令牌以固定速率产生，并缓存到令牌桶中；令牌桶放满时，多余的令牌被丢弃；请求要消耗等比例的令牌才能被处理；来不及流出的水存在水桶中（缓冲），以固定速率流出；Nginx按请求速率限速模块使用的是漏桶算法，即能够强行保证请求的实时处理速度不会超过设置的阈值。li

通常在机器学习中，我们总是需要优化特征或参数。这就是为什么在一些机器学习技术中使用优化算法变得非常普遍的原因。遗传算法在机器学习的许多领域都得到了应用。我们还将实现遗传算法的一个简单版本，并解释其背后的直觉。然后，我们将尝试理解遗传算法在机器学习中的一些用

随机性和不确定性是现实世界中许多机器学习场景的关键要素。很多人可能都熟悉机器学习领域中最著名的随机算法:蒙特卡洛方法。蒙特卡洛技术属于随机算法的范畴，它试图为一个具有一定随机性的问题提供答案。在这个领域，蒙特卡洛方法被视为另一个算法的替代品:拉斯维加斯。拉

k-means聚类是一种矢量量化方法，最初来源于信号处理，在数据挖掘中被广泛应用于聚类分析。k-means聚类的目的是将n个观测值划分为k个观测值，每个观测值都属于最接近均值的聚类，作为聚类的原型。这导致将数据空间划分为Voronoi单元。该算法与k最近邻

在数据科学中，计算机科学和统计学融合在一起。作为数据科学家，我们使用统计原理来编写代码，以便能够有效地探索手头的问题。对于更大的数据集，这就变得尤为重要。大O符号在编程中，算法是为了达到特定目标而要遵循的过程或规则集。一个算法的特点是它的运行时间(运行时)

大多数时候，数据中不同的特征可能有不同的大小。举个例子，在购物数据集的例子中，我们通常用克或磅来观察产品的重量，这将是一个更大的数字，而产品的价格可能是美元，而这将是较小的数字。许多机器学习算法在计算中使用数据点之间的欧式距离。拥有两个具有不同数量范围的特

kNN是最简单的分类算法之一，也是最常用的学习算法之一。这意味着我们有一个标签数据集组成的训练观察(x,y)，想捕捉x和y的关系，我们的目标是函数h:x意味着y，这给一个看不见的观察x,h可以自信地预测相应的输出y。kNN已经在1970年初作为非参数技术用

演化算法被归类为一组用于生物进化全局优化的算法，并且基于元启发式搜索方法。可能的解决方案通常跨越问题域上的n维向量空间，并且我们模拟几个总体粒子以达到全局最优。进化方法通常遵循具有不同变化的特定策略，以从种群集合中选择候选元素，并应用交叉和/或突变来修改元

限流每个API接口都是有访问上限的，当访问频率或者并发量超过其承受范围时候，我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级，即接口也需要安装上保险丝，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪。通常的策略就是拒绝多余的访问，或者让多余的访问排队等待服务

所有算法都是从头开始实施的，无需使用其他机器学习库。目的是提供对算法及其底层结构的基本了解，而不是提供最有效的实现。Python中的线性回归：在线性回归中，我们想要模拟标量因变量y和一个或多个独立变量x之间的关系。Python中的多项逻辑回归：Softma

cms gc 状态当触发 cms gc 对老年代进行垃圾收集时，算法中会使用_collectorState变量记录执行状态，整个周期分成以下几个状态：。full gc 是通过 vm thread 执行的，整个过程是 stop-the-world，在该过程中

LVS是个负载均衡设备，它不提供任何服务，用户请求到这里的时候，它是将客户需求转发至后端真正提供服务的服务，所以说后端的服务称作real server。LVS分为两段，前一段称为ipvsadm，后面一段叫做ipvs。主要实现会话绑定，能够将此前建立的ses