alexmiaomiao-CSDN博客

原创 python 二叉树后序遍历非递归

今天拼多多面试，面试官让我写非递归的二叉树后序遍历，听到这个题目我就感觉不妙，根本不记得了啊，唯一记得的是后序是最难的，还有，需要用栈。没办法，只能先硬着头皮试试，一开始大脑跟纸一样空白，后来突然灵机一动，想到这么一个方法，就不管了写出来再说。写完给面试官看，面试官好像没看懂（尴尬），我就跟他解释了下（其实我心里一点把握都没有），他好像也没说啥就问别的了。结果晚上回寝室，我测试了下我的...

2018-08-18 21:19:28 2280 7

原创移植mpt3sas驱动

Fullnat的lvs内核在华为的服务器上正常运行，但在浪潮的服务器上却报如下错误，不能正常启动。[ 103.5652276 ] Kernel panic - not syncing: Attempted to kill init!而6.5版本的红帽官方内核是能正常启动的。经排查，发现是浪潮服务器主板上用了SAS卡，但Fullnat的lvs

2017-08-08 14:54:52 4180

原创 LVS内核性能测试

ab是apache自带的一个很好用的压力测试工具，安装完apache就可以使用yum install httpd比如可以模拟100个并发用户，对一个页面发送1000个请求。其中-n代表请求数，-c代表并发数，10.158.116.200是lvs服务器的虚地址。ab -n 1000 -c 100 10.158.116.200/i

2017-08-07 16:25:59 1473

原创 LVS服务器实验

一、LVS简介LVS（Linux Virtual Server），是一个服务器集群系统项目。随着互联网的飞速发展，人们对于服务器的要求越来越高。很多网络服务因为访问次数爆炸式地增长而不堪重负，不能及时处理用户的请求，导致用户进行长时间的等待，大大降低了服务质量。如何建立可伸缩的网络服务来满足不断增长的负载需求已成为迫在眉睫的问题。针对高可伸缩、高可用网络服务的需求，我们给出了基于IP层

2017-08-04 11:09:39 490

原创 Cobbler多系统自动化安装

Cobbler是一个快速网络安装linux和windows的服务，使用简单的命令即可完成PXE网络安装环境的配置，同时还可以管理DHCP、DNS、以及yum仓库、构造系统ISO镜像。cobbler check 核对当前设置是否有问题cobbler list 列出所有的cobbler元素cobbler report 列出元素的详细信息cobbler

2017-08-04 11:06:38 664

原创 Linux内核编译

内核，是一个操作系统的核心。它负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统，决定着系统的性能和稳定性。Linux作为一个自由软件，在广大爱好者的支持下，内核版本不断更新。新的内核修订了旧内核的bug，并增加了许多新的特性。如果用户想要使用这些新特性，或想根据自己的系统度身定制一个更高效，更稳定的内核，就需要重新编译内核。一、准备内核下载内核源代码的压缩包并用tar指令释放

2017-07-27 10:29:01 574

原创 FTP建立本地源

用虚机建立PXE服务器的时候，为了方便安装软件，可以在实机上搭建一个本地源。这里做四个源：11G base/ 14G epel/ 660M extras/ 4.1G updates/。YUM的基本工作机制如下：服务器端：在服务器上面存放了所有的RPM软件包，然后以相关的功能去分析每个RPM文件的依赖性关系，将这些数据记录成文件存放在服务器的某特定目录内。客户端：如果需要安装某个软件时

2017-07-14 09:22:55 730

原创 PXE+Kickstart实现自动装机

一、搭建PXE服务器PXE服务器——预启动执行环境——指示客户端计算机直接从网络接口启动、运行或安装操作系统，而不需要烧录CD/DVD或使用某个物理介质，它可以减轻你网络中多台机器同时安装Linux发行版的工作。1.安装并配置DNSMASQ服务器（给客户机分配静态IP）#yum install dnsmasqDNSMASQ的默认的主配置文件dnsmasq.conf位于/et

2017-07-13 10:29:59 2120

原创 SVM的对偶问题与核方法

支持向量机（SVM）算法里，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题来求解。对偶问题通过优化拉格朗日乘子矢量α来间接得到权值矢量ω，因此与样本的特征维数d无关；并且，训练样本以任意两个矢量内积的形式出现，而不必知道每一维的具体特征。这两个特点是引入核方法的基础。核方法的实质是将d维的输入空间映射到r维的特征空间(r > d)。这样，原来低维里线性不可分的训练样本，在高维里可能用一个超平面

2017-03-13 16:34:27 1333

原创 PCA方法与Fisher准则

PCA方法是一种简单的线性降维（特征提取）方法，这里不讨论其数学推导。基本步骤如下：1）计算样本集合X（D维）的均值矢量mu和协方差矩阵sigma；2）计算sigma的特征值和特征矢量，按特征值降序排列；3）选择前d个特征矢量构成矩阵E；4）D维的矢量x可以转换为d维的矢量x’：x’ = ET（x - mu）。PCA方法等价于在原特征空间里建立了一个新坐标系，该坐标系的

2017-03-12 00:05:31 3330 2

原创 KD树与决策树

KD树是提高K近邻法计算效率的一种手段，类似二叉查找树。不过二叉查找树中的数据是一维的，而K近邻的训练样本往往是多维的。所以，在建树的过程中，需要进行特征维度的选择。合理的方式是，每轮递归选择方差最大的特征S作为区分标准，以S的中位数作为根节点。这样能保证寻找最近邻的快速性，构建出均衡的二叉树。决策树是一种可以直接用来分类的树形结构，这是和KD树单单是为了快速找到最近邻的最大不同。决策树的特征

2017-03-09 17:13:13 1500

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