摘要: 本文实例讲述了Go语言的管道Channel用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: channel 是有类型的管道,可以用 channel 操作符 <- 对其发送或者接收值。 ch <- v // 将 v 送入 channel ch。 v := <-ch // 从 ch 接收,并且赋值给 v。 ( 阅读全文
posted @ 2017-03-08 23:04 bonelee 阅读(2838) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 能不能把数据暴力的刷到硬盘上,当然是可以的,mongodb给我们提供了fsync+lock机制就能满足我们提的需求。 fsync+lock首先会把缓冲区数据暴力刷入硬盘,然后给数据库一个写入锁,其他实例的写入操作全部被阻塞,直到fsync +lock释放锁为止。 这里就不测试了。 加锁: db.ru 阅读全文
posted @ 2017-03-08 17:39 bonelee 阅读(2310) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Compression Compression maximizes the storage capacity of Cassandra nodes by reducing the volume of data on disk and disk I/O, particularly for read-d 阅读全文
posted @ 2017-03-08 17:07 bonelee 阅读(1192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MongoDB 3.0 WiredTiger Compression and Performance One of the most exciting developments over the lifetime of MongoDB must be the inclusion of the Wir 阅读全文
posted @ 2017-03-08 17:00 bonelee 阅读(3065) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 结果: 最后补充: cassandra的update和mongo的upsert效果一样!如果where的条件不满足,则会insert into! 见:http://stackoverflow.com/questions/17348558/does-an-update-become-an-implie 阅读全文
posted @ 2017-03-08 11:46 bonelee 阅读(2545) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 第4步:特征工程 或许比选择算法更重要的是正确选择表示数据的特征。从上面的列表中选择合适的算法是相对简单直接的,然而特征工程却更像是一门艺术。 主要问题在于我们试图分类的数据在特征空间的描述极少。利如,用像素的灰度值来预测图片通常是不佳的选择;相反,我们需要找到能提高信噪比的数据变换。如果没有这些数 阅读全文
posted @ 2017-03-08 09:43 bonelee 阅读(8331) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 总而言之,我们可以通过问自己算法需要解决什么问题,进而发现算法的正确分类。 上面这张图包含了一些我们还没有讨论的技术术语: 分类(Classification):当数据被用来预测一个分类,监督学习也被称为分类。这是一个例子当指定一张相作为“猫”或“狗”的图片。当只有两种选择时,称为二类(two-cl 阅读全文
posted @ 2017-03-08 09:42 bonelee 阅读(1940) 评论(0) 推荐(0) 编辑