LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。

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幸福感是一个古老而深刻的话题，是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异，大如国计民生，小如路边烤红薯，都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中，我们能找到其中的共性，一窥幸福感的要义吗？在社会科学领域，幸福感的研究占有重要的位置。这个涉及了哲学、心理学、社会学、经济学等多方学科的话题复杂而有趣；同时与大家生活息息相关，每个人对幸福感都有自己的衡量标准。如果能发现影响幸福感的共性

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秒杀系统解决高并发问题（并发读写问题）稳：解决可用性准：解决数据一致性问题快：高性能架构原则：减少用户和服务端的交互数据要少：请求参数要少，降低对网络带宽的占用，降低对cpu的消耗，减少对数据库IO的访问请求数要少（合并多个请求为一个）访问链路尽量短（CDN能解决就不要到负载均衡，网关能解决就不要到服务端……）依赖要少：优先级高的展示，优先级低的去掉。保证高可用：负载均衡；水平扩展节点：k8s(修