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等待中的任务编辑 等待中的任务编辑 等待中的任务编辑 等待中的任务编辑 有一些任务只能由主节点去处理，比如创建一个新的 索引或者在集群中移动分片。由于一个集群中只能有一个主节点，所以只有这一节点可以处理集群级别的元数据变动。在 99.9999% 的时间里，这不会有什么问题。元数据变动的队列基本上保持 阅读全文
posted @ 2017-08-04 16:20
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排版也是醉了见原文：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 排版也是醉了见原文：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。 阅读全文
posted @ 2017-08-03 09:37
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DNS反射放大攻击分析 摘自：http://www.shaojike.com/2016/08/19/DNS%E6%94%BE%E5%A4%A7%E6%94%BB%E5%87%BB%E7%AE%80%E5%8D%95%E5%88%86%E6%9E%90/ 简介 DNS反射放大攻击主要是利用DNS回复包 阅读全文
posted @ 2017-08-02 08:58
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>>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,9.0], [20,40.0, 80.0]]) >>> scale(a, axis=0) array([[-0.87929684, -0.79227978, -0.79115821], ... 阅读全文
posted @ 2017-07-29 17:17
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2.2 DNS查询报文实例 以www.baidu.com为例，用Wireshark俘获分组，结合2.1的理论内容，很容易看明白的，DNS请求报文如下： 图7 DNS请求报文示例 2.3 DNS回答报文实例 DNS回答报文示例 2.2 DNS查询报文实例 以www.baidu.com为例，用Wires 阅读全文
posted @ 2017-07-29 15:32
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见原文链接：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html 本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上 阅读全文
posted @ 2017-07-29 11:09
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原文地址 NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axe 阅读全文
posted @ 2017-07-29 10:44
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NumPy和Pandas常用库 NumPy和Pandas常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工 阅读全文
posted @ 2017-07-29 10:43
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Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。 函数图像为： 通过sigma函数计算出最终结果，以0.5为分界线，最终结果大于0.5则属于正类(类别值为1)，反之属于负类(类别值为0)。 如果将上面的函数扩展到多维空间，并且加上参数，则函数变成： 接下 阅读全文
posted @ 2017-07-29 09:14
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摘自：http://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/auto_examples/plot_cmeans.html#example-plot-cmeans-py，加入了自己的理解！ 预测： 经过测试，是可以处理三维数据聚类的： 结果为： 阅读全文
posted @ 2017-07-28 17:00
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