成功有时

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
### XXL-JOB调度不稳定的原因及解决方案 #### 一、原因分析 在使用XXL-JOB的过程中,如果遇到任务一半调度成功而另一半失败的情况,可能由以下几个方面引起: - **网络连接问题**:当执行器与管理员之间存在不稳定的网络环境时,可能导致部分请求丢失或超时。这会影响任务的成功提交和状态反馈[^1]。 - **配置文件错误**:某些情况下,由于配置不当(如端口冲突、地址设置失误),也可能造成只有特定条件下的任务能够被正确处理;其他则因为找不到合适的服务实例而导致失败[^2]。 - **资源竞争激烈**:多线程并发运行多个作业可能会引发CPU过高负载或其他硬件瓶颈,使得一些较重的任务无法获得足够的计算能力完成其工作流程,在这种状态下它们就会表现出异常行为并最终报告为“失败”。此外,内存泄漏等问题同样可以加剧此类状况的发生频率[^3]。 - **依赖服务不可用**:对于那些需要与其他微服务体系交互才能继续推进逻辑链条的工作单元来说,一旦目标API暂时性宕机或者响应缓慢,则很容易触发类似的半成半败模式。此时应当检查日志记录寻找是否有外部接口调用失败的信息提示[^4]。 #### 二、解决方案建议 针对上述提到的各种可能性,这里提供几个可行性的改进措施来提高系统的稳定性: ```bash # 检查网络连通性和延迟情况 ping admin.xxljob.com traceroute admin.xxljob.com ``` 为了确保良好的通信质量,可以通过命令行工具测试从客户端到服务器之间的路径畅通程度,并据此调整防火墙策略或是更换更可靠的互联网接入服务商。 ```xml <!-- 修改application.properties中的相关参数 --> server.port=9999 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 ``` 仔细核对所有的属性定义是否准确无误,特别是涉及到数据库访问的部分,任何细微之处都可能是潜在的风险源之一。 ```java // 设置合理的线程池大小以平衡性能需求和服务水平协议(SLA) ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.SECONDS, workQueue); ``` 通过编程方式动态控制可用处理器的数量范围,既不会让机器过载也不会浪费闲置资源,从而达到最佳的整体效率表现。 最后但并非最不重要的是,定期审查应用程序的日志输出,及时捕捉到可能出现的新问题苗头,以便快速定位根源所在并采取相应行动加以修复。
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