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Elasticsearch：理解 Master，Elections，Quorum 及 脑裂
集群中的每个节点都可以分配多个角色：master、data、ingest、ml（机器学习）等。 我们在当前讨论中感兴趣的角色之一是 master 角色。 在 Elasticsearch 的配置中，我们可以配置一个节点为 master 节点。master 角色的分配表明该节点…
【quorum源码】quorum tessera源码剖析
目录 概述1. 项目结构2. 数据库结构3. 主要流程3.1 服务启动3.2 交易处理3.3 加密交易 4. Restful API4.1 Q2TRestApp4.2 ThirdPartyRestApp4.3 P2PRestApp4.4 EnclaveApplication 5. 一些核心接口App、Enclave相关的类图：com.quorum.tessera.server.TesseraServerc…
Quorum NWR算法
假如我们遇到这样一种事情：你开发实现了一套 AP 型的分布式系统，实现了最终一致性。业务也接入了，运行正常，一起看起来都那么美好。可是，突然有同事说，我们要拉这几个业务的数据做实时分析，希望…
分布式Quorum机制,NWR策略读写模型
分布式系统中的读写模型 分布式系统是由多个节点（指代一台服务器、存储设备等）构成，由于网络异常、宕机等节点并不能保证正常工作，特别是在节点数量很大的时候，出现异常状况的节点几乎是肯定的。为了保证系统的正常运行…
paxosquorum
注： 这里谈论的2PC不同于事务中的2PC，而是专门为了同步和高可用改过的2PC协议 问题： 寻求一种能够保证，在给定多台计算机，并且他们之间由网络相互连通，中间的数据没有拜占庭将军问题(数据不会被伪造)的前…
12 | Quorum NWR算法：想要灵活地自定义一致性，没问题！
不知道你在工作中有没有遇到这样的事儿：你开发实现了一套 AP 型的分布式系统（在04 讲提到了 AP 型系统的特点，你可以回顾一下），实现了最终一致性。业务也接入了，运行正常，一起看起来都那么美好。…
分布式共识算法随笔 —— 从 Quorum 到 Paxos
分布式共识算法随笔 —— 从 Quorum 到 Paxos
概览: 为什么需要共识算法？ 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路 复制(Replication) 是一种通过将同一份数据在复制在多个服务器上来提高系统可用性和扩展写吞吐的策略, 。常见的复制策略有主从…
分布式之Quorum NWR算法
写在前面
假设现在我们实现了AP 系统，但是公司突然要对某些业务进行实时的数据计算，并且要求按照强一致性的方式来读取数据，此时作为系统设计这的我们该怎么办呢？单独为这部分业务实时抽出最新数据？还是修改原有系统&…
Quorum工作原理
文章目录 1. 概述2. 逻辑架构2.1 Quorum Node2.2 Constellation（星座）2.3 Tessera（特赛拉）2.4 Transaction Manager2.5 Enclave 3. 交易（事务）处理3.1 公开交易3.2 隐私交易3.3 交易处理3.4 隐私交易流程&a…
分布式系统理论之Quorum机制
分布式系统理论之Quorum机制
一，Quorum机制介绍
在分布式系统中有个CAP理论，对于P（分区容忍性）而言，是实际存在 从而无法避免的。因为，分布系统中的处理不是在本机，而是网络中的许多机器相互通…
Quorum机制与NRW算法
1、Quorum机制
Quorum，原指为了处理事务、拥有做出决定的权力而必须出席的众议员或参议员的数量（一般指半数以上）。 2、NRW算法
NRW算法是基于Quorum机制的是一种CP(Consistency&Partion tolerance)算法。用于在数据一致性和可靠性之间…
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Quorum 机制(分布式系统)
Quorum 机制，是一种分布式系统中常用的，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，其主要数学思想来源于鸽巢原理。
基于Quorum投票的冗余控制算法
在有冗余数据的分布式存储系统当中，冗余数据对象会在不同的机器之间存放多份拷贝…
Python实现：Hold-Out、k折交叉验证、分层k折交叉验证、留一交叉验证
模型在统计中是极其重要的，可以通过模型来描述数据集的内在关系，了解数据的内在关系有助于对未来进行预测。一个模型可以通过设置不同的参数来描述不同的数据集，有的参数需要根据数据集估计，有的参数需要人为设定（超参…
和K-fold Cross-Validation（k折交叉验证法))
深度理解hold-out Method(留出法)和K-fold Cross-Validation（k折交叉验证法)
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1.测试集(testing set)
测试集(testing set)： 通常，我们可通过实验测验来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，为此，需要一个“测试集”来测试学习器对新样本的判别能力。然后以测试集上的“测…
cross-validation：从 holdout validation 到 k-fold validation
构建机器学习模型的一个重要环节是评价模型在新的数据集上的性能。模型过于简单时，容易发生欠拟合（high bias）；模型过于复杂时，又容易发生过拟合（high variance）。为了达到一个合理的 bias-vari…
机器学习模型评测：holdout cross-validation k-fold cross-validation
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2016年01月15日 11:06:00 Inside_Zhang 阅读数：4445
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《The reusable holdout: Preserving validity in adaptive data analysis》中文翻译
写在前面：这是我看到的第一篇发在《science》上的文章，将近年来比较火的差分隐私用在解决过机器学习中的过拟合上，效果很棒。这是15年的文章，现在已经17年了，网上居然没有中文翻译，我就粗略的翻译一下给后来…