从主机的层面来看，DockerSwarm管理的是DockerHost集群。所以先来讨论一个重要的概念-集群化（Clustering）。服务器集群由一组网络上相互连接的服务器组成，它们一起协同工作。一个集群和一堆服务器最显著的区别在于：集群能够像单个系统那样工作，同时提供高可用、负载均衡和..
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2017-11-17 10:41:56
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1. 密度聚类概念 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于 ...
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2017-11-11 00:33:29
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DBSCAN基本概念（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点（即r邻域内点的数量不小于 minPts） ε-邻域的距离阈值：设定的半径r 直接密度可达：若某点p在 ...
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2017-11-02 14:28:48
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Concepts： 1）combination of random and deterministic approaches 随机和确定性方法的组合 2）the concept of clustering 聚类的概念 3）the concept of a systematic evolution o ...
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2017-10-28 22:05:28
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不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样 ...
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2017-10-13 21:24:52
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基于二阶段聚集模式的异常探测 M.F .Jiang, S.S. Tseng *, C.M. Su 国立交通大学计算机与信息科学系，中国台北市新竹路100150号 1999年11月17日; 2000年4月25日修订 摘要 本文提出了一种进行异常探测的二阶段聚集算法。在第一段中，我们首先通过探索“如果一 ...
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2017-10-13 18:01:07
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Classification(分类)，根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。即分类器classifier已被告知有哪些类别。分类器通过对已知分类的数据进行学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。这种提供训练数据的过程属于监督学习supervised learning。 Cluste ...
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2017-10-10 01:19:16
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DBMS（数据库管理系统）常常提供多种存取方法。存取方法是快速存取数据库中数据的技术，一般常用的存取方法有三种：第一种是索引方法，主要时B+树索引方法；第二种是聚簇（clustering）方法；第三种是hash方法。下面分别就每种方法的特点作一下总结。 1、索引存取方法 索引存取方法就是根据应用要求 ...
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2017-10-02 23:08:15
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cCupcake=3.1 版本：https://github.com/Magdoll/cDNA_Cupcake/wiki/Cupcake-ToFU%3A-supporting-scripts-for-Iso-Seq-after-clustering-step#install（详细内容见ToFu的ch ...
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2017-09-30 11:47:01
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AlwaysOn是在SQL Server 2012中新引入的一种高可用技术，从名称中可以看出，AlwaysOn的设计目标是保持数据库系统永远可用。AlwaysOn利用了Windows服务器故障转移集群（Windows Server Failover Clustering，简称WSFC）的健康检测和自 ...
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2017-09-19 15:14:36
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