ZooKeeper中ZXID是一个长度64位的数字，其中低32位是按照数字递增，即每次客户端发起一个proposal，低32位的数字简单加
原创
2022-12-22 00:44:21
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1. Zab介绍 ZooKeeper服务的内部通信，是基于Zab协议，即ZooKeeper Atomic Broadcast协议。原子广播(AB)是分布式计算普遍使用的原语。本质上说，ZooKeeper服务是基于复制分发的。它需要半数以上的服务器能正常工作。崩溃的服务器能恢复并且重新加入集群。ZooKeeper采用主备方式来维护被复制状态的一致性。在ZooKeeper中，leader接受所有客户
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2024-02-23 15:36:48
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1 概述
ZooKeeper（动物园管理员），顾名思义，是用来管理Hadoop（大象）、Hive（蜜蜂）、Pig（小猪）的管理员，同时Apache HBase、Apache Solr、LinkedIn Sensei等众多项目中都采用了ZooKeeper。
ZooKeeper曾是Hadoop的正式子项目，后发展成为Apache顶级项目，与Ha
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2024-02-23 15:37:05
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事件机制： Watcher 监听机制是 Zookeeper 中非常重要的特性，我们基于 zookeeper 上创建的节点，可以对这些节点绑定监听事件，比如可以监听节点数据变更、节点删除、子节点状态变更等事件，通过这个事件机制，可以基于 zookeeper实现分布式锁、集群管理等功能。 watcher 特性：当数据发生变化的时候， zookeeper 会产生一个 watcher 事件，并且会发送
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2024-05-07 11:10:56
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CAP理论的核心 1.一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求 2.根据CAP原理，将NOSQL数据库分成了满足CA原则，CP原则，AP原则三大类：1. CA：单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常可扩展性较差
2. CP：满足一致性，分区容错性的系统，通常性能不是特别高
3. AP：满足可用性，分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低一些Zookeeper保
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2024-04-10 12:14:21
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什么是zookeeper？ ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合
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2024-09-11 22:28:49
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1、zookeeper一致性原理一致性概念：强一致性、弱一致性、最终一致性为了保证主从节点的数据一致性，Zookeeper 采用了 ZAB 协议，这种协议非常类似于一致性算法 Paxos和 Raft什么是 ZABZookeeper Atomic Broadcast，有效解决了 Zookeeper 集群崩溃恢复，以及主从同步数据的问题。#ZAB 协议定义的三种节点状态L
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2024-08-21 22:45:40
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batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：（1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。（3）epoch：1个e
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2023-07-17 15:14:42
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## Python中Epoch的实现
在计算机科学和编程中，"epoch" 通常指的是一个时间戳，它是一个表示时间的标准。在Python中，Epoch时间指的是从1970年1月1日（UTC）开始到某一个特定时间的秒数。了解如何在Python中处理Epoch时间是一项非常重要的技能，尤其是在处理时间戳、日期和时间数据时。下面是实现这一功能的详细步骤。
### 实现步骤
| 步骤 | 描述
0 参考文献知乎强调只想说一句:初始化EPOCH BATCHSIZE BATCH_NUMBERIterationsthe number of batches这是互相定义的，先定义出Iteration是一个epoch里的the number of batches. 然后再用一个epoch里的the number of iterations来定义the number of batches.有的时候，我
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2024-05-14 20:19:38
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# Python中Epoch的使用方案
在机器学习和深度学习的训练过程中，Epoch是一个非常重要的概念。Epoch代表着完整遍历训练数据集的过程。本文将详细介绍如何在Python中使用Epoch，并给出实际的项目示例，包括代码实现和可视化分析。
## 1. 项目背景
在这个项目中，我们将实现一个简单的神经网络来解决二分类问题。我们将使用Keras深度学习库，并在训练过程中记录每个Epoch
原创
2024-09-24 07:00:51
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Epoch 一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。由于数据量太大，无法一次将所有数据送入模型，因此采用分批次送入模型的方式，在训练时，将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合收敛。 Batch Size 每次送入网络中训练的一部分数据，而Batch Si ...
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2021-10-31 17:48:00
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引言step, iteration, epoch, batchsize, learning rate都是针对模型训练而言的，是模型训练中设置的超参数。样本在机器学习中，样本是指数据集中的一部分完整的数据个体。例如学生成绩表中学生A的所有科目的成绩，手写数字数据集中的某一幅数字图片。什么是正样本？所谓正样本是指希望正确分类出的类别多对应的样本。例如判断一张人物头像照片是否为男性。那么在数据训练的时候
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2023-09-19 06:27:25
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实验不同的学习速率 学习速率是控制更新步长大小的超参数。随着学习速率的增加，振荡次数也在增加。如图2所示，随着学习速率的增加，存在很多混乱或随机噪声。图2中的所有曲线都是针对MNIST数据集训练，采用单层神经网络。我们可以从图中推断，高学习速率更有可能使整个模型爆炸，导致数值更新不稳定，如上溢或下溢，这也是运行这些实验时，得到的一些经验性的结果。事实上，NAN在第一个epoch之后就会出现这种情况
# 在 PyTorch Lightning 中理解 Epoch Size 和 Epoch Num 的关系
在进行深度学习模型训练时，了解“epoch”是非常重要的概念。对于初学者来说，PyTorch 和其扩展库 PyTorch Lightning 提供了非常灵活的 API 进行模型训练。今天，我们将讨论在 PyTorch Lightning 中的 `epoch_size` 与 PyTorch 中
kafka新版本为了解决HW&LEO的同步机制更新缺陷，引入了Epoch的概念。 Leader epoch 分两部分组成:Epoch : 版本号。每当副本领导权发生变更时，都会增加该版本号。小版本号的 Leader 被认为是过期 Leader，不能再行使 Leader 权力。起始位移(Start Offset)。Leader 副本在该 Epoch 值上写入的首条消息的位移。Leader e
原创
2022-09-16 18:47:31
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一个完整的数据集通过了神经网络一次并返回一次，称为一个epoch。所有的训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和反向传播，就是一个epoch将所有的训练集训练一次的过程。 Batch： 当一个epoch的样本数量太庞大，需要把它分成多个小块，也就是分成多个batch来进行训练。batch(批/一批样本），将整个训练样本分成若干个batch。 batch_size: 每批样本的大小 iterat
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2023-12-07 14:53:01
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1.3 Python IO复用之epoll
触发方式：
边缘触发/水平触发
只适用于Unix/Linux操作系统
原理图：
点集：
select.EPOLLIN 对应 1
select.EPOLLOUT 对应 4
select.EPOLLHUP 对应 16
用法：
import select
导入select模块
epoll = select.epoll()
创建一个epoll对象
epoll.
# 深度学习的一个Epoch
在深度学习中，`epoch` 是一个非常重要的概念。它描述的是我们用整个训练数据集进行前向传播和反向传播一次的过程。在深度学习模型的训练过程中，通常会进行多个epoch，以便模型能够逐步学习到数据中的复杂特征。
## Epoch的概念
在机器学习中，训练数据被分为多个批次（batch），每个批次包含一小部分数据。在一个epoch内，所有的训练数据都会被用于模型的
batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数： （1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。 （2）iteratio ...
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2021-08-04 14:14:00
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