etcd简介 etcd是使用Go语言开发的一个开源的、高可用的分布式key-value存储系统，可以用于配置共享和服务的注册和发现。 类似项目有zookeeper和consul。 etcd具有以下特点： 完全复制：集群中的每个节点都可以使用完整的存档高可用性&#…

Etcd教程 — 第一章 Etcd简介、Etcd单机安装 1 Etcd介绍1.1 介绍1.2 Etcd特点 2 Etcd单机安装2.1 开放端口2.2 安装包及安装教程2.3 Linux安装Etcd2.3.1 创建执行脚本2.3.2 脚本内容2.3.3 执行脚本里的命令2.3.4 查看Etcd安装是否成功2.3.4.1 查看Etcd服务端安装是否成功2.3.4.…

目录 一 简介 1.1 etcd是什么 1.2. 特点 1.3. 使用场景 1.4 关键字 1.5 工作原理 二 安装 2.1 etcd安装前介绍 2.2 安装 2.3 启动 2.4 创建一个etcd服务 三 常用操作 一 简介 1.1 etcd是什么 etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建…

转载请标明出处：https://blog.csdn.net/donkor_/article/details/140171610 文章目录 一、基本介绍1.1 参考1.2 什么是ETCD1.3 ETCD的特点1.4 ETCD的主要功能1.5 ETCD的整体架构1.6 什么时候用ETCD，什么时候用redis 二、安装三、使用3.1 etcdctl3.2 常用…

一、etcd概要 1.etcd的简介 在做微服务集群开发时，有很多应用，有很多微服务上下游节点，它们本身需要很多存储配置文件，需要有一个地方来存储这些配置文件，因此诞生了etcd，它本质是为了微服务上下游服务去…

etcd 介绍 etcd 简介 etc （基于 Go 语言实现）在 Linux 系统中是配置文件目录名；etcd 就是配置服务； etcd 诞生于 CoreOS 公司，最初用于解决集群管理系统中 os 升级时的分布式并发控制、配置文件的存储与分发等问题。基…

目录 1. 基本思想 2. 生成模型 3. pLSA 的 EM 算法 3.1 E-step 3.2 M-step 3.3 pLSA 参数估计的 EM 算法 4. EM 算法的另一种解释 4.1 E-Step 4.2 M-Step 5. PSLA 缺点 Reference Probabilistic latent semantic analysis (概率潜在语义分析，pLSA) 是一种Topic Mod…

文本建模PLSA与LDA模型 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录 文本建模PLSA与LDA模型 -- 潘登同学的Machine Learning笔记 文本生成过程Unigram Modeln-gram modelPLSA模型(Probabilistic latent semantic analysis)LDA 模型为什么要选择这些分布 Python实现文本预处理-…

之前整理过两篇关于主题模型的博客《文本建模之Unigram Model，PLSA与LDA》和《再看LDA主题模型》，主要是整理了主题模型的由来和推导过程，关于模型参数怎么计算没有过多涉及，因此接下来将分两篇博客，分别整理PLSA模型和…

为什么要研究PLSA模型 PLSA模型是LDA模型先前的一个工作，理解PLSA模型有助于我们对LDA模型的理解。 每个生成过程都拥有一个固定概率。 特别感谢 本文是在上过张家俊老师的《文本数据挖掘》后有感所写，特别感谢老师的讲授。 PLSA的数学推导 一句话…

最近学习了LDA Topic聚类算法，里面涉及到许多概率论的知识，需要回过头去学习，这里做个小结，方便记忆，同时也希望能把它讲明白。 LDA模型算法简介： 算法 的输入是一个文档的集合D{d1, d2, d3, ... , dn}&…

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！ 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的…

LSA(Latent semantic analysis，隐性语义分析)、pLSA(Probabilistic latent semantic analysis，概率隐性语义分析)和 LDA(Latent Dirichlet allocation，隐狄利克雷分配)这三种模型都可以归类到话题模型(Topic model，或称为主题模型…

pLSA的原理理解 首先，我们直接来看一下pLSA是一个什么东西，从简单入手。不去管参数计算的问题，先弄明白pLSA的目的再说。 pLSA其实不过是提出了一种关于人在写文章时的假设，一篇文章是由单词组成的，那么这些单词的产生…

作者：weizier 链接：https://www.zhihu.com/question/23642556/answer/38969800 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ”在这些文档中出现的概率相当。一般来说一篇文档都含有多个主题…

1、PLSA的公式表达(两种) 在“主题模型Topic Model”一文中已经说明了从生成模型的角度如何看待主题模型。 主题模型的线性代数表示： 主题模型就是已知“词语-文档”矩阵C，求“词语-主题”矩阵Φ和“主题-文档”矩阵θ。 一种思路就是使用EM(期望最大化)…

在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一种技术，用于从文本数据中发现隐藏的语义主题（或主题）。这是一个无监督机器学习问题，即在没有标签或标签的情况下学习模式。主题建模的应用非常广泛，可用于搜索引擎、情感分析、新闻聚类和摘要生成等许多任务。 在这里将探讨主题建模…

pLSA 模型是有向图模型，将主题作为隐变量，构建了一个简单的贝叶斯网，采用EM算法估计模型参数。 由于PLSA属于LSA到LDA的过滤，很少被使用~~ 可以减少研究！ 什么是PLSA 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent se…

文本处理中经典的LSA与PLSA 对比，EM算法，EM算法求解PLSA 主要参考： 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或…

文章分类:综合技术 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法 或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(C…