Nginx负载均衡实现的策略有以下种：1、轮询每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端某个服务器宕机，能自动剔除故障系统。http {
upstream myapp1 {
server srv1.example.com;
server srv2.example.com;
server srv3.example.com;
转载
2024-02-10 15:28:07
65阅读
基本的HTTP身份验证是一种安全机制，通过设置简单的用户名/密码身份验证来限制对您的网站/应用程序或其某些部分的访问。 它可以用来保护整个HTTP服务器，单个服务器块( Apache中的虚拟主机 )或位置块。顾名思义，这不是依靠安全的方法; 您应该将其与其他更可靠的安全措施结合使用。 例如，如果您的Web应用程序在HTTP上运行，那么用户凭据将以纯文本形式传输，因此您应该考虑启用HTTPS。本指南
转载
2024-05-21 16:27:11
75阅读
1.确保网站每一个标题的唯一性也是网站优化者必须注重的，只有唯一性才能给你的网站带来权重，在内页中我们可以采用标题+频道+网站名字来写。
2.为了能加速网站被收录的速度，我们要尽量的帮助自己的网站减肥，我们可以采用js或者css等来缩小网页体积，加快网页被收录的速度才能真正的提高网站权重。
3.服务器的质量是决定网站优化是否成败的重要因素，如果服务器经常有问题打不开，或者速度慢，那么蜘蛛和用户都会
转载
2024-05-27 14:05:55
39阅读
在这篇文章中，我将通过一些示例来向大家展示一些CSS的小技巧，让你知道如何使用CSS的级联(cascade)能变得更友好，也减少一些不必要的需求，从而也减少权重上遇到的麻烦。技巧一：样式总是作为特定属性组合出现一个很好的例子就是color和bakground-color的组合。除非你只做小调整，不然你需要一起调整他们。当给一个元素添加背景颜色时，它可能不包含任何文本，但可能会有一些子元素。因此，我
转载
2024-03-18 20:33:26
154阅读
CSS一共有四种样式控制方式:行内样式、内嵌样式、链接样式、导入样式(@import).选择器则有标签选择器,类名选择器,ID选择器,和伪标签选择器四种.那么它们的优先级与权重又是计算的呢?首先上权重计算方法:一.内联 > id > class >标签权重计算数值
1.内联样式 1000
2.id样式 0100
3.class样式 0
转载
2024-03-05 11:51:52
210阅读
1.伪元素：用于设置元素指定部分的样式。2.在设置元素样式时，可以在元素之前或之后插入样式。例如：元素的首字母或首行的样式设置。3.在需要清除浮动效果的父元素上，可以通过::after的伪元素来设置清除浮动。需要注意的是伪元素默认行内元素，需要设置为块级元素才能达到效果。4.常见的伪元素如下图： 5.常用伪元素：::afterp::after在每个 <p> 元素之后插入内容。
转载
2024-03-19 20:25:26
178阅读
一、概述对应成功的数据预处理而言，把握数据的全貌至关重要。基本统计描述可以用来识别数据的性质，凸显哪些数据值应该视为噪声或离群点。 二、中心趋势度量：均值、中位数、众数、中列数也就是度量数据分布的中部或中心位置。（给定一种属性，它的值大部分落在何处）频率：区间内数值的个数。 1）均值（mean）数据集“中心”的最常用、最有效的数值度量是均值。均值对应于关系数据库系统提供的内置聚集函数 a
记录一下nginx加权分配算法。nginx可以指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。
例如：upstream backend {
server a weight=6;
server b weight=3;
server c weight=1;
}按照配置，每有10次请求，其中6个会转发到a服务器，3个转发到b服务器，1个转发到c服务器。每个服务器都有
转载
2023-12-12 21:53:17
80阅读
# Java权重加权的科普与实例
在数据处理和分析的过程中，权重加权是一种常见且有效的方法。它能够帮助我们处理那些具有不同重要性的因素。在本文中，我们将讨论Java中的权重加权及其用途，并通过示例代码进行说明。
## 1. 什么是权重加权？
权重加权是一种按照各个要素的重要性进行加权计算的方法。比如在计算学生成绩时，期中、期末考试、平时考核等各部分成绩可能需要按照一定的比例进行加权，以得出最
1.tensoflow 参数可视化有时候需要查看网络模型结构、训练过程中的loss变化、以及权重变化，张量（tensor）分布，需要通过tensorboard来查看。TensorBoard是一个可视化工具，有助于我们调试，选择数据。训练过程中各种数据的汇总都可以通过tensorbaord表现。tensorboard还可以展示每个节点运行时消耗的时间、空间、运行的机器（GPU或者CPU）等信息。还可
转载
2024-10-25 11:44:52
58阅读
在竞赛中如果对多个预测结果进行集成，最方便的做法是直接对预测结果进行加权求和。此时不同任务，加权方法不同：分类任务：类别投票 & 概率值加权回归任务：预测值加权排序任务：排序次序加权目标检测任务：预测结果NMS语义分割任务：像素类别投票 & 加权在本文中我们将介绍最常见的分类 & 回归任务的结果加权方法，也就是Blend操作。 文章目录多样性 & 精度差异Out o
转载
2024-08-22 12:35:12
158阅读
1.轮询法（默认）将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载upstream tomcat_server{
server 192.168.10.11:8080 weight=1;
server 192.168.10.12:8080 weight=1;
}2.加权轮询法（weight）不同的后端服务器可能机器的
今天做吴恩达深度学习第1课第4周的编程作业，参数初始化按照指南中“- Use random initialization for the weight matrices. Use np.random.rand(shape) * 0.01. ”进行操作，但计算无论怎样也不收敛：Cost after iteration 0: 0.693148Cost after iteration
摘要: css权重的顺序为：
important > 内联 > ID > 类 > 标签 | 伪类 | 属性选择 > 伪对象 > 通配符 > 继承！！！ 根据 CSS 规范，具体性越明确的样式规则，权重值越高。计算权重值的依据，并不是许多文章所描述的那样“class是10，标签是1，ID是100”之类——虽然这样在大多数情况下能够得到正确的结果
转载
2024-06-27 07:20:53
183阅读
nginx负载均衡中RR和ip_hash策略分析
一、nginx的upstream目前支持负载均衡方式的分配
1、RR（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，假如后端服务器down掉，能自动剔除。
例如：
upstream tomcats {
server 10.1.1.107:88 max_fails
转载
2024-03-31 08:51:59
196阅读
《标题党》瞟瞟就行，别当真一、网站内链接 1、别外需要注意的是注意网内容的相关性添加些围绕网站主题相关系的东西，不要为 了填加网站收录数量不管啥文章都加到网站上面，而要更专一。 2、建议大家别采用采集方式采集文章，可以用去报刊亭，或者书店买一些杂志，和网 站相关的书籍，然后回来用ORC软件识别，识别之后，就等于原创了，或者下载PDF书籍， 然后转换成WORD文件，你的文章用不完的。
什么是css权重一个元素有多个样式对他进行设置的时候，那么哪个样式会起作用呢？这就需要一个规则计算，这个规则就是权重。谁的权重大，就使用那个样式。根据w3c的规范，元素分为三个等级：id选择器（称之为 a等级）类选择器，属性选择器，伪类(我们称之为b等级)标签，伪元素（我们称之为c等级）计算权重我们按照刚才的规则进行分类计算，计算一下有几个a，几个 b ， 几个 c 。示例：body #conte
转载
2024-08-28 00:16:32
58阅读
【Python/Opencv】图像权重加法函数：cv2.addWeighted()详解 文章目录【Python/Opencv】图像权重加法函数：cv2.addWeighted()详解1. 介绍2. API3. 代码示例与效果3.1 代码3.2 效果4. 参考 1. 介绍在OpenCV图像加法cv2.add函数详解详细介绍了图像的加法运算。除了这种加法外，OpenCV还提供了带权重的加法，即两副图像
转载
2024-03-15 15:13:35
180阅读
数据增强是在有限数据集上进行人工扩张产生更多等价的数据。它能有效弥补现有训练数据的不足，防止模型出现过拟合现象，增强模型的泛化能力。 数据增强和其防止过拟合的方法的区别: 1. dropout，正则化等等方法限制了模型参数分布，用于减少过拟合。改变了模型结构或者模型空间，降低模型复杂度。 2. 数据增强没有降低网络的复杂度，也不增加计算复杂度和调参工程量，是隐式的规整化方法。实际应用中更有意义，数
这是今天读的第二篇论文，EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection。论文地址以引用方式出现，听起来好像挺酷，其实大家根本不会看的，对吧 = =这篇论文主要讨论了两个方面，加权双向特征金字塔网络（BiFPN）也是本文重点，另一方面提出改进型网络EfficientDet，可以同时统一缩放所有骨干网、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和
转载
2024-07-31 12:17:52
326阅读
