Etcd集群简介 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热，它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库，渐渐为开发人员所关注。在云计算时代，如何让服务快速透明地接入到计算集群中，如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现，更为重要的是，如何构建这样一套高可用、安全、易于部署以及响应快速的服务集群，已经成为了迫切需要解决的问题，etcd为解决这类 ...

在Kubernetes中Pod是终将消失的，从创建到销毁的过程中，它们是无法自动重启的。而ReplicationController可以用来动态的创建和销毁Pod（比如说在进行滚动升级的时候，可以进行扩展和收缩）。每一个Pod都得到一个属于自己的IP，但这些IP不能一直有效存在，因为这些IP随着Pod的销毁而变得没有了意义。那么这就导致了一个问题，如果一些Pods为集群内部的其他Pods（我们称它 ...

在学习kubernetes的过程中，关于监控部署这一部分中涉及到了HTTPS方面的知识。以前曾经在Web安全实践这门课上了解过这方面的知识，如今需要再详细的梳理一下HTTPS的认证过程。 HTTP VS HTTPS 因特网早期的很多东西在设计方面都没有考虑安全方面的因素，HTTP协议就是一个鲜明的例子。HTTP采用的明文传输的，如果我们使用wireshark抓包工具，可以很轻易的嗅探一些信息。 ...

Dockerfile类似于Linux中的Makefile，Docker用它来快速便捷的创建一个镜像。本文介绍一下Dockerfile的编写规则，以及一些常见的Dockerfile样例。 Dockerfile的基本结构 Dockerfile指令是不区分大小写的，为了便于区分建议使用大写，它使用’#'作为注释。Dockerfile由一条条指令构成的，一般来说它由基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令 ...

参考LDA数学八卦和GibbsLDA++实现的LDA模型，以及自己对这个模型的理解 LDA的Gibbs抽样 在上一篇文章中提到了Gibbs抽样的推导最终结果，根据这个推导公式可以在计算机上模拟文档集的生成过程。Gibbs抽样的推导结果如下： 实现思路： 1：先随机为每个单词赋予一个主题 2：根据抽样公式计算当前单词生成每个主题的概率 3：利用掷骰子算法生成下一个主题 4：一直迭代下去，最后计算 ...

LDA在机器学习领域是一个应用很广泛的主题模型，这几天一直在学习这个模型，现在很勉强的对这个模型有了整体的把握，并且用Python简要的实现了一下，打算把自己对LDA的理解暂且记录一下，以后继续完善~ 主题模型 LDA是一个主题模型，关于主题模型的解释有个很通俗的例子： 第一个是：“乔布斯离我们而去了。” 第二个是：“苹果价格会不会降？” 我们一眼就可以看出这两句是有关联的，第一句里面有了“乔布 ...

最近为了解决一个问题，粗略的学习了一些搜索算法，我真正动手实现的只有里面的2种，忽然感觉饶了一大圈又跑到机器学习的领域上去了。。。 写在前面 为了解决一个关于查找最短路径的问题，我查找了很多资料，学习到了一些新的算法。这篇文章我打算叙述两个部分，一个关于局部最优问题，一个关于启发式搜索问题。 问题的引入 这个问题来源于某公司的一个挑战赛中，是一个NP-hard问题，类似于旅行商问题和邮递员问题 ...

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。打算把图的常用算法梳理一遍，加深一下记忆和理解。 简介 前面写了一遍关于图的存储结构和遍历算法的文章，这一篇打算回顾一下图的一些常用算法，包括最小生成树、最短路径算法。这些算法很基础，在生活中经常用到，打算自己动手实现一下，加深理解~~ 最小生成树 **生成树的概念：**r若图是连通的无向图或强连通的有向图，则从任何一个顶点出发调用一次BFS或者DFS便可访问图 ...

因为工程实践里需要实现语义分析的功能，关于如何语义分析，我也是一头雾水。最近花了点时间，依据贝叶斯原理，针对工程实践，写了一个分类器，效果还阔以~~ 哈哈 写在前头 在研一上学期的时候，学院里分配了一个工程实践项目，我所在的4人组选了基于语义的搜索引擎这个课题，项目主页：https://github.com/willstudy/SearchEngine。目前项目进展到语义分析模块了，我就查阅了相 ...

快要面临实习了，最近打算专攻一些算法，这篇主要回顾一下图的基本算法，以及基本的的数据结构。 简介 本文主要回顾本科所学的关于图的一些数据结构和基本算法，图在实际问题中应用很广泛，是一种非常重要的数据结构。第一部分叙述图的定义以及基本表示形式，第二部分叙述关于图的一些常用算法。 图的描述 图的定义 图是顶点的非空集合和顶点之间边的非空集合组成的，常用**G(V,E)**表示，其中G表示一个图， ...