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Sentinel基于滑动窗口的流量统计【源码笔记】

三、滑动窗口流量统计 1.滑动窗口示意图 基于滑动窗口的限流，由于开始时间是浮动的，高峰流量不会出现在固定周期的开始时间段，使得整体负载趋于均衡。 ?...，确定当前时间是否属于该滑动窗口以及该采样数据的窗口是否过期；通过不断重置与更新采样数据的值实现统计数据的动态变化。...根据给定的时间戳获取对应的滑动窗口数据。...职责在于比较流控规则与已统计的流量，未达到阀值则放行；达到阀值则触发流控，以此为例跟踪下如何使用滑动窗口统计的流量。...统计区间的总流量（默认2个滑动窗口流量之和）除以统计区间时间（1秒）即为该统计区间的平均流量。

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    基于redis实现滑动窗口式的短信发送接口限流

    滑动窗口短信发送限流算法 1.有两条规则 基于IP的限制和基于手机号的限制 IP规则: 1分钟限制5 10分钟限制30 1小时限制50 手机号规则: 1分钟限制1 10分钟限制5 1小时限制...10 2.滑动窗口就是随着时间的流动 , 进行动态的删减区间内的数据 , 限制时获取区间内的数据 最主要的是用到了redis的zRemRangeByScore 来进行删除区间外的数据 <?...php /*滑动窗口短信发送限流算法 1.有两条规则 基于IP的限制和基于手机号的限制 IP规则: 1分钟限制5 10分钟限制30 1小时限制50 手机号规则: 1分钟限制1 10分钟限制...score; $redis->multi(); $redis->zRemRangeByScore($redisKey, 0, $score - $ruleTime);//移除窗口以外的数据

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    基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

    ，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数

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    基于 TiDB + Flink 实现的滑动窗口实时累计指标算法

    在经过充分调研和分析后，基于实时计算框架 Flink 和分布式数据库 TiDB 的组合使用，我们提出了一种实时计算滑动窗口内累计指标的算法，在一个数据库里同时支持实时 OLAP 计算和 OLTP 数据服务...全量持久化+实时增量考虑到业务侧是 OLTP 的访问特性，要求支持低延迟高并发，提供点查的方式才是最高效的。...滑动窗口滑动窗口是固定长度的时间窗口，随着时间变化以一定的频率前进，它们之间允许有重叠。 滑动窗口的滑动距离（window slide）可以控制生成新窗口的频率。...在滑动时间窗口中，我们通常要选择窗口大小和滑动步长。窗口大小指的是每个子时间段的长度，而滑动步长则指的是相邻子时间段之间的时间间隔。...下面详细描述具体的计算过程。滑动窗口计算窗口建模基于滑动窗口模型，结合我们的数据特性，定义了一个滑动的统计时间窗口，如下图。

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    TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型

    Deep Models for Text and Sequence Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的...语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...，可以更高效地查找最近单词，但降维过程中要保持邻居关系（原来接近的降维后还要接近） t-SNE就是这样一种有效的方法 类比 实际上我们能得到的不仅是单词的邻接关系，由于将单词向量化，可以对单词进行计算...Sequence 文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector CNN and RNN CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数 ?...，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统 循环神经网络实践 觉得我的文章对您有帮助的话，给个star

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    基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

    三、TensorFlow Serving及性能优化 3.1 TensorFlow Serving介绍 TensorFlow Serving是一个用于机器学习模型Serving的高性能开源库，它可以将训练好的机器学习模型部署到线上...JIT的使用，有助于LLVM IR根据 HLO原始操作生成更高效的机器码；同时，对于多个可融合的HLO原始操作，会融合成一个更加高效的计算操作。...模型加载的核心操作为RestoreOp，包括从存储读取模型文件、分配内存、查找对应的Variable等操作，其通过调用Session的run方法来执行。...优化后模型切换后，毛刺降低 四、总结与展望 本文主要介绍了用户增长组基于Tensorflow Serving在深度学习线上预估的探索，对性能问题的定位、分析、解决；最终实现了高性能、稳定性强、支持各种深度学习模型的在线服务...Serving的预估功能可以用于模型分析，谷歌也基于此推出What-If-Tools来帮助模型开发者对模型深入分析。

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    基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

    三、TensorFlow Serving及性能优化 3.1 TensorFlow Serving介绍 TensorFlow Serving是一个用于机器学习模型Serving的高性能开源库，它可以将训练好的机器学习模型部署到线上...JIT的使用，有助于LLVM IR根据 HLO原始操作生成更高效的机器码；同时，对于多个可融合的HLO原始操作，会融合成一个更加高效的计算操作。...模型加载的核心操作为RestoreOp，包括从存储读取模型文件、分配内存、查找对应的Variable等操作，其通过调用Session的run方法来执行。...优化后模型切换后，毛刺降低 四、总结与展望 本文主要介绍了用户增长组基于Tensorflow Serving在深度学习线上预估的探索，对性能问题的定位、分析、解决；最终实现了高性能、稳定性强、支持各种深度学习模型的在线服务...同时，你也会直面如何精准，高效，低成本营销的挑战，也有机会接触到计算广告领域前沿的AI算法体系和大数据解决方案。

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    ​tensorflow实现基于深度学习的图像补全

    首先我们将图像理解为一个概率分布的样本。 基于这种理解，学习如何生成伪图片。 然后我们找到最适合填充回去的伪图片。...第二步：快速生成假图像 1.在未知概率分布情况下，学习生成新样本 除了学习如何计算PDF之外，统计学中另一个成熟的想法是学习怎样用 生成模型 生成新的（随机）样本。...构造一个基于深度学习的 G(z)有很多种方式。原始的 GAN 论文提出了一个想法，一个训练过程，以及一个初步的实验结果。...这个想法已经被极大地发扬了，其中一个想法在论文“基于深度卷积生成对抗网络的无监督表征学习（Unsupervised Representation Learning withDeep Convolutional...所以，完整的基于DCGANs的实现可以通过在现有的DCGAN实现上添加4行Tensorflow代码来完成。（当然，实现它还需要一些非 Tensorflow代码。）

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    基于TensorFlow的深度学习模型优化策略

    在深度学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架，为研究者和开发者提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。...随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地优化这些模型，使之在有限的计算资源下达到最佳性能，成为了一个至关重要的课题。...本文将深入探讨几种基于TensorFlow的模型优化策略，并通过实战代码示例，帮助读者掌握优化技巧，提升模型的训练效率与预测性能。1. 权重初始化策略良好的权重初始化对于模型快速收敛至关重要。...学习率调整动态调整学习率是提高训练效率的有效手段。...模型剪枝与量化模型剪枝通过移除不重要的权重来减少模型体积，而量化则是将浮点数权重转换为低精度整数，两者都能显著降低模型的内存占用和推理时间。

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    谷歌开源的跨平台高效序列化库：极速访问，内存高效 | 开源日报 No.289

    ，旨在实现最大内存效率。...它允许您直接访问序列化数据而无需先进行解析/拆包，同时具有很好的向前/向后兼性。...以下是 flatbuffers 项目的主要功能、关键特性核心优势： 内存效率：flatbuffers 通过直接访问序列化数据而不需要解析，实了最大内存效率。...提供工具让用户掌控自己的数据和模型。 通过与数据更互动的方式快速迭代正确的数据和模型，从而提高效率。 可以用于创建开源数据库或者模型，并且有很多案例可以参考。...提供了基于 llama3 的问题回答演示。 使用 Next.js 和 FastAPI 构建前后端。 使用 Tavily 进行搜索 API。 支持 Docker 部署和环境变量配置。

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    2021年大数据Flink（十九）：案例一 基于时间的滚动和滑动窗口

    ---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package...，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口  */ public class WindowDemo01_TimeWindow {     public static void...--基于时间的滚动窗口         //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔)         SingleOutputStreamOperator<CartInfo...--基于时间的滑动窗口         SingleOutputStreamOperator result2 = cartInfoDS                 .keyBy(

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    详解基于深度学习的序列推荐算法

    本文首先介绍序列推荐的研究动机与数学定义，并按照相关技术与算法发表的顺序介绍序列推荐技术的三种分类；然后会重点讲解基于深度学习方法的序列推荐算法；最后介绍目前学术界与工业界重点关注的若干前沿话题。...▊ 基于马氏链的序列建模方法 第三类是基于马氏链或者马尔可夫链（Markov Chain，MC）的序列建模方法。...▊ 基于深度学习的序列推荐算法 第四类方法是基于深度学习的序列推荐算法。...如图6所示，从2015年开始，随着深度学习方法在推荐系统与用户反馈预估任务中的广泛应用，序列化推荐系统也适应深度学习的浪潮，众多基于深度学习的序列化推荐算法大量出现，最近几年相关论文发表呈现井喷式增长。...图6 基于深度学习的序列推荐算法论文发展趋势 按照深度学习模型的角度来区分，基于深度学习的序列推荐算法主要由自回归的循环神经网络或非自回归的深度学习模型构建，以及通过记忆神经网络来建模用户行为序列。

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    2021年大数据Flink（二十）：案例二 基于数量的滚动和滑动窗口

    ---- 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4  * 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口  * 需求2:...统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口  */ public class WindowDemo02_CountWindow {     public...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口         //countWindow(long size, long slide)         SingleOutputStreamOperator

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    rpc框架之 avro 学习 2 - 高效的序列化

    同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。...2、scheme/tag信息不重复写入二进制数据，存储及传输更高效 ?...类似刚才的List集合这种情况，这部分信息也需要重复存储到2进制数据中，反序列化时，也不需再关注schema的信息，存储空间更小。...byte数组长度：2 Avro Generic二进制序列后的byte数组长度：2 与前一篇thrift中的序列化结果相比，存储占用的空间比thrift的TCompactProtocol还要小，确实在序列化方面...但是，凡事总有二面性，虽然avro在序列化方面做了不少改进，但是其RPC的实现并没有做出太多的创新，默认提供的HttpServer、NettyServer都是直接用的其它开源产品实现，不象Thrift自己提供了全新的实现

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    【基于Flink的城市交通实时监控平台】需求二：卡口的实时拥堵情况-滑动窗口

    需求分析 卡口的实时拥堵情况，其实就是通过卡口的车辆平均车速和通过的车辆的数量，为了统计实时的平均车速，我设定一个滑动窗口，窗口长度是为5分钟，滑动步长为1分钟。...平均车速=当前窗口内通过车辆的车速之和 / 当前窗口内通过的车辆数量 滑动窗口： 窗口长度是为5分钟，滑动步长为1分钟(为了测试方便，设置为10秒) MySQL建表语句 DROP TABLE IF EXISTS...--基于时间的滚动窗口 10miao SingleOutputStreamOperator> avg = keyedDS...创建一个滚动窗口，窗口长度为10秒，对每个窗口内的数据进行处理。 在窗口函数apply中，累加窗口内通过车辆的车速之和和计算路口通过的车辆数量。...计算窗口内平均车速，如果有通过的车辆，则计算速度总和除以车辆数量得到平均速度；否则，平均速度设置为0.0。 获取窗口的起始时间和结束时间，并将结果以元组形式输出。

    11110
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