本文转载自微信公众号「脑子进煎鱼了」，作者陈煎鱼 。理论上每一个对外/内提供功能的资源点，都需要进行一定的流量控制，否则在业务的持续迭代中，是有可能出现突发性流量的场景：。若没有进行限流，就会出现一些奇奇怪怪的问题点，实则就是系统无法承受这波流量，逐渐崩溃

对称加密我想给一个朋友发送消息或者邮件，但是邮件的内容我不想让别人知道，但是我又不能控制邮件不被别人看到，这时我就和我这个朋友约定好，当我发送字母A，那么对应的就是C，发送的B，对应的就是D。也就是说，所有的都向后移动两位。假如有一天有一个人知道了我们的规

在一个高并发系统中对流量的把控是非常重要的，当巨大的流量直接请求到我们的服务器上没多久就可能造成接口不可用，不处理的话甚至会造成整个应用不可用。如果生产者直接生产数据的话极有可能把web服务器拖垮。对此就必须要做限流处理，每秒钟生产一定限额的数据到kafk

目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域，有一些常用且成熟的算法得到业内公认水平，比如RCNN系列算法、SSD以及YOLO等。在掌握基本原理后，下面进入实战部分。本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现faster R-CNN，这些数据集具有潜在的真实

本文主要对品牌目标人群优选算法及相关实践结论进行介绍。全域营销战略是依托大阿里生态，以消费者运营为核心，在新零售体系下实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的品牌大数据营销。

在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分布情况。

被错误理解的人工神经网络（一）！本文我们聊聊另外两个人工神经网络的误解：许多算法都需要自己来写？这种情况通常是在网络错误达到训练集合的可接受水平时，验证集上的网络错误开始恶化时或者当指定的计算预算已经用尽时。目前两种流行的全局优化算法是粒子群优化和遗传算法

生成对抗网络是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练是“近1

谷歌的无人驾驶汽车已经受到了世人很大的关注，但公司的未来却是在机器学习领域，因为这项技术将使电脑更智能，更人性化。--埃里克·施密特。我们可能正经历着人类最明确定义的阶段，这个阶段计算机计算从大型主机，到个人电脑，到云计算。但这些并不是根本原因，而是接下来

我们想从零实现只基于深度学习模型的交易系统，对于在研究过程中我们遇到的任何问题我们都将采用不同类型的人工神经网络来解决，同时也会检验它们在处理这些问题的效果到底如何。这部分中，我们不准备使用任何特征工程。而只考虑S&P500指数价格变化的历

信息流短视频以算法分发为主，人工分发为辅，依赖算法实现视频的智能分发，达到千人千面的效果。整个分发流程分为：触发召回、排序与重排三个阶段。排序层在其中起着承上启下的作用，是非常重要的一个环节。在排序层优化的过程中，除了借鉴业界前沿的经验和做法，我们也做了模

现代计算机网络通常使用动态路由算法，因为这类算法能够适应网络的拓扑和流量变化，其中最流行的两种动态路由算法是“距离矢量路由算法”和“链路状态路由算法”。距离矢量路由算法是ARPANET网络上最早使用的路由算法，也称Bellman-Ford路由算法和Ford

本文主要给大家详细的介绍了认知网络路由技术，并且介绍了路由算法框架，需解决的关键问题等方面的问题，相信看完此文会对你有所帮助。未来网络具有如下特征：网络规模将越来越大，多种网络并存，网络承载业务的服务质量参数变化范围较大。在这个典型的动态复杂网络中，如何实

路由算法可以根据多个特性来加以区分。首先，算法设计者的特定目标影响了该路由协议的操作；其次，存在着多种路由算法，每种算法对网络和路由器资源的影响都不同；最后，路由算法使用多种metric，影响到最佳路由路径的计算。路由算法必须健壮，即在出现不正常或不可预见