盖文 - 博客园

2013年4月4日

摘要： http://serverfault.com/questions/6288/number-of-nginx-worker-processes雕梁：1.nginx的进程模型http://simohayha.iteye.com/blog/467940yixiao：1.Nginx的master和worker进程间的通信http://www.tbdata.org/archives/12082.Nginx进程管理之master进程http://www.tbdata.org/archives/11743.Nginx进程管理之worker进程http://www.tbdata.org/archives/11 阅读全文

posted @ 2013-04-04 13:55 盖文阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Epoll在LT和ET模式下的读写方式

摘要：在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK)从字面上看, 意思是:EAGAIN: 再试一次，EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block，perror输出: Resource temporarily unavailable总结:这个错误表示资源暂时不够，能read时，读缓冲区没有数据，或者write时，写缓冲区满了。遇到这种情况，如果是阻塞socket，read/write就要阻塞掉。而如果是非阻塞socket，read/write立即返回-1，同时err 阅读全文

posted @ 2013-04-04 06:21 盖文阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑

select，poll，epoll，iocp

摘要：在Linux下设计并发网络程序，向来不缺少方法，比如典型的Apache模型（Process Per Connection，简称PPC），TPC（Thread PerConnection）模型，以及select模型和poll模型，那为何还要再引入Epoll这个东东呢？那还是有得说说的…2.常用模型的缺点如果不摆出来其他模型的缺点，怎么能对比出Epoll的优点呢。2.1 PPC/TPC模型这两种模型思想类似，就是让每一个到来的连接一边自己做事去，别再来烦我。只是PPC是为它开了一个进程，而TPC开了一个线程。可是别烦我是有代价的，它要时间和空间啊，连接多了之后，那么多的进程/线程切换，这开销就上来阅读全文

posted @ 2013-04-04 05:48 盖文阅读(524) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年4月2日

数据挖掘领域十大经典算法初探

摘要：数据挖掘领域十大经典算法初探译者:July二零一一年一月十五日-----------------------------------------参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.==============博主说明：1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文细看了下，翻译过程中，有参考一些网友翻译的文章，但个人认为，阐述皆不够精准，且都是泛泛而谈，故此，做了阅读全文

posted @ 2013-04-02 02:45 盖文阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年4月1日

神经网络编程入门

摘要：本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法。第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的阅读全文

posted @ 2013-04-01 19:23 盖文阅读(245) 评论(0) 推荐(0) 编辑

几道智力趣题

摘要： 1. 有两根不均匀分布的香，香烧完的时间是一个小时，你能用什么方法来确定一段15分钟的时间？2. 有两位盲人，他们都各自买了两对黑袜和两对白袜，八对袜子的布质、大小完全相同，而每对袜子都有一张商标纸连着。两位盲人不小心将八对袜子混在一起。他们每人怎样才能取回黑袜和白袜各两对呢？3. 有一辆火车以每小时150公里的速度从北京开往广州，另一辆火车以每小时200公里的速度从广州开往北京。北京到广州铁路距离假设是3000公里。如果有一只神兽，以300公里每小时的速度和两辆火车同时启动，从北京出发，沿着铁路飞奔，碰到另一辆车后掉头，依次在两辆火车间来回飞奔，直到两辆火车相遇，请问，这只神兽共跑了多长距离阅读全文

posted @ 2013-04-01 19:13 盖文阅读(519) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习中的相似性度量

摘要：在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：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6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距离9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数10. 相关系数 & 相关距离11. 信息熵1.欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自阅读全文

posted @ 2013-04-01 19:11 盖文阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑

特征选择常用算法综述

摘要： 1 综述(1)什么是特征选择特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择( Attribute Selection )，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。(2)为什么要做特征选择在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redun 阅读全文

posted @ 2013-04-01 19:10 盖文阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑

那些优雅的数据结构: BloomFilter——大规模数据处理利器

摘要： BloomFilter——大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。一.实例为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例：假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。给一个URL，怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢？稍微想想，就会有如下几种方案： 1. 将访问过的URL保存到数据库。 2. 用Hash... 阅读全文

posted @ 2013-04-01 19:05 盖文阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑

二进制与三进制的那些趣题

摘要： 1. 小明是个卖苹果的，小红一次在小明那买N（N<1024）个苹果。小明每次都要数N个苹果给小红，唉，太麻烦了。于是小明想出了一种方法：他把苹果分在10个袋子中，则无论小红来买多少个苹果，则他都可以整袋整袋的拿给小红。问怎样分配苹果到各个袋子？2. 有16种溶液，其中有且只有一种是有毒的，这种有毒的溶液与另一种试剂A混合会变色，而其他无毒溶液与A混合不会变色。已知一次实验需要1小时，由于一次混合反应需要使用1个试管，问最少使用多少个试管可以在1小时内识别出有毒溶液？3. 27个小球。其中一个比其他小球都要重一点。给你一个天平，最多称3次，找出这个特殊的小球。4. 有12个颜色大小一模一样阅读全文

posted @ 2013-04-01 19:01 盖文阅读(359) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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