这里我们将要了解什么是多层感知机神经网络,为什么它这么强大以及我们如何实现它。
Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1
分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算,主要针对低延迟和高吞吐量。
本文改编自Chris Stetson发表在nginx.conf 上的一个有关如今的微服务以及如何使用Nginx构建一个快速的、安全的网络系统的演讲,
在这一章节里,我们将实现一个简单的神经网络架构,将 2 维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有 2 个输入神经元,含 6 个隐藏神经元隐藏层及 1 个输出神经元。
我其实已经听过很多人跟我说过类似的话。只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术。
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。
大家可以想想,JVM 是什么?JVM是用来干什么的?在这里我列出了三个概念,第一个是JVM,第二个是JDK,第三个是JRE。相信大家对这三个不会很陌生,相信你们都用过,但是,你们对这三个概念有清晰的知道么?我不知道你们会不会,知不知道。接下来你们看看我对JVM的理解。
在整体架构中引入消息中间件,势必要考虑很多因素,比如成本及收益问题,怎么样才能达到最优的性价比?虽然消息中间件种类繁多,但是各自都有各自的侧重点,选择合适自己、扬长避短无疑是最好的方式。
本文将介绍在Spring MVC开发的web系统中,获取request对象的几种方法,并讨论其线程安全性。
为了保证应用的高可用和高并发性,一般都会部署多个节点;对于定时任务,如果每个节点都执行自己的定时任务,一方面耗费了系统资源,另一方面有些任务多次执行,可能引发应用逻辑问题,所以需要一个分布式的调度系统,来协调每个节点执行定时任务。
分布式系统中调优比单节点服务器调优复杂得多,它的瓶颈可能出现在任何地方,单个节点上的系统资源,子组件,或者节点间的协作,甚至网络带宽这些都可能成为瓶颈。性能调优就是发现并解决这些瓶颈的实践,直到系统达到最佳性能水平。我会在本文中分享如何对 TiDB 的“写入”操作进行调优,使其达到最佳性能的实践,
本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程。
模拟Docker实现一个简单的容器,不到 200行代码(包括空行、注释、异常处理),这并不是吹牛B。容器技术几乎是Linux kernel内置的模块,我们简单调用一下API就能搞定很多事情。当然你要考虑各种商业因素、政治因素那就会成长为Docker这种量级的代码量了。
JDK各个版本的新特性,介绍一下JDK1.5版本到JDK1.7版本的特性及JDK1.8主要部分特性。
针对消息队列的数据积压问题,我们主要做了三个方面的优化处理,取消同步锁、ActiveMQ参数优化、本地双队列优化,通过这三个方面的优化基本解决了队列数据积压的问题。
重量级锁、轻量级锁、偏向锁讲的不清晰
SQL查询优化、分库分表
在合并segments的时候标记删除的document不会被合并到新的更大的segment里面,所有的过程都不需要我们干涉,es会自动在索引和搜索的过程中完成,合并的segment可以是磁盘上已经commit过的索引,也可以在内存中还未commit的segment