2024.8.10

本周深入研究了ZooKeeper的应用场景，特别是在分布式系统中的协调和配置管理方面。我还学习了如何使用ZooKeeper实现分布式锁和领导选举。Python方面，继续深入学习机器学习，尝试了使用Scikit-learn进行分类和回归模型的训练，同时还学习了一些模型评估的技巧。

本周总共花费了大约28小时在学习上。ZooKeeper的学习占据了16小时，Python和机器学习的学习占据了12小时。

花在编写代码上的时间约为18小时，其中8小时用于编写ZooKeeper的分布式锁实现，10小时用于编写和调试Scikit-learn的机器学习模型。

本周遇到的主要问题是ZooKeeper的分布式锁实现中，如何保证锁的高效性和稳定性。这个问题花费了大约6小时进行调试和优化。另外，在使用Scikit-learn进行模型评估时，遇到了一些过拟合问题，花费了3小时进行调整和解决。

下周计划继续学习分布式系统的其他组件，如Kafka和Spark Streaming，了解它们在大数据处理中的应用。同时，继续深入研究机器学习模型的优化和评估，特别是如何在大数据环境中避免过拟合。