目录负载均衡配置:修改Nginx配置文件Nginx负载均衡策略优化: 1.轮询(默认方式) 2.权重:通过weight参数在轮询策略的基础上设置被访问的几率.  
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2024-06-02 21:46:23
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话题锋转，关于配置部分的信息，对于部分(一)，可能对于配置一十分蒙，对这些配置十分无奈，这章是用来解析这些配置的，留存笔记，传递知识。该用多少线程：工作进程worker_process指令会指定：应该运行多少个 worker。默认情况下，此值设置为 1。最安全的设置是通过传递 auto 选项来使用核心数量。worker_process auto; worker 连接与 worker_proces
【Nginx】Nginx 负载均衡1. 负载均衡2. 实现负载均衡的几种常用方式2.1 轮询（默认）2.2 weight2.3 ip_hash2.4 fair（第三方） 1. 负载均衡当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。我们可以建立很多很多服务器，组成一个
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2024-03-04 17:40:43
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一、反向代理正向代理：客户端要获取的资源就在服务器上，客户端请求的资源路径就是最终响应资源的服务器路径，这就是正向代理。正向代理的特点：就是我们明确知道要访问哪个网站地址。反向代理： 客户端想获取服务器集群中（服务1，服务2，服务3 他们的资源相同）中的资源，但是客户端无法与该服务器集群建立连接，但我们可以与另一台服务器（代理服务器）建立连接且该服务器能获取服务器集群中的资源。这个时候客
基于nginx负载均衡调度基于uri请求调度至不同集群好处：每个uri后端提供的集群互相独立，耦合度较低，某个集群故障不会影响其他集群。可以各自分担各自模块的访问请求和压力。可以根据不同模块的请求压力，调整每个模块下对应集群的节点数量 更加有效的充分利用其系统资源 缺点：需要开发将代码进行拆分需要将代码进行独立部署整个实现的方式相对复杂 实验目标： 实现以下模式：实现步骤：
1.web01提供/
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2024-07-11 06:02:39
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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
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2024-04-25 11:26:32
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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。
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2023-05-24 09:14:49
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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
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2024-01-02 12:01:08
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# 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
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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
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2023-10-11 09:19:27
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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
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2024-03-29 19:22:49
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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
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2023-10-11 10:31:02
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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
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2023-08-09 17:43:32
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《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
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2024-05-14 14:30:24
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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
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2023-12-05 17:22:31
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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
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2024-04-11 09:05:12
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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
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2024-01-12 10:53:01
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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
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2023-11-07 13:16:07
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