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  • 负载均衡算法有: 1. 轮询(Round Robin) 2. 加权轮询(Weighted Round Robbin) 3. 最少连接(Least Connections) 4. 加权最少连接(Weighted Least Connection) 5. 随机算法(Random) 6. 源地址哈希法(IP H

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    本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

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    解答

    负载均衡算法有:
    1. 轮询(Round Robin)
    2. 加权轮询(Weighted Round Robbin)
    3. 最少连接(Least Connections)
    4. 加权最少连接(Weighted Least Connection)
    5. 随机算法(Random)
    6. 源地址哈希法(IP Hash)
    

    补充

    轮询(Round Robin)

    轮询算法把每个请求轮流发送到每个服务器上。

    加权轮询(Weighted Round Robbin)

    加权轮询是在轮询的基础上,根据服务器的性能差异,为服务器赋予一定的权值,性能高的服务器分配更高的权值。

    最少连接(Least Connections)

    由于每个请求的连接时间不一样,使用轮询或者加权轮询算法的话,可能会让一台服务器当前连接数过大,而另一台服务器的连接过小,造成负载不均衡。

    最少连接算法就是将请求发送给当前最少连接数的服务器上。

    加权最少连接(Weighted Least Connection)

    在最少连接的基础上,根据服务器的性能为每台服务器分配权重,再根据权重计算出每台服务器能处理的连接数。

    随机算法(Random)

    把请求随机发送到服务器上。 和轮询算法类似,该算法比较适合服务器性能差不多的场景。

    源地址哈希法(IP Hash)

    源地址哈希通过对客户端IP计算哈希值之后,再对服务器数量取模得到目标服务器的序号.

    可以保证同-IP的客户端的请求会转发到同一台服务器上,用来实现会话粘滞(Sticky Session)

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  • 数据挖掘算法有哪些

    千次阅读 2018-09-19 12:02:58
    聚类:K均值(Kmeans)、最近邻算法(KNN)、期望最大值算法(EM)、隐含狄利克雷分布(LDA) 分类:支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、梯度下降树(GBDT)、随机森林(RF)、朴素贝叶斯(NB)、深层神经网络...
    • 聚类:K均值(Kmeans)、最近邻算法(KNN)、期望最大值算法(EM)、隐含狄利克雷分布(LDA)
    • 分类:支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、梯度下降树(GBDT)、随机森林(RF)、朴素贝叶斯(NB)、深层神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、LSTM(Long Short-Term Memory)
    • 回归:普通最小二乘回归(OLS)、梯度下降树(GBDT)
    • 降维:主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、LDA
    • 时间序列:自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)

    学了6年统计学,毕业后写过需求、跑模型、手画过原型、也用过深度学习框架,有很长一段时间靠推导公式打发盲目的时间并对未来(过去的未来也就是现在)充满自信,在匆忙赶项目中,我突然发现这种粗糙地不怎么牵扯到业务的掉包调参项目中,我到底在做些什么,我从没有做出什么有意义的事情,我只是按月拿薪资罢了。

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  • 机器学习中最重要的算法有两种,第一种是支持向量机算法,第二种是随机森林算法。在这篇文章中我们就重点介绍一下这两种算法的相关知识。希望能够帮助大家更好的理解机器学习。 首先我们介绍一下支持向量机算法(SVM...


    机器学习中最重要的算法有两种,第一种是支持向量机算法,第二种是随机森林算法。在这篇文章中我们就重点介绍一下这两种算法的相关知识。希望能够帮助大家更好的理解机器学习。

    首先我们介绍一下支持向量机算法(SVM)。就目前而言,支持向量机可能是最受欢迎和最广泛讨论的机器学习算法之一。而超平面是分割输入变量空间的一条线。在SVM中,选择一条可以最好地根据输入变量类别对输入变量空间进行分割的超平面。在二维中,你可以将其视为一条线,我们假设所有的输入点都可以被这条线完全的分开。SVM学习算法找到了可以让超平面对类别进行最佳分割的系数。而支持向量机的超平面和最近的数据点之间的距离被称为间隔。分开两个类别的最好的或最理想的超平面具备最大间隔。只有这些点与定义超平面和构建分类器有关。这些点被称为支持向量,它们支持或定义了超平面。实际上,优化算法用于寻找最大化间隔的系数的值。而SVM也可能是最强大的立即可用的分类器之一,所以十分值得大家去尝试。

    然后我们给大家介绍一下Bagging和随机森林,而随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation(又称 bagging)集成机器学习算法的一种。而bootstrap是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。比如说平均数。大家从数据中抽取大量样本,计算平均值,然后平均所有的平均值以便更好的估计真实的平均值。而bagging 使用同样的方式,不过它估计整个统计模型,最常见的是决策树。在训练数据中抽取多个样本,然后对每个数据样本建模。当我们需要对新数据进行预测时,每个模型都进行预测,并将所有的预测值平均以便更好的估计真实的输出值。而随机森林是对这种方法的一种调整,在随机森林的方法中决策树被创建以便于通过引入随机性来进行次优分割,而不是选择最佳分割点。所以说,对于每一个数据样本创建的模型将会与其他方式得到的有所不同,不过虽然方法独特且不同,它们仍然是准确的。结合它们的预测可以更好的估计真实的输出值。

    那么我们在遇到问题的时候需要用什么算法呢?其实这个问题的答案需要考虑很多方面的因素,比如说数据的大小、质量和特性、可用的计算时间、任务的紧迫性等等。所以说我们在进行学习机器学习的时候还是有做好相关知识的储备。

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  • [PKUWC2018]随机算法

    2019-01-03 08:35:00
    给定一个图(n<=20),定义一个求最大独立集的随机算法 产生一个排列,依次加入,能加入就加入 求得到最大独立集的概率 ...本来在集合里的点不能知道有哪些,而且不能加入的点的排列也不...

    题意:https://loj.ac/problem/2540

    给定一个图(n<=20),定义一个求最大独立集的随机化算法

    产生一个排列,依次加入,能加入就加入

    求得到最大独立集的概率

     

    loj2540 「PKUWC 2018」随机算法

    本质就是计数题

    每个点有三种状态:考虑过且在独立集中,考虑过未在独立集中,未考虑

    本来在集合里的点不能知道有哪些,而且不能加入的点的排列也不好确定。

    一个好的方法是:把考虑过的点放在一起

    然后在加入一个点的时候,把其他不能加入的点都考虑上,并处理方案数。

     

    设f[i][S]表示,独立集大小为i,不能再选择的点集合是S的方案数

    每次选择一个能加入的点j,然后更新能选择的集合和集合大小,顺便处理排除掉的点的方案数

    就是一个排列,其实就是把后面尚未考虑的位置加入一下,

    注意这里不用考虑j的位置,j位置钦定为从前往后第一个能选择的位置

    i从n往下找到第一个方案数不是0的f[k][全集]

    最后乘上n!的逆元即可

    O(n^2*2^n)传说可过

     

    对于不可以选择的集合S,对应的最大独立集确定

    mxS记录S集合最大独立集

    所以类似最短路条数,mxS更新的时候,把方案数设成0

    这样也能求出最大独立集方案数。

    O(n*2^n)

     

    思路有点类似某次模拟赛T3,我在加入一个数的时候,就把能产生的贡献和影响都计算上

    因为只有在枚举这个转移的时候才知道加入的哪个点,这样不用考虑加入进去的点都是谁了。

    也方便处理不能选择的那些点的排列。

     

    (有了第二种做法,一般的20个点的最大独立集也可以做了,20个点的最大独立集方案数也可以求)

    转载于:https://www.cnblogs.com/Miracevin/p/10212265.html

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