閑話演算法

① elasticsearch的自動發現節點機制是怎麼實現的，原理是怎樣

著作權歸作者所有。
商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。
作者：ben well
鏈接：http://www.hu.com/question/29360024/answer/55368070
來源：知乎

早期 es 版本有 split brain 問題，俗稱腦裂。ES 採用的是一種 P2P 的 gossip 選舉方式，Gossip 演算法因為 Cassandra 而名聲大噪。
背景:
Gossip 演算法, 靈感來自辦公室八卦, 只要一個人八卦一下, 在有限的時間內所有人都會知道該八卦的信息,
這種方式也與病毒傳播類似, 因為 Gossip 有眾多的別名"閑話演算法"、"疫情傳播演算法"、"病毒感染演算法"、"謠言傳播(Rumor-Mongering)演算法".
但 Gossip 並不是一個新東西, 之前的泛洪查找、路由演算法都歸屬於這個范疇, 不同的是 Gossip 給這類演算法提供了明確的語義、具體實施方法及收斂性證明.

特點:
Gossip 演算法又被稱為反熵(Anti-Entropy), 熵是物理學上的一個概念, 代表雜亂無章, 而反熵就是在雜亂無章中尋求一致,
這充分說明了 Gossip 的特點：在一個有界網路中, 每個節點都隨機地與其他節點通信, 經過一番雜亂無章的通信,
最終所有節點的狀態都會達成一致. 每個節點可能知道所有其他節點, 也可能僅知道幾個鄰居節點,
只要這些節可以通過網路連通, 最終他們的狀態都是一致的, 當然這也是疫情傳播的特點.
要注意到的一點是, 即使有的節點因宕機而重啟, 有新節點加入, 但經過一段時間後,
這些節點的狀態也會與其他節點達成一致, 也就是說, Gossip 天然具有分布式容錯的優點.

本質:
Gossip 是一個帶冗餘的容錯演算法, 更進一步, Gossip 是一個最終一致性演算法。
雖然無法保證在某個時刻所有節點狀態一致, 但可以保證在」最終「所有節點一致, 」最終「是一個現實中存在, 但理論上無法證明的時間點。
因為 Gossip 不要求節點知道所有其他節點, 因此又具有去中心化的特點, 節點之間完全對等, 不需要任何的中心節點。
實際上 Gossip 可以用於眾多能接受「最終一致性」的領域：失敗檢測、路由同步、Pub/Sub、動態負載均衡。
但 Gossip 的缺點也很明顯, 冗餘通信會對網路帶寬、CPU 資源造成很大的負載, 而這些負載又受限於通信頻率, 該頻率又影響著演算法收斂的速度。

總結:
Gossip 是一種去中心化、容錯而又最終一致性的絕妙演算法, 其收斂性不但得到證明還具有指數級的收斂速度。
使用 Gossip 的系統可以很容易的把 Server 擴展到更多的節點, 滿足彈性擴展輕而易舉。
唯一的缺點是收斂是最終一致性, 不適應那些強一致性的場景, 比如 2PC。

② elasticsearch的自動發現節點機制是怎麼實現的，原理是怎樣

著作權歸作者所有。 商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 作者：ben well 鏈接：http://www.hu.com/question/29360024/answer/55368070 來源：知乎 早期 es 版本有 split brain 問題，俗稱腦裂。ES 採用的是一種 P2P 的 gossip 選舉方式，Gossip 演算法因為 Cassandra 而名聲大噪。 背景: Gossip 演算法, 靈感來自辦公室八卦, 只要一個人八卦一下, 在有限的時間內所有人都會知道該八卦的信息, 這種方式也與病毒傳播類似, 因為 Gossip 有眾多的別名"閑話演算法"、"疫情傳播演算法"、"病毒感染演算法"、"謠言傳播(Rumor-Mongering)演算法". 但 Gossip 並不是一個新東西, 之前的泛洪查找、路由演算法都歸屬於這個范疇, 不同的是 Gossip 給這類演算法提供了明確的語義、具體實施方法及收斂性證明. 特點: Gossip 演算法又被稱為反熵(Anti-Entropy), 熵是物理學上的一個概念, 代表雜亂無章, 而反熵就是在雜亂無章中尋求一致, 這充分說明了 Gossip 的特點：在一個有界網路中, 每個節點都隨機地與其他節點通信, 經過一番雜亂無章的通信, 最終所有節點的狀態都會達成一致. 每個節點可能知道所有其他節點, 也可能僅知道幾個鄰居節點, 只要這些節可以通過網路連通, 最終他們的狀態都是一致的, 當然這也是疫情傳播的特點. 要注意到的一點是, 即使有的節點因宕機而重啟, 有新節點加入, 但經過一段時間後, 這些節點的狀態也會與其他節點達成一致, 也就是說, Gossip 天然具有分布式容錯的優點. 本質: Gossip 是一個帶冗餘的容錯演算法, 更進一步, Gossip 是一個最終一致性演算法。 雖然無法保證在某個時刻所有節點狀態一致, 但可以保證在」最終「所有節點一致, 」最終「是一個現實中存在, 但理論上無法證明的時間點。 因為 Gossip 不要求節點知道所有其他節點, 因此又具有去中心化的特點, 節點之間完全對等, 不需要任何的中心節點。 實際上 Gossip 可以用於眾多能接受「最終一致性」的領域：失敗檢測、路由同步、Pub/Sub、動態負載均衡。 但 Gossip 的缺點也很明顯, 冗餘通信會對網路帶寬、CPU 資源造成很大的負載, 而這些負載又受限於通信頻率, 該頻率又影響著演算法收斂的速度。 總結: Gossip 是一種去中心化、容錯而又最終一致性的絕妙演算法, 其收斂性不但得到證明還具有指數級的收斂速度。 使用 Gossip 的系統可以很容易的把 Server 擴展到更多的節點, 滿足彈性擴展輕而易舉。 唯一的缺點是收斂是最終一致性, 不適應那些強一致性的場景, 比如 2PC。

③ 在whatsapp上討論政治,說特朗普壞話會被檢測到嗎

取決它自己的監控過濾規則，系統演算法還是人工干預。
不論是西方的推特還是臉書，都有大量的屏蔽和刪帖禁言舉措。所以批評中國，就是雙重標准。

④ 淘寶權重是什麼意思

權重是一個相對的概念，是針對某一指標而言。某一指標的權重是指該指標在整體評價中的相對重要程度。

簡單說就是淘寶對於這個店鋪和寶貝的好感度，換句話說就是淘寶認為的店鋪和寶貝的重要程度，的淘寶店鋪權重越高，淘寶給與的排名也就越好。

寶貝權重的影響因素：

1、銷量；

其實銷量作為自然搜索排序中的重要因素是很正常的，因為他是最體現人氣的！高銷量卻不一定有排名，站外活動有沒有權重，站內活動有沒有權重，因為高銷量是用什麼樣的價格做出來的！

所以，如果銷量都一樣的話，一般情況下，淘寶會優先展現價格高的商品。價格一樣的時候，優先展現銷量高的寶貝。

2、點擊率；

點擊率除了影響寶貝流量，還影響了排名。因為當買家搜索之後，選擇的產品，的點擊率越高，相對的排名越靠前，其實最初淘寶是沒有這個規則的，最先有這個規則的是美麗說、蘑菇街。

美麗說，蘑菇街最初是做淘客的，它們做淘客也沒有很強大的演算法，所以就用了這個非常簡單的演算法—點擊率。買家點擊產品，就說明該商品受歡迎，那麼平台給的權重自然會高，排名也就高，這比淘寶之前依靠銷量、轉化率等這些因素來判斷更為簡單方便，所以淘寶也沿用了這種方法。

那麼依靠點擊率來確定寶貝排名，和依靠銷量來判斷寶貝排名相比有哪些好處？

最明顯、最大的好處就是淘寶節約流量了。

若通過點擊率呢？通過點擊率相對的做第一輪篩選，我們知道，淘寶流量雖然很大，卻是有限的，有限的流量要分給更多的產品展示這是一種資源不浪費的做法，所以，近年來，淘寶提升了點擊率對寶貝排名的影響。在經過點擊率判斷之後，後續就會通過銷量、轉化率、uv價值、甚至是服務等等這些多維因素給出綜合評價。

3、轉化率；

提高淘寶店鋪轉化率不僅能夠提高寶貝的權重，也是店鋪增加收益的一個途徑，無論是做哪個行業的，店主們都希望自己的提淘寶店鋪轉化率能夠達到更高，下面就來教如何提高淘寶店鋪轉化率，提高寶貝權重。

4、店鋪層級

支付寶30天內交易金額的層級，可以從生意參謀首頁看到，店鋪層級越高拿到的流量越多，因為加權在裡面了。店鋪層級又分淘寶和天貓。

假設我在第一層級現在排在10290名，那麼每天在銷售，這個排名肯定也在不斷改變，按照排名的變化，就能知道什麼時候可以上升一個層級了。

5、店鋪DSR（描述、服務、物流動態評分）分淘寶和天貓

①動銷率計算方式：動銷率＝有銷量的寶貝／在線銷售的寶貝，同時動銷率是跟滯銷率有關的，滯銷率＝滯銷商品數／全店寶貝數。

②滯銷商品。淘寶對滯銷商品目前的定義是：近90天，無編輯、無瀏覽、無成交的商品。這一類商品會被搜索屏蔽，不會進入搜索庫，也就是說用所有的標題去搜索，也找不到的寶貝

⑤ 朋友在背後說我壞話要如何是好

要學會忍讓，對他更加好，就當不知道。別去計較。總會沒事的。如果他會說你壞話，那你就要反省自己是否做錯了什麼事情。如果沒有就可以找她單獨談談了。解釋了就沒什麼了。

⑥ 用dijkstra演算法解決最短路徑問題c語言代碼實現時怎樣將每一個路徑的頂點次序依次輸出出來

dijkstra演算法原理主要就是已知源節點（v）和n個節點間代價函數（有向網路矩陣cost），通過不斷將節點加入到一個節點子集S中，使得經過加入S後的各節點的路徑代價是最小的，直至S節點包含了所有的n個節點停止。（具體演算法闡明網上很多資料）。閑話少說，直接附程序吧～
/*
readme:
first,you need to input the node number, the cost matrix and the source node;
then the program will compute the best path.
finally,the program will output the lowest distance to the destination node, the pre-node and show the best path.
*/
＃i nclude<stdio.h>
＃i nclude <stdlib.h>
//Dijkstra演算法實現函數
void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[],int **cost)
{
int i;
int j;
int maxint = 65535;//定義一個最大的數值，作為不相連的兩個節點的代價權值
int *s ;//定義具有最短路徑的節點子集s
s = (int *)malloc(sizeof(int) * n);
//初始化最小路徑代價和前一跳節點值
for (i = 1; i <= n; i++)
{
dist[i] = cost[v][i];
s[i] = 0;
if (dist[i] == maxint)
{
prev[i] = 0;
}
else
{
prev[i] = v;
}
}
dist[v] = 0;
s[v] = 1;//源節點作為最初的s子集
for (i = 1; i < n; i++)
{
int temp = maxint;
int u = v;
//加入具有最小代價的鄰居節點到s子集
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if ((!s[j]) && (dist[j] < temp))
{
u = j;
temp = dist[j];
}
}
s[u] = 1;
//計算加入新的節點後，更新路徑使得其產生代價最短
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if ((!s[j]) && (cost[u][j] < maxint))
{
int newdist = dist[u] + cost[u][j];
if (newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist;
prev[j] = u;
}
}
}
}
}
//展示最佳路徑函數
void ShowPath(int n,int v,int u,int *dist,int *prev)
{
int j = 0;
int w = u;
int count = 0;
int *way ;
way=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
//回溯路徑
while (w != v)
{
count++;
way[count] = prev[w];
w = prev[w];
}
//輸出路徑
printf("the best path is:\n");
for (j = count; j >= 1; j--)
{
printf("%d -> ",way[j]);
}
printf("%d\n",u);
}
//主函數，主要做輸入輸出工作
void main()
{
int i,j,t;
int n,v,u;

int **cost;//代價矩陣
int *dist;//最短路徑代價
int *prev;//前一跳節點空間
printf("please input the node number: ");
scanf("%d",&n);
printf("please input the cost status:\n");

cost=(int **)malloc(sizeof(int)*(n+1));
for (i = 1; i <= n; i++)
{
cost[i]=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
}
//輸入代價矩陣
for (j = 1; j <= n; j++)
{
for (t = 1; t <= n; t++)
{
scanf("%d",&cost[j][t]);
}
}

dist = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
prev = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
printf("please input the source node: ");
scanf("%d",&v);
//調用dijkstra演算法
Dijkstra(n, v, dist, prev, cost);
printf("*****************************\n");
printf("have confirm the best path\n");
printf("*****************************\n");
for(i = 1; i <= n ; i++)
{
if(i!=v)
{
printf("the distance cost from node %d to node %d is %d\n",v,i,dist[i]);
printf("the pre-node of node %d is node %d \n",i,prev[i]);
ShowPath(n,v,i, dist, prev);
}
}
}

⑦ 福建有實力還不錯的網站建設公司嗎

很多的吧，現在網站建設公司很多，給選擇確實帶來了麻煩，其實選擇網站建設公司主要抓住兩點就可以了，技術實力和售後服務，只有技術實力強和售後服務好的建站公司建設出來的網站安全性和穩定性才會比較好，這樣以後的運營也節約時間和資金的成本，同時也省心了，還有現在網路發展很迅速，選擇網站建設公司的時候不一定把范圍局限在本地，選擇面放寬這樣更容易選擇到適合的建站公司。溝通可以通過電話等也是比較方便的，在合作之前先簽訂合同，這樣可以省去擔心的成分。同時也可以看看他們之前是否有大型網站建設的經驗，比如電子商務網站的建設等。

⑧ java一個折半查找的程序

這個是我剛寫,在給出代碼之前,我先聲明一下,至於你說的時間復雜度對我來說,是天書,我不懂

我只知道用循環的時候,誰用的次數少,能找出東西,誰就快!

這個是網路到的你所問的折半復雜度:O(log2n),倘若你真是大神著迷這個,你不妨看看演算法導論!

對於目前我來說,我就只認一個理,誰快而且能找的准誰就好用!

下面我用折半查找,和普通查找同時查找一個數字的時候用的次數對比,一目瞭然!

說實話,我也是初學者,而且對於數組這塊,排序,我甚是著迷,感覺這些原創大腦真的厲害...非常佩服!

閑話少說,上代碼:聲明下這個我個人原創for二分查找呵呵:

publicclassBinarySearch
{
	publicstaticvoidmain(String[]args)
	{
		System.out.println("
		==========折半查找演算法==========
");

		int[]arr={11,25,36,44,46,51,60,61,62,63,75,79,88};

		System.out.println("目標索引位置:"+init(arr,62)+"
");
		System.out.println("目標索引位置:"+init1(arr,62)+"
");

	}
	//折半查找!
	privatestaticintinit(int[]arr,inta)
	{
		inttem=-1,n=0;
		for(intt=0,w=arr.length-1,z=(w+t)/2;t<=w;)
		{
			n++;
			if(a>arr[z])
				t=z+1;
			elseif(a<arr[z])
				w=z-1;	
			elseif(a==arr[z])
			{
				tem=z;
				break;
			}
			else
				break;
				z=(w+t)/2;
		}
		System.out.println("二分查找耗時n="+n+"次");
		returntem;
	}

	//普通查找!
	privatestaticintinit1(int[]arr,inta)
	{
		inttem=-1,n=0;
		for(inti=0;i<arr.length;i++)
		{
			n++;
			if(a==arr[i])
			{
				tem=i;
				break;
			}
		}
		System.out.println("普通查找耗時n="+n+"次");
		returntem;
	}
}

這里有個博客專門對演算法解析:還算比較通俗易懂的,你可以參考看看:

http://blog.csdn.net/firefly_2002/article/details/8008987

⑨ pycharm里import+vvid什麼意思每段的注釋import uuidnode = uui

摘要 uuid是一種唯一標識，在許多領域作為標識用途。python的uuid模塊就是用來生成它的。

⑩ 提高安全/降本增效 蜂巢能源電池日解讀

[汽車之家?新能源]?提起「電池日」，大家首先想到的可能是特斯拉，其每年發布的前沿技術和產品，都會成為業內討論的焦點話題。12月2日，脫胎於長城汽車、擁有整車製造基因的蜂巢能源舉辦了國內首個「電池日」活動，發布了關於電池安全、降本增效的一系列解決方案，並公布了無鈷電池的量產時間等......閑話少敘，接下來讓我們直入主題。（註：因部分圖片和視頻涉及保密，故無法展示，敬請諒解）

在解讀技術之前，有必要向大家介紹下蜂巢能源的背景，這是一家從長城汽車拆分出來的動力電池公司，成立於2018年2月。雖然誕生時間並不長，不過其發展還是非常迅速，在今年9、10月份，蜂巢能源在國內的電池裝機量已經進入了前十位，並且還投資20億歐元在德國建設電池工廠，同時也收到了歐洲某汽車集團的訂單。

4、高功率化：蜂巢能源將推出5.2Ah的軟包電芯，主要用於HEV（混動）車型，電池循環壽命可達25000次，而且可以做到70C的放電倍率，其功率密度可達5600W/kg。據了解，之所以要做到70C的放電倍率，主要是為了兼顧轎車、SUV等更多范圍的車型，同時為了把倍率做強，蜂巢能源也投入了一些新技術，不過暫時還處於保密期。

除此之外，在此次電池日上，蜂巢能源還介紹了其在電池工藝及製造環節的一系列創新，包括疊片3.0技術、干電極工藝應用、AI與製造的深度結合等，對於動力電池「降本增效」均有積極的作用。而對於消費者來說，電池成本的降低，帶來的必然是整車零售價的下調，對電動車的普及將會有著深遠的影響。

■未來技術展望：

可以看出，上述電池技術，蜂巢能源均已經取得不錯的研發成果，甚至已經落地。「既要腳踏實地，又需仰望天空」，據了解，蜂巢能源在更為前沿的技術方面同樣有所儲備，諸如全固態電池、膠囊電池、自消氣電池、混合正極材料等技術和產品，目前還處於前期開發階段，雖然沒有透露更多消息，但著實讓人期待。

寫到最後：可以看出，蜂巢能源在電池日上公布的「干貨」還是非常多，無論是提升電池的安全性，還是針對性的降本增效，這都是與消費者息息相關的技術，只有關鍵性技術突破了，電動車的生產成本才能降下來，最終受益的終究是廣大消費群體。不過，蜂巢能源此次電池日上公布的一系列解決方案能否順利落地，還要讓我們拭目以待。（文/圖汽車之家侯明浩攝/部分來自官方）