ONOS的系统层次分为 1. 和网元打交道的协议层和适配层; 2.
Sat Dec 28 20:44:30 CST 2019
微服务目前比较热,但是微服务最难的还是可靠性问题,因为一个系统微服务可能几百个,网络调用频繁,网络的
Wed Jul 22 11:10:50 CST 2020
为了解决这个问题,我们将不得不放弃同步请求/响应类型编程。调用方法(称为远程过程调用或RPC)的面向
Tue Jul 21 16:02:07 CST 2020
通过使用arduino UNO R3板子获取温湿度模块DHT11中的温湿度然后通过ESP8266Wi
Sat Dec 28 19:11:26 CST 2019
CAP理论认为,任何联网的共享数据系统只能在三个属性中的两个。但是,通过明确处理分区,设计人员可以优
Wed Jul 22 14:19:31 CST 2020
Docker引擎使用了一个定制的Linux内核,所以要在Windows下运行Docker我们需要用到
Sat Dec 28 18:42:14 CST 2019
建立一个分布式微服务系统的优点是能够应对承受故障发生以及弹性使用网络资源,弹性的定义很简单,如果传统
Tue Jul 21 16:49:27 CST 2020
Google AI 团队科学家 Brendan McMahan 和 Daniel Ramage 的博
Mon Dec 30 21:20:18 CST 2019
1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离
Sat Dec 28 16:08:36 CST 2019
对于有M个状态的一阶马尔科夫模型,共有M^2个状态转移,因为任何一个状态都有可能是所有状态的下一个
Sat Dec 28 16:00:07 CST 2019
k-means算法不再随机选取簇中心,而是从一个簇出发,根据聚类效果度量指标SSE来判断下一步应该对
Fri Dec 27 23:47:28 CST 2019
K 最近邻(k -Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,
Fri Dec 27 23:42:36 CST 2019
Google 的两位创始人都是斯坦福大学的博士生,他们提出的 PageRank 算法受到了论文影响力
Fri Dec 27 23:33:30 CST 2019
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计
Fri Dec 27 23:28:48 CST 2019
Apriori算法简介: Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选
Fri Dec 27 23:21:05 CST 2019
梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思
Fri Dec 27 23:15:14 CST 2019
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一
Fri Dec 27 23:11:05 CST 2019
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些
Fri Dec 27 23:08:01 CST 2019
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出
Fri Dec 27 23:02:35 CST 2019
是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法
Fri Dec 27 22:56:28 CST 2019