一、Keepablived介绍1、简介Keepalived是一个用C语言编写的软件。该项目的主要目标是为Linux系统和基于Linux的基础架构提供简单而强大的负载均衡及高可用性。 负载平衡框架依赖于众所周知且广泛使用的Linux虚拟服务器（IPVS）内核模块，提供Layer4负载均衡。 Keepalived实现了健康检查，自适应地维护和管理负载均衡的服务器。 另一方面，VRRP协议实现了高可用性
转载
2024-04-11 09:05:12
30阅读
触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
转载
2024-04-25 11:26:32
90阅读
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
转载
2023-05-24 09:14:49
195阅读
解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
转载
2024-01-02 12:01:08
30阅读
# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
原创
2024-03-03 04:10:39
128阅读
目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
转载
2024-03-29 19:22:49
29阅读
在进行机器学习，深度学习任务时，经常会碰到数据不均衡的问题。如果数据严重失衡甚至会导致训练后的模型对任何样本都判别为训练数据中占比较多的一类。1、算法改进可以使用一些优化技巧让模型更加关注占比较少类的样本。从而使模型能专注学习此类的特征，而不是过多的关注样本数量较多的类别。例如使用focal loss。也有其他更多的解决类别不均衡的loss函数。所有之前的方法注重数据，并保持模型不变。但实际上，假
转载
2023-10-11 09:19:27
74阅读
1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
转载
2023-10-11 10:31:02
88阅读
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
转载
2023-08-09 17:43:32
117阅读
数据--样本不平衡处理不同类别的样本量差异大，或少量样本代表了业务的关键数据，属于样本不平衡的情况，要求对少量样本的模式有很好的学习。大数据情况下：整体数据规模大，小样本类别占比少，但是小样本也覆盖大部分或全部特征；小数据情况下，整体数据规模小，小样本类别也少，导致样本特征分布不均匀。一般比例差异超过10倍就要注意，超过20倍就得处理工程方法中，通常从三个方面处理样本不均衡：扩大数据集，但是在扩大
转载
2023-12-05 17:22:31
56阅读
《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
转载
2024-05-14 14:30:24
46阅读
在处理深度学习任务时，尤其是在使用 PyTorch 进行分类问题时，数据不均衡通常是一个棘手的问题。数据不均衡会导致模型对某些类别的偏倚学习，降低准确性和泛化能力。在我最近的项目中，我深入研究了如何有效地解决这一问题，以下是我的一些发现和思考。
首先，概念上的理解十分重要。可以借助四象限图来分析数据不均衡情况，包括不同类别样本的数量和模型的性能。根据这张图，我们可以明确哪些类别过于稀疏，哪些类别
# 如何实现 Yarn 主机不均衡
在现代的分布式系统中，资源管理非常重要。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个核心组件，负责资源的调度和管理。作为刚入行的小白，你可能会想要了解如何配置 Yarn 以实现主机不均衡。这篇文章将通过详细的步骤和代码示例来帮助你理解这一过程。
## 整体流程
在实现 Yarn 主机不均衡的过
1、样本不均衡问题主要分为以下几类：1）每个类别的样本数量不均衡2）划分样本所属类别的难易程度不同2、Focal lossfocal loss用来解决难易样本数量不均衡，重点让模型更多关注难分样本，少关注易分样本。假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss如下Loss = -[alpha*(1-y_hat)^2yln(y_hat)+ (1-alpha)y_hat^2(1-y
转载
2024-01-12 10:53:01
147阅读
定义以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比
转载
2023-11-07 13:16:07
73阅读
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由选择的开放式链路状态路由协议，它根据链路状态信息计算最短路径。然而，有时候在使用OSPF协议进行路由选择时会出现流量不均衡的问题。
流量不均衡是指在网络拓扑中，不同的路径上流量分布不均匀，导致部分路径的流量过大，而部分路径的流量过小。这种不均衡会影响网络性能，造成部分链路负载过重，而其他链路负载较轻的情况。
在使用OSP
原创
2024-03-04 10:19:17
231阅读
### Kafka集群不均衡问题解决方案
#### 问题描述
Kafka集群不均衡是指在Kafka集群中，部分节点的负载过重，而另一部分节点负载较轻。这种情况可能会导致消息数据在集群中的不均匀分布，影响集群的性能和可靠性。
#### 解决方案
解决Kafka集群不均衡问题需要通过重新平衡负载来实现。下面是解决方案的具体步骤和代码示例：
步骤 | 操作 | 代码示例
---|---|---
1
原创
2024-05-27 10:43:38
200阅读
# 解决HBase内存不均衡问题的步骤
## 整体流程
首先，让我们来看一下解决HBase内存不均衡问题的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检测HBase集群中的内存使用情况 |
| 2 | 找出内存不均衡的RegionServer |
| 3 | 平衡RegionServer的内存使用情况 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：检测HBas
原创
2024-07-02 05:51:20
36阅读
# Kubernetes 服务不均衡问题与解决
Kubernetes 是一个强大的容器调度和管理平台，它通过服务 (Service) 来实现对 Pod 的负载均衡和流量管理。然而，在某些情况下，Kubernetes 服务可能会出现流量不均衡的问题。这类问题往往会导致某些 Pod 的负载过重，而另一些 Pod 却处于空闲状态，影响整体的系统性能。本文将分析 Kubernetes 服务不均衡的原因，
高并发负载均衡（二）——Nginx 和LVS 在上一篇博客中介绍到实现负载均衡主要可以通过软、硬件两个方面进行，例如硬件上购买RadWare等硬件设备，或者通过软件策略实现负载均衡。软件策略上使用广泛有Nginx 和LVS在介绍两款工具之前，先聊聊负载均衡的应用场景普通web应用部署到多台应用服务器上，客户端通过访问应用服务器发送请求，最简单的就是n对1模式，n个客户端访问同一
