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mongodb-主从同步-内外网


内网主

外网从

你想要实现的功能是内网的 MongoDB 主实例(Primary)上有数据更新时,能够自动同步到外网的 MongoDB 从实例(Secondary)。这种同步是通过 MongoDB 的复制机制来完成的,通常涉及设置副本集(Replica Set)架构。具体来说,你可以将内网的 MongoDB 配置为主节点,外网的 MongoDB 配置为从节点,并且通过 MongoDB 自带的复制机制来保持数据一致性。

以下是操作流程和实验步骤:

1. 配置 MongoDB 副本集

首先,你需要配置两个 MongoDB 实例作为一个副本集(Replica Set)。主节点(内网 Mong...

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隐马尔可夫模型


隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) 是一种统计模型,用于描述一个由隐含的马尔可夫过程生成的可观测数据序列。HMM 是基于马尔可夫链的概念,但在标准马尔可夫模型中,状态是直接可观测的,而在 HMM 中,状态是隐含的(即不可见的),而我们只能通过某些观测(即可观测的输出)来推测当前的隐状态。


一、HMM 的基本组成部分

隐马尔可夫模型有三个主要部分:

  1. 状态空间(State Space)
  2. HMM 由一组隐状态组成,假设这个状态空间是有限的,且这些隐状态是不可观测的。
  3. 状态之间具有马尔可夫性质,即每个状态仅依赖于前一个状态,满足“无记忆”性质。

  4. 观测空间...

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Socks5-网络协议


Socks5 是一种网络协议,属于 SOCKS(Socket Secure) 协议的第五版。它是一种通用的代理协议,用于在客户端与服务器之间转发网络流量,能够代理任何类型的流量(如 HTTP、FTP、SMTP 等),不仅局限于特定的应用协议。


一、SOCKS5 的特点

  1. 协议级代理
  2. SOCKS5 工作在会话层(第 5 层)和传输层(第 4 层)之间,能够代理任意应用协议的数据包。
  3. 与 HTTP 代理不同,它不修改数据包,仅转发流量。

  4. 支持身份验证

  5. SOCKS5 可以支持无验证、用户名/密码验证、GSS-API 等方式,增强了安全性。

  6. 支持 UDP 和 TCP

  7. 除...

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ufw-命令-ubuntu


Ubuntu 上查看防火墙规则的命令取决于所使用的防火墙管理工具。以下是常用工具的查看方法:


一、使用 ufw(Uncomplicated Firewall)

Ubuntu 默认的防火墙工具是 ufw。查看规则的方法如下:

  1. 查看防火墙状态 bash sudo ufw status 输出示例: ``` Status: active

To Action From -- ------ ---- 22/tcp ...

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Shadowsocks安装-Ubuntu


以下是在 Ubuntu 系统上安装和配置 Shadowsocks 的详细步骤。这里以 Shadowsocks-libev 为例,这是一个轻量且高效的实现。


一、安装 Shadowsocks-libev

  1. 更新系统软件包 bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y

  2. 安装 Shadowsocks-libev Ubuntu 提供了 Shadowsocks-libev 的官方包,可以直接安装: bash sudo apt install shadowsocks-libev -y

  3. 检查安装成功 ...

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关键字-机器学习领域


以下是机器学习领域中的主要关键字分类及其简要解释,涵盖基础理论、算法、技术和应用领域等:


一、基础概念

  • 数据:训练集、验证集、测试集、特征、标签
  • 模型:参数、超参数、假设空间
  • 目标函数:损失函数(MSE、Cross-Entropy)、正则化项
  • 优化:梯度下降法、学习率、优化器

二、算法类型

1. 监督学习

  • 回归:线性回归、岭回归、LASSO
  • 分类:逻辑回归、支持向量机(SVM)、k-近邻(k-NN)
  • 树模型:决策树、随机森林、梯度提升树(GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost)

2. 无监督学习

  • 聚类:k-Means、DBSCAN、层次聚类
  • 降维:主成...

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梯度消失和梯度爆炸-问题解释


梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中常见的问题,尤其在较深的网络或循环神经网络(RNN)中表现明显。这些问题会导致模型难以收敛或出现不稳定性。以下是这两个问题的详解,包括其成因、影响及应对策略。


一、梯度消失问题

1. 问题描述

梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层变小,最终接近于零。这使得靠近输入层的权重更新几乎停止,导致模型无法有效训练。

2. 成因

  • 激活函数的性质
  • Sigmoid 和 Tanh 激活函数在接近饱和区时(输入值绝对值较大),导数趋近于零。
  • 在反向传播中,梯度是通过链式法则逐层相乘的,若每层梯度小于 1,最终梯度会指数级衰减。

  • 网络深度

  • 网络越深,梯...

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机器学习知识体系-AI


构建机器学习知识体系是理解和掌握机器学习的核心过程。以下是一个较为系统的知识体系框架,可以帮助你全面学习和应用机器学习。


一、基础知识

1. 数学基础

  • 线性代数
  • 矩阵、向量
  • 矩阵分解(SVD、PCA 等)
  • 特征值与特征向量

  • 概率与统计

  • 概率分布(正态分布、指数分布等)
  • 贝叶斯定理
  • 最大似然估计与贝叶斯估计

  • 微积分

  • 导数与梯度
  • 多元函数的偏导数
  • 梯度下降法

  • 优化理论

  • 凸优化
  • 拉格朗日乘子法

2. 编程基础

  • Python(推荐)、R、Julia 等
  • 数据处理库(Pandas、NumPy、SciPy)
  • 可视化工具(Matplotlib、Seaborn)

3. ...

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智能运维框架-AIOPS-国家标准


  • 组织治理
  • 组织策略
  • 管理方针
  • 组织架构
  • 组织文化
  • 相关方需求和期望

  • 能力域

  • 能力要素
    • 人员
    • 技术
    • 过程
    • 数据
    • 算法
    • 资源
    • 知识
  • 数据管理
  • 数据建模
  • 元数据管理
  • 数据采集
  • 数据加工
  • 数据存储
  • 质量管理
  • 数据服务
  • 数据安全
  • 分析决策
  • 数据探索
  • 特征提取
  • 分析决策
  • 可视化
  • 安全可信
  • 自动控制
  • 接入管控
  • 安全管控
  • 过程管控
  • 执行管控

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