logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

一文带你彻底搞懂Docker中的cgroup

前言进程在系统中使用CPU、内存、磁盘等计算资源或者存储资源还是比较随心所欲的,我们希望对进程资源利用进行限制。这就要提到今天聊到的cgroup。什么是cgroupLinux CGroup(Linux Contral Group),它其实是Linux内核的一个功能,它用来控制、限制一个进程组群的资源。最开始是由Google工程师Paul Menage和Rohit Seth于2006年发起的,最早起

#程序人生#redis#数据结构 +2
RS纠删码性能分析实战

性能分析运行环境CPU: Intel® Xeon® CPU E5-2603 0 @ 1.80GHz内存:2049316 kBLinux版本:25~precise1-Ubuntu SMP Thu Jan 30 17:39:31 UTC 2014 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/LinuxReed_Sol_Van基于原始范德蒙矩阵的rs纠删码,生成矩阵由范德蒙矩阵构造,将原...

#云计算
数据挖掘算法———常用关联算法总结

常用关联算法总结关联算法Apriori 算法关联算法关联规则挖掘算法就是从事务数据库,关系数据库或其他信息存储中的大量数据的项集之间发现频繁出现的模式、关联和相关性。关联算法在科学数据分析、雷达信号分选、分类设计、捆绑销售、生物信息学、医疗诊断及网页挖掘等领域成果颇丰。典型的关联算法包括Aprior 算法、FP-G(Frequent pattern Growth,频繁模式增长树)算法、Fre...

数据挖掘算法——常用分类算法总结

常用分类算法总结分类算法总结NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法分类算法总结分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集,通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分..

数据挖掘——常用聚类算法总结

概述数据挖掘常又被称为价值发现或者是数据勘探,一般是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的,人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种大量数据的高级处理方式。常用的数据挖掘算法分为四大类:聚类、分类、关联以及推荐算法。另外还有一个预处理:降维算法聚类算法聚类是在一群未知类别标号的样本上,用某种算法将他们分成若干类别,这是一种无监督学...

来聊聊我的阿里云P7面试经历

大厂面经分享——来聊聊我的阿里云P7面试经历背景一面:简历面试二面:基础技术面三面:交叉面四面:Boss面总结背景 这篇文章为了记录下自己工作历程里面的一些面试经验,同时对于那些想了解大厂情况的童鞋希望也能有个借鉴。本文来自于个人经历,有些地方可能同你以前获取的经验有所出入,请权当参考。 我面的阿里云后端存储开发岗,职级P7。大概花了三周时间,一共经历了三轮技术面,一次笔试,一次BOSS面。下面就

#面试
数据挖掘算法——常用分类算法总结

常用分类算法总结分类算法总结NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法分类算法总结分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集,通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分..

到底了