代码@1：根据所有的调用者生成一个HashCode，用该HashCode值来判断服务提供者是否发生了变化。 代码@2：获取服务提供者< dubbo:method/>标签的hash.nodes属性，如果为空，默认为160，表示一致性hash算法中虚拟节点数量。其配置方式如下：代码@3：一致性Hash算法，在dubbo中，相同的服务调用参数走固定的节点，hash.arguments表示哪些
机器学习（九）~聚类1. 聚类1.1 相似度度量1.2 类特征1.3 类间距2. 原型聚类2.1 K-means2.2 学习向量量化2.3 高斯混合聚类3. 密度聚类4. 层次聚类4.1 三要素4.2 层次聚合聚类算法 1. 聚类聚类既可用于发掘数据内在分布结构，又可作为其他学习任务的前驱过程（如提前探索有几种用户类型）1.1 相似度度量(1)闵可夫斯基距离 (2)马哈拉诺比斯距离 (3)相关系
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2024-09-17 10:11:43
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层次分析法如何建立模型层次分析法可以用来解决评价类问题我们需要思考3个问题1.我们评价的目标是什么？ 2.我们为了达到这个目标有哪几种可选的方案 3.评价的准则或者说指标是什么？其中第三个问题需要根据背景资料或者搜集到的参考资料结合思考然后就可以绘制出一张表例如如何确定表中的数在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难 是这些比重常常不易定量化。此外，当影响某因素的因子较多时，
文章目录一、聚类算法简介1. 认识聚类算法1.1 聚类算法在现实中的应用1.2 聚类算法的概念1.3 聚类算法与分类算法最大的区别2 小结二、聚类算法api初步使用1. api介绍2. 案例2.1流程分析2.2 代码实现3. 小结三、聚类算法实现流程1. k-means聚类步骤2. 案例练习3. 小结四、模型评估1. 误差平方和(SSE \The sum of squares due to er
无监督学习无监督学习是机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入数据进行分类或分群。 无监督学习的优点： ①算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息。 ②不需要标签数据，极大程度上扩大数据样本 主要应用：聚类分析、关联规则、维度缩减应用最广的是：聚类分析（clustering）聚类分析聚类分析又称为群分析，根据对象的某些属性的相似度，将其自动化分为不同的类别。简要举几个
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2024-07-14 19:28:33
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自创第一题 题目背景 最好的朋友在身边，最爱的人就在对面. 自爱情公寓拆迁已经过去十多年…… 多年过后，曾经爱情公寓的每个人都成为了自己想成为的样子，一菲成为了著作等身的大教授兼弹一闪道馆馆主，小贤主持的新《你的太阳我的心》大火，咖喱酱成为了娱乐圈配音界的扛把子，子乔和美嘉把事业做大了，成为了人生赢
原创
2021-07-28 14:18:37
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PS：因为没有找到实际应用的场景，所以两个示例直接采用了官网的示例。以后遇到实际的应用场景了，再替换成实际的例子。1.算法简介 双聚类简单来说就是在数据矩阵A中寻找一个满足条件矩阵B1的子矩阵A1，而B1是条件矩阵B的一个子矩阵.2.算法常用的计算模型 目前定义双聚类算法有四种比较广泛的方式：(
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2024-03-11 11:28:33
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# Python按权重随机
在编程中，有时候我们需要根据一定的权重来随机选择一个元素。例如，我们有一个列表，每个元素都有一个权重值，我们希望根据权重值来随机选择一个元素。那么在Python中，我们可以使用一些方法来实现这个功能。
## 方法一：使用`random.choices`函数
Python中的`random`模块中提供了一个`choices`函数，可以根据给定的元素和权重来进行随机选
原创
2024-01-14 05:08:03
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西瓜书第四章阅读笔记1、基本概念1.1 基本算法1.2 信息熵1.3 信息增益2、ID3决策树3、C4.5决策树4、CART决策树5、剪枝操作6、连续与缺失值处理7、多变量决策树8、 补充 1、基本概念1.1 基本算法 决策树（decision tree） 是一种基于树结构进行决策的机器学习算法。从逻辑角度来看，决策树是许多“if-else”语句的组合；从几何角度出发，决策树就是基于某种准则划
# 使用Python按权重随机选择
在许多应用场景中，我们经常需要根据特定的概率或权重从一组选项中进行随机选择。例如，在游戏开发中，你可能希望某个角色拥有比其他角色更高的概率被选择，或者在推荐系统中，你希望根据用户的偏好推荐不同的产品。本篇文章将介绍如何使用Python按权重随机选择，并提供相关的代码示例。
## 基础概念
在Python中，我们可以利用 `random` 模块来实现随机选择
# 按权重随机选择的实现
在开发中，按权重随机选择是一个常见的需求。比如在抽奖、广告推荐等场景中，我们需要根据不同选项的权重来进行随机选择。本文将教你如何在Java中实现这一功能，我们将通过示例代码和步骤来帮助你理解。
## 整体流程
下面是实现按权重随机选择的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------
在Java开发中，“按权重随机”是一种常用的算法，允许程序根据设定的权重来随机选择某个选项，广泛应用于游戏、抽奖、广告投放等场景。本文将详细介绍如何在Java中实现按权重随机的功能，涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
首先，我们需要准备好开发环境，确保所需的依赖库正确安装。
### 前置依赖安装
在项目中，我们将使用Java 8或以上版本。确保你在你的开发环境中安装好了
本文以TermQuery，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator为例，通过代码，分析es，lucene搜索及聚合流程。1：协调节点收到请求后，将search任务发到相关的各个shard。相关代码：TransportSearchAction.executeSearch
TransportSearchAction.searchAsyncAction.start
Abst
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2024-07-18 20:31:47
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00 前言首先给大家介绍下什么是负载均衡（来自百科） 负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽、增加 吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 负载均衡，英文名称为Load Balance，其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web 服务器、 FTP服务器、 企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从
什么是attention？ 从概念上理解，Attention可以理解为从大量信息中有选择地筛选出少量重要信息并聚焦到这些重要信息上，忽略大多不重要的信息。 为什么要引入attention？ 1、计算能力的限制：要记住更多的信息，模型就会变得更复杂； 2、从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息，提升模型效果。 attention的理解 &nbs
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2024-10-27 10:41:39
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找的一些资料方便学习~评价指标权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，即应用一点过的方法、技术和规则（常有加法法则、距离规则）将各目标的实际价值或效用转换为一个综合值，或者按照一定的方法、技术将多目标决策问题转换为单目标决策问题。 指标权重是指在评价过程中不同重要程度的反映，是决策（或评估）问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。
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2023-12-28 11:45:33
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python的scikit-learn包下有计算tf-idf的api，研究了下做个笔记1 安装scikit-learn包sudo pip install scikit-learn 2 中文分词採用的jieba分词，安装jieba分词包 sudo pip install jieba 3 关于jieba分词的使用很easy，參考这里，关键的语句就是(
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2024-06-11 00:33:08
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Consul 原理和使用简介 说明本文介绍了一个服务发现和配置共享的软件,简单介绍了 Consul 的原理和使用, 一篇小文抛砖引玉,希望能吸引感兴趣的童鞋一起探讨研究。 Consul 是什么Consul 是一个支持多数据中心分布式高可用的服务发现和配置共享的服务软件,由 HashiCorp 公司用 Go 语言开发, 基于 Mozilla Public
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2024-04-14 11:32:31
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用以上的例子产生的前缀和表 [1, 3, 6, 10], 可以发现我们用得到的数字调用 up
原创
精选
2023-06-05 15:59:37
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作者：Amit Chaudhary
编译：ronghuaiyang 原文链接： 计算机视觉中的半监督学习mp.weixin.qq.com
导读图解半监督的各种方法的关键思想。计算机视觉的半监督学习方法在过去几年得到了快速发展。目前最先进的方法是在结构和损失函数方面对之前的工作进行了简化，以及引入了通过混合不同方案的混合方法。在这篇文章中，我会
