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考虑图像识别里常用的改变aspect ratio做data augmentation的方法，生成的图像虽然和真实图像相似，但是并不是来自于data distribution，更不是它的i.i.d.抽样。...而经典的supervised learning以及统计学习理论的基本假设就是训练集和测试集都是data distribution的i.i.d.抽样，所以这并不是经典意义上的增加training data...这些合成的training data的作用，流行的解释是“增强模型对某种变换的invariance”。...这句话反过来说，就是机器学习里经常提到的“减少模型估计的variance”，也就是控制了模型的复杂度。...需要注意的是，L2正则化、dropout等等也都是在控制模型复杂度，只不过它们没有考虑数据本身的分布，而data augmentation属于更加机智的控制模型复杂度的方法。
这个结论就叫做 CAP 定理。 二、Partition tolerance 先看 Partition tolerance，中文叫做"分区容错"。 大多数分布式系统都分布在多个子网络。...分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。 ? 上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。...系统设计的时候，必须考虑到这种情况。 一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。...三、Consistency Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。 ?...四、Availability Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。 用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。
能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发......源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析...15/0404/21/1073512_460647579.shtml http://www.iot-online.com/art/2017/041662168.html ---- ---- 欢迎加入我的知识星球...提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 获取方式：点“在看”，关注公众号并回复 666 领取，更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话，在看，转发吧。
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将题目中的样例做差输出，打表可得到1 1 2 5 8 13 21 所以是按斐波那契额值解码的，一开始直接算的菲波那切数没有取模，这样的话90左右就会超long long 所以数组开了100，交了一发run...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Dock从初级到高级全套教程 dock是iMac中很常见的一个功能，而且非常实用，那么dock到底是什么意思呢？...1.经常使用苹果电脑的小伙伴，和大家讨论时总会听到有人在说dock栏，不过还是有很多小伙伴不知道dock到底是什么意思，接下来小编就给大家普及一下。...2.dock一般指的就是苹果操作系统中的停靠栏，也就是苹果电脑桌面中最下方，类似于Windows系统下方的任务栏，不过要比Windows任务栏更加有趣味性。...3.dock的主要作用就是启动、切换运行中的应用程序，是一种很实用的功能界面，适用于Mac OS X操作系统。不过如今不同的操作系统中，都有很多不同的dock程序。...4.如今dock已经不仅仅是用在苹果电脑中了，苹果的所有产品都有这个功能了，比如说iPad中最下方，类似于毛玻璃的那一栏，就是dock系统。同理iPhone下方那一栏也是。
CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。...在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能能同时满足以下三点中的两个： 一致性（Consistence） : 所有节点访问同一份最新的数据副本...可用性（Availability）: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）。...分区容错性（Partition tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。...并且网络是不靠谱的，所以我们必须要满足分区容错性，所以在分布式理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...用来接收saveFileDialog选择之后的文件路径，如下图： 2、下图中的代码就是程序的全部代码了，对其中重要的代码进行解释： InitialDirectory方法：设置saveFileDialog...的默认打开目录 Filter属性：用来设置saveFileDialog的文件类型，注意后面的写法”JPEG文件|*.jpg这个是一对，前面是筛选器的显示名字，后面是规则； RestoreDirectory...属性：用来设置saveFileDialog是否记忆上次打开的目录； FileName属性：用来设置saveFileDialog打开的时候的默认文件名，称如下图： 3、启动程序，点击【保存文件】按键，弹出下图所示画面...，下图中可以看到文件默认指向的就是我们设置的默认D盘，然后文件名称也是我们设置的默认文件名称“123”，保存类型JPEG文件、BMP文件、PNG文件、TIFF文件和GIF文件。
在分布式系统中有一个耳熟能详的原则，这就是CAP理论。那什么是CAP理论。为何这个原则突破不了，是别人想的不够多还是类似已知条件分析下的自锁问题，这里作者做一些初级的探索。...首先要说的是CAP原则是加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的。 如果纯粹的记下来，那么CAP就是一致性、可用性、分区容错性没什么好说的。...然而像作者这样的吃瓜群众根据这三个词谁都不知道到底表达什么意思。所以说还是得学习一下，下面是作者查阅的一些资料，并自己进行的一些解释。...这里要表达的意思就是说分布式系统的扩展性，在分布式中能够任意新增节点，而且要保证一致性和可用性。 这里分别思考一下CAP的各个组合。 CA：使用一致性和可用性，抛弃系统的可扩展性。...因此一致性和可用性的绑定限制了系统只能是单节点的。而不能是分布式的。但是分布式的本质还是节点的动态扩展，所以分区容错性是一定要有得。所以CAP中只能从一致性和可用性中选择一个。
是基于CAP定理演化而来，是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。 核心思想：即使无法做到强一致性，但每个业务根据自身的特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。...10年前，Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论，后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性。...作为架构师，一般有两个方向来利用CAP理论 key-value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。...领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSql运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。 我准备提供第三种方案：实现可以配置CAP的数据库，动态调配CAP。...CAP理论的证明： Brewer's CAP Theorem 最终一致性 一言以蔽之：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性 为了更好的描述客户端一致性，我们通过以下的场景来进行，这个场景中包括三个组成部分
小引 曾经在一个面试中让谈谈对 CAP 的理解，当时凭着准备面试时谷歌到的 N 手资料，类似于小学生背书一样，生挤出只言片语。面试官无奈的笑笑，简练的概括出他想要听到的要点，听的我心下惭愧。...这里想说明的一点是，说到 CAP 原则（类似的意思，这个是我随口起的），可以是定义模糊、涵盖广泛、启发分布式系统设计的原则。...但是 CAP 定理，则属于每个性质都有严格数学定义、结论有完善推导的理论计算科学范畴的概念。大多数人想表达前者的意思，但用的却是后者的术语。...概念 CAP 原则指出，一个分布式存储系统提供的服务，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency）：对于不同节点的请求，要么给出包含最新的修改响应、要么给出一个出错响应。...结语 CAP 在分布式系统未火热之时，归纳出了分布式系统设计中所需权衡重要的方向。在云计算、大数据如火如荼的今天，一大批优秀的分布式系统涌现出来，给了我们更多的系统设计的考虑方向和实践细节。
):事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。...持久性(Durability):持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响 # CAP定理 分布式系统有三个指标 Consistency...分布式系统节点通过网络连接，一定会出现分区问题(P)，当分区出现时，系统的一致性(C)和可用性(A)就无法同时满足，这个结论就叫做 CAP 定理。...# BASE理论 BASE理论是对CAP的一种解决思路，包含三个思想： Basically Available(基本可用)：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。...而分布式事务最大的问题是各个子事务的一致性问题，因此可以借鉴CAP定理和BASE理论： AP模式：各子事务分别执行和提交，允许出现结果不一致，然后采用弥补措施恢复数据即可，实现最终一致。
为什么CAP三者不可兼得？ 实践中，怎么应用CAP？ 不考虑一致性的系统，有什么存在的意义呢？...为什么CAP三者不可兼得？ 在分布式系统中，各个组建必然部署在不同的节点上，因此必然出现子网络，同时网络本身又是不可靠的，一定存在延迟和数据丢失，即网络分区是必然存在的。...CAP描述的一致性和可用性，都是100%的强度。在生产实践中，我们并不需要100%的一致性和可用性，因此我们需要对一致性和可用性之间进行权衡，选择CP架构或者AP架构。...按 CAP 定理的定义，当这些个别副本出现网络分区时，这些节点是不可用的，也就是系统没有达到完全可用性。...但是此时的用户请求是可以被其他副本服务的，此时服务是可用的，也就是说用户仍然感知到 Spanner 是可用的。所以说用户感知的可用性和 CAP 定理中的可用性不是一个概念。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障，使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域。...数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。 当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。...提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上，那么出现分区之后，这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。...然而，要把数据复制到多个节点，就会带来一致性的问题，就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致，每次写操作就都要等待全部节点写成功，而这等待又会带来可用性的问题。...总的来说就是，数据存在的节点越多，分区容忍性越高，但要复制更新的数据就越多，一致性就越难保证。为了保证一致性，更新所有节点数据所需要的时间就越长，可用性就会降低。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...问题描述： 在使用实验室服务器安装pytorch的时候报错：ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。...原因分析： 原因是由于实验室服务器管理时都是用户账号登陆，没有管理员权限，因此在更改一些重要配置的时候需要找管理员要管理员权限。 解决方案： 1.找管理员要权限。...torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 加管理员权限的语句如下...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在微服务中，数据库的集成是一件不会令人愉悦的事，因为分布式系统CAP理论在起作用吧。 ? 中生代的右军有文章专门对CAP进行了论述。...* Consistency(一致性),数据一致更新，所有数据变动都是同步的 * Availability(可用性) 好的响应性能 * Partition tolerance(分区容错性) 可靠性 CAP...如果分成这样3个属性，会发现它们之间存在着内在的矛盾，就像CAP那样： ? SA 是Python，Java，还是......？ AP 是C，C++, 还是 ......?...CAP 给我们的启示是 架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。 如果SAP 的猜想是成立的，那么给我们带来怎样的启示呢？ 会不会混合编程是一种必然呢？...没有仔细阅读过CAP的数学证明，也没有努力想用数学的方法去证明SAP的成立，现在只是老码农的猜想，可能是一种错误或者遗憾吧。 回顾一下编程语言的历史，献上一张来自veracode.com的旧图： ?
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