一、是什么CDN (全称 Content Delivery Network)，即内容分发网络构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN 的关键技术主要有内容存储和分发技术简单来讲，CDN就是根据用户位置分配最近的资源于是，用户在上网的时候不用
转载
2023-08-07 23:37:26
261阅读
首先，给大家讲解下大型平台的核心要素主要体现在哪几个方面：1性能：不管是什么产品，性能永远是客户要求的第一感官，点个查询要等10秒，跳转个页面总是加载不到信息，架构设计再强大也无法让用户感知到你的努力，所以性能是产品第一个也是最重要的核心要素。2可用性：如个人的信誉一般，大型平台的可用性就是它的信誉，哪怕一分一秒的宕机也不可能被原谅，这是一个不用讨论的硬指标，几乎所有的大型网站都承诺7*24小时可
文章目录介绍架构概述一、Agent组件介绍Agent的配置配置参数详解service_namesample_n_per_3_secsnamespacecollector.backend_serviceAgent的工作原理二、Collector组件什么是Collector组件?Collector组件的配置配置Collector组件示例总结 介绍SkyWalking是一个开源的分布式系统追踪、监控和
按时日更 文章目录一、存储器结构二、如何提高缓存命中率三、多核CPU下的缓存命中率 一、存储器结构内存的数据会被加载到 CPU 的寄存器和 Cache 中CPU Cache也在CPU里，称为CPU高速缓存，分L1,L2和L3。L1体积最小，离的最近。L1可分为数据缓存和指令缓存CPU Cache ⽤的是⼀种叫 SRAM（Static Random-Access Memory，静态随机存储器）的芯⽚
衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
转载
2018-08-23 21:39:00
264阅读
2评论
## HBase L1 L2: 介绍与使用
HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的NoSQL数据库系统，它构建在Hadoop之上，提供了高可靠性、高性能、面向大数据的存储解决方案。HBase的设计目标之一是在大规模数据集上提供快速随机读写的能力。为了实现这个目标，HBase采用了L1和L2的存储层次结构。
### L1：内存中的存储
L1是HBase的内存存储层。在L1中，数据被存储在
原创
2023-08-01 10:42:05
90阅读
我们经常能看到如下的逻辑架构图，但是往往不能进行很好的记忆，看过就忘记了，也不知道它的实现方式。今天通过简单的画图来简单了解一下mysql到底是如何执行一个select语句，如何update一条语句。 1、Mysql逻辑架构图场景一：一条SQL语句如何执行？1.1 一条SQL语句的执行过程如图： 大体来说，MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分。Se
在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，是赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小的函数。对于零向量，令其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Eu
转载
2017-01-19 16:20:00
782阅读
2评论
从好的方面来看，这表明以太坊的基础层非常有用，并且许多人互相竞价以及时进行交易处理。相反，为了使以太坊不断向主流发展，它需要扩大规模，以便能够提供即时和廉价的交易，并满足数十亿用户的需求，而不仅仅是数千名用户。那么，好消息是，一个二层（L2）扩容解决方案的生态系统已经在以太坊周围蓬勃发展，并为大众提供了以多种方式扩展以太坊的途径。我们说“二层（L2）”，因为这些创新的工作原理是从区块链的外围附加到
文章目录正则化L1正则L2正则区别为什么权值衰减正则化L1正则L1正则化是所有参数的绝对值之和，这就要求所有参数的绝对值之和最小，求导，导数可能为1或
原创
2022-12-02 16:48:57
151阅读
前言这两天看了《CSAPP》的第6章，主要讲的是存储器层次结构，环顾内存管理器系列的文档，发现确实没有一个终结性的小结内存管理体系的东西，所以这次正好借着小结读书笔记的机会正好总结。存储器层次结构概况我认为计算机的两个比较重要的问题，一个是运算，一个是存储。其实图灵最早的设计也是如此，我也学习学习伟人的思想。存储器系统其实是一个根据容量，速度，成本，访问时间，读取时间，效率等等根据不同特点的不同部
什么是共享下图是计算的基本结构。L1、L2、L3分别表示一级缓存、二级缓存、三级缓存，越靠近CPU的缓存，速度越快，容量也越小。所以L1缓存很小但很快，并且紧靠着在使用它的CPU内核；L2大一些，也慢一些，并且仍然只能被一个单独的CPU核使用；L3更大、更慢，并且被单个插槽上的所有CPU核共享；最后是主存，由全部插槽上的所有CPU核共享。 图3 计算机CPU与缓存示意图
文章目录物理层数据链路层网络层传输层会话层表示层应用层TCP/IP四层模型的关系 第一层到第七层： 物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层 先上各层作用的小结图：各层设备：物理层：网卡、网线、集线器、中继器、调制解调器数据链路层：网桥、交换机网络层：路由器运输层：网关物理层物理层：实现比特流的透明传输；物理层定义了数据传送与接收所需要的电与光信号、线路状态、时钟基准、数据编
L0 L1 L2 正则化Jun 29 2018范数 ∥x∥p:=(∑i=1n|xi|p)1p‖x‖p:=(∑i=1n|xi|p)1pL1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L2 范数：当 p=2 时，表示某个向量中所有元
L2级别智能（自动）驾驶，几乎成了今年上市新车的必备关键词，无论合资还是自主的上市新车的辅助驾驶系统均向L2级智能驾驶看齐。自动驾驶是未来的发展方向，毋庸置疑。虽然受数据带宽局限，目前只能在指定区域小范围测试，但随着5G网络的商用和交通设施的完善，完全自动驾驶离我们已经不远了。那么当下常挂在嘴边的L2级别自动驾驶到底是个什么情况？ 未来的完全自动驾驶还需要经历几个阶段？看完下图一目了然：
转载
2023-07-05 22:22:40
102阅读
正则化 正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项，分别通过在损失函数后加上参数向 量 的L1范式和L2范式的倍数来实现。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。损失函数改变，基 于损失函数的最优化来求解的参数取值必然改变，我们以此来调节模型拟合的程度。L1范式
如何看待L1、L2规则化将它们视为loss函数中引入了惩罚项。我们的目的是希望求出在参数值取多少时，loss函数是最小的；但是引入L1、L2规则化算子后（这时就变成拉格朗日函数），相当于给参数的取值套了个“紧箍咒”：不再像原来那样可以自由自在地随便给参数取值 原因在于我们可以看到L1、L2都恒大于0，而我们的目标是要求得min这正是regularization（规则化）的来由（有的翻译为正则化，
原创
2023-02-02 21:47:48
154阅读
基于距离的norm1和norm2 所谓正则化，就是在损失函数中增加范数，那么老调重弹一下
转载
2020-01-01 16:13:00
435阅读
2评论
