在Metaq1.x/2.x的版本中，分布式协调采用的是Zookeeper，而RocketMQ自己实现了一个NameServer，所以RocketMQ启动时，先启动对应的NameServer。集群部署方式RocketMQ部署比较灵活，推荐几种Broker的集群部署方式。1. 单个Master很显然，这种方式风险较大，一旦Broker重启或者宕机时，会导致整个服务不可用，不建议

在UML中，用例的实现用交互图来指定和说明。交互图通过显示对象之间的关系和对象之间处理的消息来对系统的动态特性建模。有两种交互图：序列图和协作图。侧重点不同，但语义是等价的，可以相互转换。本次只介绍一下序列图。     序列图是一种强调消息的时序交互图。它由类角色、生命线、激活期、消息组成。   类角色（Class Role）    代表时序图中的对象在交互中所扮演的角色，可以是活

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

从这篇博客开始将介绍机器学习中的比较重要的内容——回归，期间会穿插着涉及到的知识点，如正则化。本篇是回归大家族中最简单的一种——线性回归，采用最小二乘法来求得最优解。

在具体的机器学习算法之前，先来从宏观上介绍一下机器学习的开发流程，这样能对机器学习有个整体认识。总的来说，分为数据收集、数据处理、模型构建、模型测试评估、投入使用（模型部署与整合）、迭代优化等。对于数据处理部分也叫特征工程，有的时候会分成数据清洗和特征工程。

本篇内容本来想在写在上篇博客中的，那样篇幅过长，就单独提出来了。本篇文章采用两种方式实现线性回归，一种是使用scikit-learn。而通过上篇博客，我们已经知道了最小二乘法求解线性回归参数，所以完全可以自己手动实现。