1.如何评价阿里巴巴sentinel开源?滑动滑动
2.HSSF XSSF SXSSF
3.Swin Transformer
4.基于FPGA的任意点滑动平均(滑动窗长度和数据位宽参数化,例化时参数可设置)
5.SWA (Stochastic Weight Average)
6.Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码)
如何评价阿里巴巴sentinel开源?窗口窗口
如何评价阿里巴巴sentinel开源?
sentinel是一个针对微服务架构的流量控制和监控平台,它通过一系列的源码源码规则来实现流量的限流、降级、设置系统保护等功能。滑动滑动sentinel的窗口窗口丐帮源码核心在于其规则的执行机制和功能插槽的实现。
规则执行机制基于责任链模式,源码源码当执行代码时,设置会根据资源调用ProcessorSlotChain中的滑动滑动规则,这个过程通过SphU.entry("HelloWorld")实现。窗口窗口ProcessorSlotChain包含多种功能插槽,源码源码如NodeSelectorSlot、设置ClusterBuilderSlot、滑动滑动StatisticSlot、窗口窗口FlowSlot、源码源码DegradeSlot和SystemSlot等。
NodeSelectorSlot收集资源路径,私人社工库源码ClusterBuilderSlot构建资源统计信息,StatisticSlot用于实时统计调用数据,FlowSlot根据规则进行限流,DegradeSlot根据响应时间和异常率决定熔断,而SystemSlot则动态调整入口流量与系统容量。这些功能插槽构成了sentinel的执行链条。
在实现上,sentinel使用了高性能的滑动窗口数据结构LeapArray来统计指标数据,并通过SPI接口扩展Slot Chain,允许用户自定义功能。
在配置方面,通过SentinelWebAutoConfiguration实现自动配置,生成SentinelWebInterceptor拦截器,对Web请求进行处理。@SentinelResource注解用于标记方法,生成代理类,520表白网页源码从而开启sentinel的限流等功能。
资源对应的ProcessorSlotChain通过CtSph中的参数初始化,这个参数在Env的静态代码块中获取dashboard规则。
sentinel与服务端dashboard交互通过客户端与服务端的通信实现,源码阅读可以深入了解其内部实现。
总之,sentinel以其灵活的规则系统、高性能的数据处理能力以及丰富的功能插槽,成为了一款强大的流量控制和监控工具。其自动配置和自定义扩展特性,使得它在微服务架构中具有广泛的应用前景。
HSSF XSSF SXSSF
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Swin Transformer
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swin transformerä¸æ²¡æä½¿ç¨ pooling è¿è¡ä¸éæ ·ï¼èæ¯ä½¿ç¨äºåyolov5ä¸ç focus å±è¿è¡ feature map çä¸éæ ·ã -> ï¼å¨ä½¿ç¨ä¸ä¸ªå ¨è¿æ¥å±-> ï¼å¨ä¸ä¸ªstageä¸å°feature mapçé«å®½ååï¼ééæ°ç¿»åã
åºå模åç»æå½å为 Swin-B ï¼æ¨¡å大å°å计ç®å¤æ度å ViT-B / DeiT-B ç¸è¿ãåæ¶æ们ä¹æåºäº Swin-T ï¼ Swin-S å Swin-L ï¼åå«å¯¹åº 0.à , 0.5à å 2à åç模å尺寸å计ç®å¤æ度ã Swin-T å Swin-S ç计ç®å¤æ度åå«å ResNet- ã ResNet- ç¸è¿ã é»è®¤è®¾ç½®ä¸º7ã 代表第ä¸å±éèå±çæ°éã
基于FPGA的任意点滑动平均(滑动窗长度和数据位宽参数化,例化时参数可设置)
移动平均滤波(Moving Average Filtering)是一种基本的信号处理技术,旨在平滑一维信号,减少噪声或去除高频成分。这种方法通过计算信号序列中滑动窗口内的ngrok授权系统源码数据平均值来实现。
假设给定一个信号序列,其中包含 N 个样本,移动平均滤波通过在序列上滑动一个固定长度为 M 的窗口来执行。对于每个窗口位置 k,输出值 y[k] 为窗口内样本值的平均,该平均值通过以下公式计算:
[公式]
这里,[公式]是归一化因子,确保窗口内样本的平均值得到正确计算。
滑动窗口大小 M 影响平滑效果:较大窗口平滑效果更佳,但可能产生滞后响应;较小窗口则快速响应信号变化,但平滑效果可能欠佳。移动平均滤波适用于平稳或缓慢变化的信号,对快速变化或脉冲信号可能效果不佳。
以包含噪声的信号序列为例,通过选择窗口大小为3,计算三个连续样本的nodejs实战案例源码平均值。以此类推,逐个计算输出值。在数学上,这相当于卷积,其中卷积核为长度为 N,所有元素值为 1/N 的向量。
在 MATLAB 中,利用 filter 函数实现移动平均滤波。通过调整滤波器系数来设定窗口大小和位宽,实现参数化处理。
FPGA 实现滑动平均提供了硬件加速,提升了处理速度和效率。在 FPGA 设计中,滑动平均模块具有输入输出框图,可配置窗口大小 N 和输入信号位宽 WIDTH,通过例化调用时设定参数。
以 点滑动平均和位宽为 8 的配置为例,使用依次递增 1 的数据进行测试,结果与 MATLAB 实现进行对比。通过配置参数调整窗口大小和位宽,实现灵活的数据处理。
测试激励代码和工程源码链接,可供参考。通过上述方法,实现从算法到硬件的高效转换,满足实时信号处理的需求。
SWA (Stochastic Weight Average)
SWA(Stochastic Weight Averaging),一种调参技巧,其实质是通过连续更新后的权重计算平均值,而非保存历史权重。PyTorch.contrib提供了相应的源码实现,让我们通过一个简单的测试代码来了解如何使用:
代码中前两个参数的作用在于设置更新的规则,例如,s和f分别代表滑动窗口大小和步长。内部机制是(optimizer的state字典)为每个权重维护一个字典,记录swa_buff(用于计算均值的tensor)和相关计数。
举个例子,当s=3,f=3时,只有在第1、2、3步之后,权重才会被包含在均值计算中。下面进行实验,以CIFAR-为例,首先不使用SWA,记录训练过程:
加入SWA后,模型性能显著提升,如无BN更新,提升%;当加入BN更新,性能进一步提升至%。这表明尽管在某些情况下BN更新可能带来影响,但SWA确能有效提升性能。
那么,为何平均权重就能产生效果呢?可以直观地通过以下图形解释:图形展示了SWA和SGD解的差异。SWA解位于loss曲线的平坦区域,使得模型在训练过程中损失变化平稳,有利于泛化性能的提高。
图形的绘制方法虽然未在文中详细说明,但推测是将SWA和SGD解表示为x1和x2,通过变量w进行加权平均,当w=0时代表SWA,w=时代表SGD。这展示了SWA的稳定性在对抗训练扰动和优化泛化方面的重要性。
Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码)
在Python时序预测系列中,作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题,尤其针对股票价格的时序预测。ConvLSTM作为LSTM的升级版,通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析,适用于处理具有时间和空间维度的数据,如视频和遥感图像。
实现过程包括数据集的读取与划分,原始数据集有条,按照8:2的比例分为训练集(条)和测试集(条)。数据预处理阶段,进行了归一化处理。接着,通过滑动窗口(设为)将时序数据转化为监督学习所需的LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后,模型进行了实际的预测,并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。
评估指标部分,展示了模型在预测上的性能,通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景,已发表6篇SCI论文,目前专注于数据算法研究,并通过分享原创内容,帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码,欢迎关注作者以获取更多资源。
TCP/IP详解å·1ï¼åè®®çä½åç®å½
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第1ç« æ¦è¿°1
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1.2 åå±1
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1.4 äºèç½çå°å5
1.5 ååç³»ç»6
1.6 å°è£ 6
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1.8 客æ·-æå¡å¨æ¨¡å8
1.9 端å£å·9
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1. RFC
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.4.3 度é
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.7.2 æ¥å¡
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.3 å¾è¿æ¶é´æµé
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.4.1 å¾è¿æ¶é´RTTçæµé
.4.2 RTT估计å¨ç计ç®
.4.3 æ ¢å¯å¨
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.6 æ¥å¡é¿å ç®æ³
.7 å¿«ééä¼ ä¸å¿«éæ¢å¤ç®æ³
.8 æ¥å¡ä¸¾ä¾ï¼ç»ï¼
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.3.1 å¦ä¸ç«¯å´©æº
.3.2 å¦ä¸ç«¯å´©æºå¹¶éæ°å¯å¨
.3.3 å¦ä¸ç«¯ä¸å¯è¾¾
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.2.2 大åç»è¿æ¯å°åç»
.3 é¿è¥ç®¡é
.4 çªå£æ©å¤§é项
.5 æ¶é´æ³é项
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.8 TCPçæ§è½
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.1 å¼è¨
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.3 管çä¿¡æ¯ç»æ
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.5 管çä¿¡æ¯åºä»ç»
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.6.2 è¡¨æ ¼
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.7.1 ç®ååé
.7.2 get-nextæä½
.7.3 è¡¨æ ¼ç访é®
.8 管çä¿¡æ¯åº(ç»)
.8.1 systemç»
.8.2 interfaceç»
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.8.4 ipç»
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.8.6 tcpç»
.9 å ¶ä»ä¸äºä¾å
.9.1 æ¥å£MTU
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.1 å¼è¨
.2 Rloginåè®®
.2.1 åºç¨è¿ç¨çå¯å¨
.2.2 æµéæ§å¶
.2.3 客æ·çä¸æé®
.2.4 çªå£å¤§å°çæ¹å
.2.5 æå¡å¨å°å®¢æ·çå½ä»¤
.2.6 客æ·å°æå¡å¨çå½ä»¤
.2.7 客æ·ç转ä¹ç¬¦
.3 Rloginçä¾å
.3.1 åå§ç客æ·-æå¡å¨åè®®
.3.2 客æ·ä¸æé®
.4 Telnetåè®®
.4.1 NVT ASCII
.4.2 Telnetå½ä»¤
.4.3 é项åå
.4.4 åé项åå
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ä¸è¡æè¡æ¹å¼
.4.6 åæ¥ä¿¡å·
.4.7 客æ·ç转ä¹ç¬¦
.5 Telnet举ä¾
.5.1 åå符æ¹å¼
.5.2 è¡æ¹å¼
.5.3 ä¸æ¬¡ä¸è¡æ¹å¼(åè¡æ¹å¼)
.5.4 è¡æ¹å¼ï¼å®¢æ·ä¸æé®
.6 å°ç»
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.3.1 è¿æ¥ç®¡çï¼ä¸´æ¶æ°æ®ç«¯å£
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.3.3 ææ¬æä»¶ä¼ è¾ï¼NVT ASCII
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.3.4 å¼å¸¸ä¸æ¢ä¸ä¸ªæ件çä¼ è¾ï¼
Telnetåæ¥ä¿¡å·
.3.5 å¿åFTP
.3.6 æ¥èªä¸ä¸ªæªç¥IPå°åçå¿åFTP
.4 å°ç»
ç¬¬ç« SMTPï¼ç®åé®ä»¶ä¼ éåè®®
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.2.1 ç®åä¾å
.2.2 SMTPå½ä»¤
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.3 SMTPçä¾å
.3.1 MXè®°å½ï¼ä¸»æºéç´æ¥è¿å°
Internet
.3.2 MXè®°å½ï¼ä¸»æºåºæ é
.3.3 VRFYåEXPNå½ä»¤
.4 SMTPçæªæ¥
.4.1 ä¿¡å°çååï¼æ©å çSMTP
.4.2 é¦é¨ååï¼éASCIIå符
.4.3 æ£æååï¼éç¨Interneté®ä»¶
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.1 å¼è¨
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.3 XDRï¼å¤é¨æ°æ®è¡¨ç¤º
.4 端å£æ å°å¨
.5 NFSåè®®
.5.1 æ件å¥æ
.5.2 å®è£ åè®®
.5.3 NFSè¿ç¨
.5.4 UDPè¿æ¯TCP
.5.5 TCPä¸çNFS
.6 NFSå®ä¾
.6.1 ç®åçä¾åï¼è¯»ä¸ä¸ªæ件
.6.2 ç®åçä¾åï¼å建ä¸ä¸ªç®å½
.6.3 æ ç¶æ
.6.4 ä¾åï¼æå¡å¨å´©æº
.6.5 çå¹è¿ç¨
.7 第3ççNFS
.8 å°ç»
ç¬¬ç« å ¶ä»çTCP/IPåºç¨ç¨åº
.1 å¼è¨
.2 Fingeråè®®
.3 Whoisåè®®
.4 ArchieãWAISãGopherãVeronica
åWWW
.4.1 Archie
.4.2 WAIS
.4.3 Gopher
.4.4 Veronica
.4.5 ä¸ç»´ç½WWW
.5 Xçªå£ç³»ç»
.5.1 Xscopeç¨åº
.5.2 LBX: ä½å¸¦å®½X
.6 å°ç»
éå½A tcpdumpç¨åº
éå½B 计ç®æºæ¶é
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