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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-8 scikit-learn中的scaler
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在sklearn中使用数据归一化。
1.5K00发布于 2019-11-13 4-8人同服搭建教程详解
本文详解如何通过搭建专属服务器实现4-8人同服联机，涵盖服务器配置要求、活动页选购、防火墙设置及客户端连接配置，帮助玩家突破人数限制，与好友畅享多人联机体验。 1.2 专属服务器的优势 对比维度 内置联机 专属服务器 最大人数 4人 4-8人 稳定性 依赖主机在线 7×24小时运行 参数自定义 不支持 支持经验倍率、捕获率等调整 隐私性 可能遇到陌生人 仅邀请好友加入 ServerPassword 服务器密码 建议设置 AdminPassword 管理员密码 建议设置强密码 PublicPort 游戏端口 默认8211 ServerPlayerMaxNum 最大玩家数 建议设为4- Restart 重启服务器 /Kick [玩家名] 踢出指定玩家 /Ban [玩家名] 禁止指定玩家加入 /adminpassword [密码] 输入管理员密码获取权限 八、总结 《幻兽帕鲁》想要实现4-
1.8K10编辑于 2026-07-20- 来自专栏脑电信号科研科普
theta悖论:4-8 Hz的EEG振荡既反映睡眠压力又体现认知控制
theta振荡（4—8赫兹）反映了警觉认知控制状态活动和睡眠剥夺，是睡眠状态下压力的标志。本研究中，我们调查了认知任务和睡眠剥夺期间中，脑电位振荡的差异。我们测量了18名年轻健康成年人（9名女性）在3种睡眠剥夺水平下执行6项任务的高密度脑电图。我们发现认知负荷和睡眠剥夺都增加了内侧前额叶皮质区域的theta功率；然而，睡眠剥夺导致了许多额叶其他部位的theta波增加。睡眠剥夺相关的theta(sdTheta）出现位置随任务不同而不同，在视觉空间任务和短时记忆任务中范围最广，在被动音乐学习任务中辅助运动区活动最强，而在空间任务时颞下回皮层最强。此外，任务行为的改变和睡眠剥夺时的theta增加相关，但是相关无任务特异性而且多重校正后不显著。总之，这些结果表示在睡眠剥夺期和认知过程中that a振荡主要发生在与当前行为无关的皮层区域。
1.1K30编辑于 2023-01-16 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-8 高空坠球
习题4-8 高空坠球 皮球从某给定高度自由落下，触地后反弹到原高度的一半，再落下，再反弹，……，如此反复。问皮球在第n次落地时，在空中一共经过多少距离？第n次反弹的高度是多少？
1.7K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏程序猿DD
分布式事务、分布式锁、分布式session
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里创建一个 key，这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
1.6K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏网络时间同步
AI算力：网络数据处理中心ntp时间同步服务技术应用
网络数据处理中心承载着海量业务，从日志审计、故障溯源，到分布式数据库的一致性、安全认证的有效性，都依赖于所有设备时间的精准统一-1-6。 协议选择：NTP与PTP通常，数据中心内部的时间同步以NTP为主，但在对时间精度有亚毫秒级甚至微秒级要求的场景（如高频交易、5G核心网），会引入PTP（精确时间协议）-4-8。 PTP (Precision Time Protocol)：依赖硬件时间戳，精度可达亚微秒或纳秒级，但要求网络设备（交换机等）硬件支持，部署成本较高-4-8。 最佳实践建议：对于支持PTP的核心网络设备，可以将其作为首选同步协议；而NTP则作为通用的、覆盖全数据中心的基础协议和备份方案-4-8。
16000编辑于 2026-07-30 - 来自专栏大数据成长之路
scala快速入门系列【偏函数】
示例二 定义一个列表，包含1-10的数字 请将1-3的数字都转换为[1-3] 请将4-8的数字都转换为[4-8] 将其他的数字转换为(8-*] 参考代码 ? 运行结果: List([1-3], [1-3], [1-3], [4-8], [4-8], [4-8], [4-8], [4-8], (8,*), (8,*)) ---- 本期的内容分享就到这里了
45120发布于 2021-01-26 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计Streams：内存版的kafka数据库实现分布式锁的问题及解决方案利用唯一约束键存储 直到获取锁不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查数据库单点故障，数据库高可用Redis分布式锁实现 ，计数）异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决顺序向五个节点请求加锁根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期认定加锁成功往期精彩系列推荐对线面试官系列分布式基础概念系列我正在参与
40310编辑于 2023-11-22 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标 HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计 Streams：内存版的kafka 数据库实现分布式锁的问题及解决方案 不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题 死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查 数据库单点故障，数据库高可用 Redis分布式锁实现 异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 往期精彩系列推荐 对线面试官系列 分布式基础概念系列
43010编辑于 2023-11-22 - 来自专栏single云社区
【分布式详解】一致性算法、全局唯一ID、分布式锁、分布式事务、 分布式缓存、分布式任务、分布式会话
分布式相关。 一致性算法 什么是分布式系统的副本一致性？有哪些？ 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来 分布式算法 - Raft算法 Paxos是出了名的难懂，而Raft 分布式锁 有哪些方案实现分布式锁？ Consul 做分布式锁 基于数据库如何实现分布式锁？ 分布式缓存 分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
1.8K21编辑于 2024-01-11 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式事务
分布式事务有哪些解决方案 基于XA协议的：两阶段提交和三阶段提交，需要数据库层面支持 基于事务补偿机制的：TCC，基于业务层面实现 本地消息表：基于本地数据库+mq，维护本地状态（进行中），通过mq调用服务
50220编辑于 2023-10-30 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
加互斥锁分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
42510编辑于 2023-11-17 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法hash算法：根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 能力客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗缺点运维也很复杂，数据迁移需要人工干预只能使用0号数据库不支持批量操作(pipeline管道操作)分布式逻辑和存储模块耦合等
49730编辑于 2023-11-21 - 来自专栏CodingToDie
分布式 | 分布式锁的实现
分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现： Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令，通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
1.1K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏服务端技术杂谈
分布式系统分布式事务
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时，首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据： 数据分区：把数据块放在不同的服务器上，采用一致性hash； 数据镜像：让所有服务器都有相同的数据，提供相同的服务； 第一种问题，单台机器出现问题，会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本：出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到，数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。
1.2K81发布于 2018-04-16 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式存储
基因法：分区键的后x个bit位由查询字段进行hash后占用，分区键直接取x个bit位获取分区，查询字段进行hash获取分区，适合非分区键查询字段只有一个的情况 冗余：查询字段冗余存储 Session的分布式方案
92520编辑于 2023-11-13 - 来自专栏涓流
分布式理论与分布式事务
CAP权衡 在分布式系统中，CAP三者目前是无法同时满足的，所以我们要在不同的业务场景中做不同的权衡 CA 这个情况基本上是不会选择的，因为分布式系统下，网络分区是一个必然的选项。 ，实现分布式一致性。 本地消息表 本地消息表是一种最终一致性的分布式事务处理方案， 适用于不需要强一致性的场景。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务
95510编辑于 2022-06-28 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法 hash算法： 根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举 即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的 哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 连接集群中任何一个可用节点即可 高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗 缺点 运维也很复杂，数据迁移需要人工干预 只能使用0号数据库 不支持批量操作(pipeline管道操作) 分布式逻辑和存储模块耦合等 连接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化 也可参考对线面试官系列文章： 对线面试官 Redis | 十 Redis集群模式 往期精彩内容推荐 分布式基础概念系列 对线面试官系列
38000编辑于 2023-11-22 - 来自专栏IT大咖说
Zookeeper技术：分布式架构详解、分布式技术详解、分布式事务
一、分布式架构详解 1、分布式发展历程 1.1 单点集中式 特点：App、DB、FileServer都部署在一台机器上。并且访问请求量较少 ? 1.7 分布式文件系统和分布式数据库 特点：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统 随着业务的发展，最终数据库读写分离也将无法满足需求，需要采用分布式数据库和分布式文件系统来支撑 分布式数据库是数据库拆分后的最后方法 二、 分布式技术详解 1. 并发性 2. 分布性 大任务拆分成多个任务部署到多台机器上对外提供服务 3. 缺乏全局时钟 时间要统一 4. 对等性 一个服务部署在多台机器上是一样的，无任何差别 5. 三、分布式事务 1. ACID 原子性（Atomicity）：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。 （服务降级、页面降级） 软状态：允许分布式系统出现中间状态。
1K40发布于 2019-10-14 - 来自专栏同步文章
分布式
什么是分布式架构下的高可用设计 避免单点故障 a) 负载均衡技术（failover/选址/硬件负载/ 软件负载/去中心化的软件负载（gossip(redis- cluster)）） b) 热备（ 异地灾备） 应用的高可用性 a) 故障监控（系统监控（cpu、内存）/链路监控/日志监 控） 自动预警 b) 应用的容错设计、（服务降级、限流）自我保护能力 c) 数据量（数据分片、读写分离） 分布式架构下的可伸缩设计
64810编辑于 2022-10-25
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