背景 因业务需要，需要将redis换成ssdb,我们需要做一次压测，对两个数据库做一个简单的性能测试对比。...ssdb,它的特点是基于文件存储系统所以它支撑量大的数据而不因为内存的限制约束.从官网的测试报告来看其性能也非常出色和redis相当,因此可以使用它来代替redis来进行k-v数据业务的处理....实施 幸好ssdb是兼容redis的部份协议,所以直接用redis client库就可以进行一个压力测试.以于针对Redis和ssdb的几个读操做，进行一个简单的性能测试对比,这个测试不是直接在本机调用...Redis和ssdb....结论 性能数据使用 redis-benchmark(Redis) 来获取. ?
这里采用了K-means算法，即假设量化种类是已知的，当然也可以采用LBG算法等，不过K-means比较简单。矢量是二维的，可以在平面上清楚的表示出来。 1....算法描述 本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化。...算法主要包括以下几个步骤 初始化：载入训练数据，确定初始码本中心（4个）； 最近邻分类：对训练数据计算距离（此处采用欧式距离），按照距离最小分类； 码本更新：重新生成包腔对应的质心； 重复分类和码本更新步骤...本实验准备使用MATLAB软件完成矢量量化任务，具体步骤实现如下 将training.dat和to_be_quantized.dat置于当前工作文件夹内，采用load命令载入training.dat 。...图 1 码本中心选择 计算训练数据和每一码本中心之间的距离。 采用最近邻准则进行分类。 重新计算质心，计算公式如下所示。 ?
这是学习笔记的第 2011 篇文章 今天学习了下K-Means算法，很多语言和工具都有成型的库和方法，不过为了能够督促自己理解，还是做了一些额外的工作，自己设想了一个例子，假设有10名员工，我们根据他们的技术能力和沟通能力来评估一下他们的综合能力...我们选择P1,P2为质心，即他们作为参照标准，分别和其他的员工数据进行比对，得到一个差异值，即两点之间的距离，可以使用欧式距离来得到，比如P1到P3的距离就是（10-7）（10-7）+（10-5）（10...P1 P2 P3 5.8 2 P4 4.2 2.8 P5 5.7 1.4 P6 5 2.2 P7 6.4 1 P8 1.4 5.7 P9 2.2 5 P10 4.5 3.1 从以上的数据，可以看出P1和P8...,P9的距离相对最近，而P2和P3,P4,P5,P6,P7,P10的距离相对更近。...，说明已经收敛，聚类结束，聚类结果和我们最开始设想的结果完全一致 当然这只是一个初步的测试和练习，里面的所有计算都是口算然后翘着计算器完成的。
尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子，因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾，但“物以类聚，人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。...前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归，这两类的应用场景都很清晰，就是对分类型变量或者数值型变量的预测。...聚类分析算法很多，比较经典的有k-means和层次聚类法。 k-means聚类分析算法 k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。...以下以癌细胞细据为例，演示K-means和层次聚类法的过程。...其中最长距离和类平均距离用得比较多，因为产生的谱系图较为均衡。
那 ZooKeeper 到底起到了什么样的作用，为什么这些框架、系统需要使用 ZooKeeper呢，我们在开发过程中应该如何使用 ZooKeeper，又是否有 ZooKeeper的替代品呢。...本文将围绕以上问题，从以下三方面说起： 来源与作用； 经典应用场景； 替代品。 1. 来源与作用 ZooKeeper 的设计初衷是什么？这要从雅虎的一个研究小组说起。...下面分别对 “单点问题” 和 “分布式协调” 进行讲述。...2.4 集群管理 通过 ZooKeeper 的临时节点 和 Watcher 机制，来监控集群的运行状态，如下图所示： ?...替代品 第二节中，我们了解了 ZooKeeper 在分布式环境下有很多的应用场景，那是不是必须使用 ZooKeeper 才能实现分布式锁、集群管理等功能呢？当然不是的，还有其他技术可供选择。
↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点，我们准时相约 k-means聚类 K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题。...可以从以下三个角度来梳理k-means： 如何确定 K 类的中心点？ 如何将其他点划分到k类中？ 如何区分k-means与k-近邻算法？...我们使用误差平方和作为聚类的目标函数，就要求我们最终选择均值为聚类中心点迭代的原则。 这样不端迭代，直到达到迭代次数或是类别不再发生变化，结束。 最终的聚类结果，如下图： ?...这个有相应的改进方法，包括k-means++和二分k-means。 算法本身的局限性：对于类似下面圆形的数据集，聚类效果很差，主要是算法原因。所以还有其他的聚类算法，比如基于密度的方法等。...不适合发现非凸形状的簇或者大小差别较大的簇； 对噪声和异常点比较敏感 ? 作者：求知鸟 来源：知乎
Redis和Memcached的现代替代品Dragonfly是一个现代的内存数据存储，与Redis和Memcached API完全兼容。...因此，与 Redis 相比，Dragonfly 的性能达到了 x25，并且在单个实例上支持数百万 QPS。Dragonfly 的核心特性使其成为经济高效、高性能且易于使用的 Redis 替代品。...因此，与 Redis 相比，Dragonfly 的性能达到了 x25，并且在单个实例上支持数百万 QPS。Dragonfly 的核心特性使其成为经济高效、高性能且易于使用的 Redis 替代品。...无共享架构和 VLL 的选择允许我们在不使用互斥锁或自旋锁的情况下编写原子多键操作。这是我们PoC的一个重要里程碑，其性能从其他商业和开源解决方案中脱颖而出。...在我们为Dragonfly奠定了基础并且我们对它的性能感到满意之后，我们继续实现Redis和Memcached功能。
无监督学习是机器学习的另一大分支，与监督学习不同，无监督学习的数据集中没有数据标签，因此无法像监督学习的分类和回归问题那样学习对应标签的数据特征，无监督学习只能通过算法分析数据间的相似性来对数据进行聚类分析...，今天我们就来看一下两大聚类算法：K-means聚类和分层聚类。...K-means聚类 K-means算法的核心是在我们的数据集中找到能最小化数据间距离的中心点，该中心点称为“质心”。质心的数量也就是我们设定的想要输出类的数量。...在分层聚类中，相似性度量也是通过数据点之间的距离来判断的，下边介绍分层聚类中三种距离度量方式： 最小值：表示给定两个簇C1和C2，它们之间的相似性等于点a和b之间的相似性最小值(平移：距离)，使得a属于...最大值: 表示给定两个簇C1和C2，它们之间的相似性等于点a和b之间的相似性的最大值，使得a属于C1，b属于C2。 ?
文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?...不清楚 Semantic Kernel 为什么要用 C#来开发，C#相比 Python 和 JavaScript 来说使用的人会少很多。...Semantic kernel 还有一个基于 YAML 的 DSL 定义和执行复杂工作流的流业务流程协调程序扩展，提供灵活性，支持通用技能，包括语义函数、原生函数和需要聊天交互的技能，以更易于使用的方式进行交互...Semantic Kernel的清晰文档和代码示例让应用程序开发人员容易理解，很容易就可以将Semantic Kernel 集成到应用程序中。...（注意：您可以使用适用于 Python 和 C# 的笔记本。对于 C#，请使用多语言笔记本[7]）。 相关链接： [1]Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?
今天在写脚本的时候，碰到了一个很不常见的问题，就是关于文件拷贝的问题，具体情况且听我慢慢道来。
Bun 1.0 作为 Node.js 和 Deno 的替代品发布 Bun 1.0 已经发布;它被设计成 Node.js 的替代品。Bun 速度很，但速度是唯一重要的因素吗？...Bun 是一个向下兼容的 Node.js 替代品，可以运行 Typescript 和 TSX 文件，不需要依赖。”...“它最大的吸引力之一是其性能，明显比 Node.js 和 Deno 都要快。如果它能够兑现所有诺言，这将是一个非常有吸引力的主张。”...“Bun 目前在性能方面更关注，所以它在性能方面比其他两个运行时好得多，”他写道。“在我看来，Deno 与安全同义，我可以安全地使用社区中的包，不必担心它们在我不知情的情况下对我的系统做一些事情。...Node 现在也开始在性能和安全方面做出巨大的推动。 “竞争是好事，js 运行时正在开始发展，”他补充道。 Bun还有更多要展示 也就是说，Bun 仍在进展中。
下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。K-means算法是以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...另外，K-means算法不适用于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇，而且它对于噪音和孤立点数据是敏感的。...限于篇幅，只选择了上述3个特征属性进行图像绘制，从结果来看， 可以很直观的观察到K-means算法分类后的情况，第一类与第一类的分类界限比较清晰。但是不容易观察到正确和错误的情况。...但是考虑ReliefF算法对属性权重的影响，本小节将结合ReliefF算法和K-means算法来对该数据集进行分析，一方面得到处理该问题一些简单的结论，另外一方面可以得到一些对医学处理数据的方法研究方法...K-means分成3类的情况 虽然从上述2小节的实验中可以得到该数据集的大部分结果和结论。但是为了将相同类型的数据更加准确的分出，下面将尝试分为3类的情况。
KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm
K-Means是一种聚类算法，其主要目标是将相似的元素或数据点分组为一个聚类。 K-均值中的“ K”代表簇数。 距离量度将确定两个元素之间的相似性，并将影响簇的形状。...通常，欧几里得距离将用于K-Means聚类 欧几里得距离是“普通”直线。它是欧氏空间中两点之间的距离。 ? K-Means算法如何工作？...我们将仅使用四个变量，即sepal_length，sepal_width，petal_length和petal_width。数据集以“ cm”为单位。可以删除“目标”变量，因为它是类别变量。.../* 删除目标列将新数据保存为IRIS1 */ drop target; run; 在运行聚类分析之前，我们需要将所有分析变量（实数变量）标准化为均值零和标准偏差为1（转换为z分数）。...使用proc candisc和proc sgplot创建散点图 /*生成散点图 */ proc sgplot data = can; title " ?
同时，为了探索昂贵中药材是否有其他廉价替代品的问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...----点击标题查阅往期内容用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行关联规则分析左右滑动查看更多01020304聚类模型更好的区分不同种类的药物配伍关系——聚类为了解决昂贵中药材的廉价替代品问题...R语言中轻松创建关联网络python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化用R语言制作交互式图表和地图如何用r语言制作交互可视化报告图表K-means...、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化...)对NBA球员聚类分析R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化R语言中的划分聚类模型基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型r语言聚类分析：k-means和层次聚类SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析用
从广义上讲，这就是CSS对性能至关重要的原因： 浏览器在构建渲染树之前无法渲染页面; 渲染树是DOM和CSSOM的组合结果; DOM是HTML加上需要对其进行操作的任何阻塞JavaScript; CSSOM...对于Start Render性能来说真的非常糟糕。...Preload Scanner的推出使网页性能提高了大约19％，所有这些都不需要开发人员参与。 这对用户来说是个好消息！...当您考虑它可以带来的巨大性能影响时，这是非常令人惊讶的： 如果有任何当前CSS在加载，浏览器将不会执行。...将放在中 这个最终策略是一个相对较新的策略，对感知性能和渐进式渲染有很大好处。 它也非常友好。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...代码示例 package com.cwl.po.judge; /** * @program: cwl-performance-optimization * @description: 测试If和If-Else...的性能 * @author: ChenWenLong * @create: 2019-11-27 10:34 **/ public class TestIfElse { // 当我们是两种情况进行判断...使用多个If 会比使用If-else要更多消耗一些性能 public static void main(String[] args) { System.out.println(
在本专栏前面几篇中曾记录了一下K-means的matlab代码，这次使用时发现并不好用，因此又整理了其他的K-means代码，实测可行。...matlab: %% K-mens方法的matlab实现 %% 数据准备和初始化 clc clear x=[62,627;112,511;186,531;198,411;190,379;234,399
可以从以下三个角度来梳理k-means： 如何确定 K 类的中心点？ 如何将其他点划分到k类中？ 如何区分k-means与k-近邻算法？...我们使用误差平方和作为聚类的目标函数，就要求我们最终选择均值为聚类中心点迭代的原则。 这样不端迭代，直到达到迭代次数或是类别不再发生变化，结束。 最终的聚类结果，如下图： ?...总结： 如何区分k-means与knn： k-means是聚类算法，knn是有监督的分类算法；聚类没有标签，分类有标签 聚类算法中的k是k类，knn中的k是k个最近的邻居。...这个有相应的改进方法，包括k-means++和二分k-means。 算法本身的局限性：对于类似下面圆形的数据集，聚类效果很差，主要是算法原因。所以还有其他的聚类算法，比如基于密度的方法等。...不适合发现非凸形状的簇或者大小差别较大的簇； 对噪声和异常点比较敏感 ? End. 作者：求知鸟 来源：知乎
提高自己的英语阅读能力和研究水平。...K-means clustering To start out we're going to implement and apply K-means to a simple 2-dimensional...K-means is an iterative, unsupervised clustering algorithm that groups similar instances together into...Our next task is to apply K-means to image compression....Now we need to apply some pre-processing to the data and feed it into the K-means algorithm. ? ?
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