scaling

Kaggle 数据清洗挑战 Day 1 - 手把手教你五步处理缺失值

前些天报名参加了Kaggle的DataCleaning5天挑战，5天的任务如下：Day1:HandlingmissingvaluesDay2:DatascalingandnormalizationDay3
王大鱼·2020-07-27 21:42

使用水平Pod自动缩放器在Kubernetes上自动缩放应用程序

在水平缩放的情况下，放大也称为“_scalingout_”，而缩小也称
iyacontrol·2020-07-27 16:18

MVC，MVP 和 MVVM 的图示

昨天晚上，我读了《ScalingIsomorphicJavascriptCode》，突然意识到，它们的区别非
Leon_Mathilda·2020-07-27 16:50

js计算图片等比例缩放

js计算图片等比例缩放1.介绍：可以计算图片和父容器的宽和高实现等比例的缩放//新建一个utils.js文件来放置这个工具函数exportfunctionimgScaling(imgWidth,imgHeight
张雪冬前端学习园地·2020-07-27 11:00

【读书笔记】Feature Scaling （特征缩放）

createdon:2020-01-20@author:假如我年华正好FeatureScaling文章目录FeatureScalingWHY？为什么要归一化/标准化？需要归一化的机器学习算法HOW？
假如我年华正好·2020-07-16 07:14

Stanford机器学习 第二周：多变量线性回归

Multiplefeatures）假设房价与图中四个变量（特征）有关，此时的假设函数为：更具一般性的，假设与n个变量有关2多变量梯度下降下图分别为单变量梯度下降与多变量梯度下降算法：3梯度下降法实践1：特征收缩（FeatureScaling
king_jie0210·2020-07-16 01:08

Spark MLlib学习——特征工程

transformingandselectingfeatures这一大章节讲的内容主要是与特征工程相关的算法，粗略的可以分为如下几类：Extraction：从Raw数据中提取出特征Transformation：Scaling
shohokuooo·2020-07-16 01:56

转:构建可扩展的Java EE应用

转:构建可扩展的JavaEE应用2011年05月21日原文地址：http://www.theserverside.com/news/1320914/Scaling-Your-Java-EE-Applications-Part
iteye_6962·2020-07-16 00:58

海量小文件存储

2009/04/deal-with-tons-of-small-files/Web2.0网站，数据内容以几何级数增长，尤其是那些小文件，几K～几百K不等，数量巨多，传统的文件系统处理起来很是吃力，很多网站在scaling
hankwangwang·2020-07-15 22:24

吴恩达机器学习笔记5——多变量线性回归

Hypothesis假设：Parameters参数：n+1维向量Costfunction代价函数：Gradientdescent:Repeat{}每一个j=0,...,n同时更新3,特征缩放（featurescaling
Margo_Zhang·2020-07-15 18:38

AWS学习笔记——Chapter6 Auto Scaling

IndexAutoScaling1.BenefitsofAutoScaling(1)Mainbenefits(2)Otherservicescanbeused(3)AutoScalingworksinreallife2
坚果壳er·2020-07-15 16:05

个人学习积累

7z1604-x64加压工具-压缩工具.zip│t.txt│禁止全文件夹分享.txt│├───0Android││0注意细节.docx││AboutMODE_WORLD_READABLE.txt││AutoScalingLayout-master
csdn产品小助手·2020-07-15 15:17

Scaling distributed machine learning with the parameter server

本文是在研读论文“Scalingdistributedmachinelearningwiththeparameterserver”时，按照自己理解对其进行翻译，不免有很多细节不对之处，希望各位看官能够见谅
xl.zhang·2020-07-15 15:17

海量小文件存储

Web2.0网站，数据内容以几何级数增长，尤其是那些小文件，几K～几百K不等，数量巨多，传统的文件系统处理起来很是吃力，很多网站在scaling的过程中都遇到了这样的问题：磁盘IO过高；备份困难；单点问题
starxu85·2020-07-15 15:09

Scaling Your Java EE Applications - Part 2

Ifyoucannotsatisfytheperformancewithoneservernodewhenconcurrentusersareincreasingdramatically,oryoucannotscaleyourJavaapplicationswithoneJVMinstanceduetothelimitationofgarbagecollection,yourotherchoic
booboo2006·2020-07-15 14:45

AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale Automatic Traffic Optimization

AuTO:数据中心规模自动流量优化的扩展深度强化学习本文为SIGCOMM2018论文。笔者翻译了论文的关键内容，如需转载，请联系笔者。摘要：数据中心中的流量优化（TO，例如流调度，负载平衡）是难以在线决策的问题。此前，流量优化的启发式方法依赖于运维人员对工作负载和环境的理解。因此，设计和实现适当的TO算法至少几个星期的时间。近期，应用深度强化学习（DRL）技术解决复杂的在线控制问题取得成功。受此鼓
二进制研究员·2020-07-15 13:50

使用OpenStack实现Auto Scaling

http://quake.github.com/slides/cosug-2012/使用OpenStack实现AutoScalingQuakeWangtwitter.com/quakewangAutoScaling
zzsg2005·2020-07-15 13:24

Kubernetes(k8s) Pod 弹性伸缩详解与使用

KubernetesHPA(HorizontalPodAutoscaling)Pod水平自动伸缩，通过此功能，只需简单的配置，集群便可以利用监控指标（cpu使用率等）自动的扩容或者缩容服务中Pod数量，
yangbosos·2020-07-15 11:49

Heat中的Autoscaling - 使用ceilometer监控cpu使用率

Heat使用两种方式获取vm中的一些资源使用数据，一种是openstack服务ceilometer，另一种是vm中的heat-cfntools工具。本文介绍前一种的使用方法。目前，ceilometer的监控功能还比较弱，在kvm环境是通过libvirt命令监控vm的相关信息，只能监控有限的几个元素，比如cpu使用率，以及粗略的memory使用率（这里监控的是实际分配给vm的memory，而不是vm
Ethan_lynn·2020-07-15 10:28

OpenStack-Heat中的Autoscaling - AWS的autoscaling

在Heat中完全使用aws的语法创建一套autoscaling的template。
Ethan_lynn·2020-07-15 10:28

k8s autoscaling源码分析

由于工作需要，近期对k8s自动伸缩的源码进行了阅读，在此与各位分享。源码位置：pkg/controller/podautoscaler/horizontal.goNewHorizontalController方法创建hpacontroller，其中调用了framework.NewInformer（源码位于pkg/controller/framework/controller.go）。Informe
小天屎·2020-07-15 10:18

Kubernetes自动伸缩功能剖析

此时可以很自豪地说：Kubernetes1.3提供了一个解决方案：自动伸缩（auto-scaling）。
xiaomin_____·2020-07-15 10:14

深度学习day01【李宏毅】

深度学习day01一、梯度下降法1.1Adagrad1.2StochasticGradientDescent1.3FeatureScaling二、LogitsticRegression2.1LogisticRegression
小鸡杂毛·2020-07-15 08:13

k8s测试十七 Horizontal Pod Autoscaling

简介：HorizontalPodAutoscaling可以根据CPU利用率自动伸缩一个ReplicationController、Deployment或者ReplicaSet中的Pod数量。
七八月份的太阳·2020-07-15 06:11

【转贴】两年内从零到每月十亿 PV 的发展来谈 Pinterest 的架构设计

来源：http://www.oschina.net/translate/scaling-pinterest-from-0-to-10s-of-billions-of-page-views英文原文：ScalingPinterest-From0to10sofBillionsofPageViewsaMonthinTwoYears
weixin_34389926·2020-07-15 05:11

AutoScaling 生命周期挂钩功能

摘要：AutoScaling伸缩组实例管理功能全面升级，新上线生命周期挂钩（LifecycleHook）功能，方便用户更加灵活地管理伸缩组内实例。
weixin_34358092·2020-07-15 05:52

AutoScaling 如何通过RAM使用弹性伸缩？

RAM(ResourceAccessManagement)是阿里云为客户提供的用户身份管理与资源访问控制服务，使用RAM能够大大的提高企业信息安全程度。本文主要介绍了如何通过RAM实现对弹性伸缩服务的访问控制。RAM简介RAM允许在一个云账户下创建并管理多个用户身份，并允许给单个身份或一组身份分配不同的权限策略，从而实现不同用户拥有不同的云资源访问权限。一些典型的RAM应用场景包括：企业子账号管理
weixin_34336526·2020-07-15 05:01

OpenStack 企业私有云的若干需求（9）: 云管理平台 CMP

本系列会介绍OpenStack企业私有云的几个需求：自动扩展（Auto-scaling）支持多租户和租户隔离（multi-tenancyandtenancyisolation）混合云（Hybridcloud
weixin_34273046·2020-07-15 05:45

弹性伸缩Auto Scaling产品全面升级，轻松应对业务负载变化，张弛有度，收放自如！...

弹性伸缩是阿里云上非常受欢迎的一个云服务编排产品，它能够根据用户的策略定义和业务需求变化，动态调整弹性计算资源，在有效支撑业务负载变化的同时保持最合理经济的基础设施费用开支。弹性伸缩可以根据用户设置的伸缩策略和模式，在业务需求增长时自动增加ECS实例以保证计算能力，在业务需求下降时自动减少ECS实例以节约成本，还可以自动替换不健康的ECS实例使业务始终保持正常的负载，无需人工干预即可应对各种复杂场
weixin_34204057·2020-07-15 05:47

6.kubernetes自动扩容之Horizontal Pod Autoscaling（HPA）

我们通过手动执行kubectlscale命令，可以实现Pod扩容。但是，分布式系统要能够根据当前负载的变化情况自动触发水平扩展或缩容的行为，因为这一过程可能是频繁发生的、不可预料的，所以手动控制的方式是不现实的。因此，在Kubernetes1.1版本中首次发布了这一重量级新特性-----HorizontalPodAutoscaler。HorizontalPodAutoscaler简称HAP，意思是
weixin_33897722·2020-07-15 04:44

最大流的算法 Algorithm for Maximum Flow

容量缩放增广路算法CapacityscalingalgorithmO(nmlogU)在残留网络中，每次找一条有最大可增广容量和的增广路径增广，即残留网络中源到汇的最长路。最短增广路算法Sh
weixin_33862993·2020-07-15 04:54

Kubernetes HPA Controller工作原理

https://kubernetes.io/docs/user-guide/horizontal-pod-autoscaling/https://github.com/ku
weixin_33757911·2020-07-15 04:50

如何在SpriteBuilder中使用BM Font Label

首先根据不同平台解决方案建立不同的字体尺寸，建议大小如下表：Table11-2.BitmapfontscalingforeachresourcesfolderAbsolute(iPadscree
weixin_33743248·2020-07-15 04:08

虚拟机（Visual Machine）的云平台的自动伸缩扩容（auto-scaling）技术

云计算平台中允许客户依据应用的负载进行云计算资源的弹性动态伸缩（理想的情况是实现一个用多少付费多少的模型，最大限度地降低用户的运营成本）在进行讨论之前，先对几个名词进行定义1）客户：使用云服务的人，在云上部署他的应用2）用户：使用部署在云上的应用的人Auto-scaling
weixin_33730836·2020-07-15 04:31

k近邻算法-5.数据归一化

数据归一化（FeatureScaling）多个特征值时，其中某个特征数量级比较大，其他特征较小时，分类结果会被特征值所主导，而弱化了其他特征的影响，这是各个特征值的量纲不同所致，需要将数据归一化处理如上图所示
weixin_30527323·2020-07-15 03:20

Kubernetes 自动伸缩 auto-scaling

此时可以很自豪地说：Kubernetes1.3提供了一个解决方案：自动伸缩（auto-scaling）。
weixin_30273763·2020-07-15 02:21

AutoScaling

AutoScalingAutoScaling是AWS比较核心的一个服务，用到这个服务以后才真正有点云的感觉，它比较巧妙的实现了云的弹性。
libing_thinking·2020-07-15 01:23

lbaas及heat-autoscaling（juno）

heat-templates/tree/master/hotkey是keypair其中下述命令中各参数可以用novanet-listnovaflavor-list获取：heatstack-create-fautoscaling.yamlautoscale-ttx-P"database_flavor
Better_Mee·2020-07-14 23:53

OpenStack Heat总结之：Icehouse中通过Heat+Ceilometer实现Autoscaling

在I版本中,Heat中添加了对于AutoScaling资源的支持，github上也提供了对应的AutoScaling的模板(https://github.com/openstack/heat-templates
铁猴·2020-07-14 23:41

为什么要对数值类型的特征做归一化，树形算法为啥不需要归一化？

相关解释：没有考虑变量之间相关性，每次筛选都只考虑一个变量（因此不需要归一化）；对于有权重的模型，Feature可以Scaling比如：线性回归、SVM、(BP？？)
alanjia163·2020-07-14 18:36

KNN算法的数据归一化--Feature Scaling

如图1所示，假设现在有两个样本，分别拥有两个特征，如下：肿瘤的大小（厘米）的发现时间（天）样本11200样本2五100计算两个样本之间的欧拉距离：D=，这个计算结果很明显是被时间主导的。所以，将时间以年为单位，那么两个样本之间的欧拉距离就是：D=，这个计算结果又很明显的是被肿瘤大小主导的。根据这个问题，我们提出了数值归一化：将所有的数据映射到同一个尺度。2，数据归一化的方式有两种：最值归一化（归一
我是马克思小清新·2020-07-14 18:00

AWS Auto Scaling (Amazon Auto Scaling)学习笔记

AutoScalingisaservicethatallowsyoutoscaleyourAmazonEC2capacityautomaticallybyscalingoutandscalinginaccordingtocriteriathatyoudefine.AutoScalingPlansAutoScalinghasseveralschemesorplansthatyoucanusetoco
pg_edb·2020-07-14 16:02

Kubernetes autoscaling

api接口文档创建POST/apis/autoscaling/v1/namespaces/{namespace}/horizontalpodautoscalers参数v1.HorizontalPodAutoscaler
星宫社·2020-07-14 15:03

AWS ECS 的auto scaling

自动缩放是雲端電腦技術上一個新里程碑的技術，相信有研究過使用AWS的夥伴們，都應該會對Auto缩放有相对的认识，然而亚马逊精英能够在码头工人集装箱作为一种服务的基礎上，進行一個高性能，有效率並且高拓展性的服務，並能夠在EC2上建立一套易於管理的應用程序。使用亚马逊精英，首先要明白它本身的架构，ECS主要是包含两个运行中的泊坞Containter的集群，来作为管理应用的服务器;然而亦可以透过ECSA
丘秉宜keith·2020-07-14 13:19

heat auto scaling template

模板见下面链接：https://github.com/double12gzh/heat-templates/tree/master/autoscalingheat中可以实现autoscaling的资源有
double12gzh·2020-07-14 11:26

AWS - Auto Scaling 介绍

原文地址：http://blog.csdn.net/gtt116/本文简要介绍aws的autoscaling以及相关概念，让读者对autoscaling服务有一个基本的认识。
gtt116_·2020-07-14 10:20

AutoScaling移出ECS实例功能支持停机回收模式

一、接口变动AutoScaling移出ECS实例功能RemoveInstances新增参数removePolicy，该参数目前支持两个参数“recycle”和“release”。
客服小羊·2020-07-14 09:07

Auto Scaling 支持目标追踪伸缩规则

功能说明在原有的AutoScaling的功能体系中，用户想通过监控伸缩组内机器的某一指标来自动伸缩实例，必须完成2步操作，即第一步，创建伸缩规则；第二步，创建合适的报警任务来关联到上一步创建的伸缩规则。
客服小羊·2020-07-14 09:06

如何使用 AWS Auto Scaling 按需动态增加和减少实例

一、背景需求当您不知道自己该选择何种类型的EC2实例的时候，也不清楚业务什么时候高峰，那我们使用AutoScaling可以非常便捷的解决我们的问题，他根据我们设定的负载压力，自动进行扩展和缩容，以实现最小费用的情况下保证业务的正常运行
baozuanqi5444·2020-07-14 08:28

Amazon EC2 的 AutoScaling 机制是如何工作的？

AutoScaling是一个相对朴素的概念但是其依赖于底层良好的基础设施，比如动态创建，比较监控Amazon的AutoScaling主要是用一系列脚本封装了这些底层的基础设施，其核心是可以指定一个或者多个指标
aflyeaglenku·2020-07-14 07:17
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