关于字典学习对于一个事物，我们如何表征它呢？很明显，这个事物是有特征的，或者说，这个事物它是由许多个不同的特征经过一定的组合而形成的。字典学习的目标是提取实物的最本质特征。用字典来表征该事物的特征。当提取出了事物的特征，这就相当于一种降维。对于如何理解字典学习，我想到这样一个例子，比如一堆三维向量，找寻它们的特征，实际上，我们可以用三维直角坐标系（x，y，z三个单位向量）来表征它们，这三个向量通过

一、LDA主题模型简介LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章（当

问题如题, 问题也比较简单, 就是master挂了mongodb的集群似乎和mysql, redis的不太一样, 这个我也不太清楚总之单机不会出现这种情况, 集群会出现解决方法就是将master重启就可以了