动扩缩容的质量和服务的可靠性。例如，使用护栏来对比当前容量和推荐结果，通过预定义的百分比阈值，如果推荐值超过了当前的容量百分比，则护栏会处理该数据并调整对应的推荐结果。...专用数据采集流会基于配置来采集和存储关键服务的原始指标时序数据。...典型的数据采集流包括如下步骤： workflow manager基于配置库中的cadence配置创建调度流 workflow manager触发调度流 数据采集模块采集原始的m3时序数据，并将其存储到指标库中
主要的自助法函数是boot()，它的格式为：bootobject<-boot(data=,statistic=,R=,…) data:量、矩阵或者数据框 statistic:生成k个统计量以供自举的函数...:其他对生成待研究统计量有用的参数，可在函数中传输 boot()函数调用统计量函数R次，每次都从整数1:nrow(data)中生成一列有放回的随机指 标，这些指标被统计量函数用来选择样本。...统计量将根据所选样本进行计算，结果存储在 bootobject中。...boot()函数中返回对象所含的元素 t0 从原始数据得到的k个统计量的观测值 t 一个R × k矩阵，每行即k个统计量的自助重复值 你可以如bootobject$t0和bootobject$t这样来获取这些元素...可以看到，自助的R平方值不呈正态分布。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
