# 实现 MongoDB 集群权重的完全指南
在构建 MongoDB 集群时，合理设置每个节点的权重对于维护数据的可用性和一致性至关重要。本文将为你介绍如何实现 MongoDB 集群权重，包括流程、步骤以及相关代码。
## 整体流程
以下是设置 MongoDB 集群权重的步骤：
| 步骤 | 描述
前期准备我的三台服务器分别为：10.10.105.198、10.10.105.199、10.10.105.20010.10.105.19810.10.105.19910.10.105.200mongosmongosmongosconfig serverconfig serverconfig servershard server1 主节点shard server1 副节点shard server1
Mongodb是一种非关系数据库(NoSQL)，非关系型数据库的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。MongoDB官方已经不建议使用主从模式了，替代方案是采用副本集的模式。主从模式其实就是一个单副本的应用，没有很好的扩展性和容错性，而Mongodb副本集具有多个副本保证了容错性，就算一个副本挂掉了还有很多副本存在，主节点挂掉后，整个集群内会实现自动切换。
dubbo给我们提供了现成的后台管理网站，专门管理这些服务，应用，路由规则，动态配置，访问控制、权重控制、负载均衡等等，还可以查看系统日志，系统状态，系统环境等等，功能很是强大，通过这个后台，可以可视化控制你的服务和应用。接下来我们来简单的看看后台系统，以及简单修改下权重控制啥的看看效果吧！我们将dubbo-admin-2.5.4.war包放到tomcat容器中（如果没有dubbo-admin-2
一、mongodb副本集的主的选举primary的选举依赖于各个实例的优先权重，默认权重都是1复本集的主挑选权重最高的，权重一样的无法控制谁为主设置各个实例的优先权重，挑选自己想要的实例为主，只有primary可以更改权重配置conf = rs.config() #获取副本集的配置，默认权重都是1conf.members[0].prior
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2019-02-20 11:45:50
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ELF 文件结构介绍
ELF 文件结构介绍文件头以 ELF 文件64位版本为例：e_ident 【ELF魔数 16byte】1-4字节：ELF 文件都必须相同的标识码，分别为 0x7F,0x45,0x4C,0x46第5字节：程序位数（0x01表示32位，0x02表示64位）第6字节：规定该ELF文件是大端还是小端（0x01表示小端，0x02表示大端）第7字节
什么是Attention机制？Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看，往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说，就是一种权重参数的分配机制，目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是，给定一组，以及一个目标(查询)向量query，attention机制就是通过计算query与每一组key的相似性，得到每个key的权重系数，再通过对v
随着网络和信息技术的飞速发展，网络中的信息量也呈现爆炸式的增长，那么快速并且正确从这些海量的数据中获取正确的信息成为了现在搜索引擎技术的核心问题。用户的输入通常呈现很大的差异性，这是因为不同的人接受不同的教育、不同的文化，导致在表述同一个问题上面差异很大，那么对用户输入的搜索词进行词条权重的打分是非常有必要的，这对于从用户输入的搜索词中提取核心词，或是对搜索词返回的文档排序等都是一个非常重要的课题
参考李沐老师的教材写的。通过函数与0的距离来衡量函数的复杂度。但是怎么精确的确定一个函数和0之间的举例呢？没有一个正确答案。一种简单的方法是通过线性函数中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如。要保证权重向量比较小，最常用方法是将其范数作为惩罚项加到最小化损失的问题中。将原来的训练目标*最小化训练标签上的预测损失*，调整为*最小化预测损失和惩罚项之和*。现在，如果我们的权重向量增长的太大，我们的
一、 半定松弛 Semidefinite relaxation (SDR)1.齐次QCQP SDR可以用于解决很多非凸的二次约束二次规划问题，因此成为信号处理领域一个有力的工具。一般的实值齐次QCQP问题可以表示为如下的形式：其中X是一个秩为1的半正定矩阵，因此该问题转化为如下的形式： 优化变量从原来的x变成了X，目标函数和约束条件对于
CMMI全称是Capability Maturity Model Integration，即软件能力成熟度模型集成模型。分为如下5个级别：
1． 初始级 软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几乎没有定义，成功取决于个人努力。管理是反应式的。 2．可重复级 建立了基本的项目管理过程来跟踪费用、进度和功能特性。制定了必要的过程纪律，能重复早先类似应用项目取得的成功经验。 3．
1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算，即将输入数据经过卷积、 Batchnorm， Scale、激活函数、池化等 层后，得到网络的输出值。3、计算网络的输出值与期望的目标值（ Ground Truth）之间的误差。。4、当误差大于期望值时，将误差反传回网络中，依次求得池化、激活函数、 Scale， Batchnorm、卷积等网络层的误差。5、根据各层误差对各网络层的梯度进行计算，再由
CMMI认证等级从一级到五级共有五个等级，其中CMMI-5为最高等级。能力度等级：属于连续式表述，共有六个能力度等级(0~5)。0 不完整级 1 已执行级 2 已管理级 3 已定义级 4 量化管理级 5 最优化级 通常我们企业的CMMI等级认证从CMMI-1到CMMI-5。 1、初始级：软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几乎没有定义，成功取决于个人努力。管理是反应式的。2、可管理级：建立了
轮询算法round-robin是很基础的负载均衡算法，实际应用中wrr更为常见，但一般不需要自己实现，因为一般需要rr的场景，都已经在基础设施层面进行了支持，比如lvs或nginx通过配置即可实现，但业务上偶尔也需要自己实现负载均衡，所以有必要了解一下其技术原理。谈到wrr的应用场景，一般是服务器配置存在差异时，比如集群里有一个2C4G和一个4C8G，那么我们希望4C8G能承担更多的业务请求。或者
背景nhanesA的开发是为了实现对国家健康和营养检查调查（NHANES）数据的完全可定制的检索。该调查是由国家卫生统计中心（NCHS）进行的，数据可在以下网站公开获取：https://www.cdc.gov/nchs/nhanes.htm。NHANES的数据每年被报告在一千多份同行评审的杂志出版物中。NHANES Data自1999年以来，NHANES调查一直在连续进行，在此期间的调查被称为 "
1.seq2seq模型有遗忘问题和对齐问题，attention在原来的seq2seq模型上做出了改进，在decoder编码阶段它的输入变为原来向量的加权求和，赋予每个向量不同的权重。获取权重的方式：找一个向量ｑ与输入句子的每个词的向量进行比较，如果两个向量相近则获得的权重比较高。计算权重的方式：一种就是在预测ｔ时刻的输出时，用decoder阶段上一时刻的输出作为ｑ向量。另一种就是用ｈｔ作为ｑ向量。
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2023-08-25 21:43:16
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TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份 文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索 引擎应用，作为文件与用户查询之
在深层神经网络中，对权重W的初始化往往用标准正态缩小来进行但有时使用 randn*0.01 而有时却使用 randn*sqrt(d) 来缩写经查资料可知，对于不同的激活函数如sigmoid、tanh或ReLU等，所使用的缩写倍数并不相同结论：对于sigmoid函数用0.01： w = 0.01* np.random.randn(N,NL)对于t
NH菜鸟笔记Ⅰ 本文是看了"京哥"的NH系列后写的随笔，感谢京哥，感谢，感谢WZMC的实验室给我这次写笔记的机会。 从一个简单的NH控制台程序出发 1. NHibernate的环境 我使用的开发环境：Microsoft Visual Studio 2008 SP1+SQL Server 200
