逻辑模型

我们都知道，很多业务系统都是基于 MVC 三层架构来开发的。实际上，更确切点讲，这是一种基于贫血模型的 MVC 三层架构开发模式。 虽然这种开发模式已经成为标准的 Web 项目的开发模式，但它却违反了面向对象编程风格，是一种彻彻底底的面向过程的编程风格，因此而被有些人称为反模式（ anti-pattern ）。特别是 领域驱动设计 （ Domain Driven Design ，简称 DDD ）盛行之后，这种基于贫血模型的传统的开发模式就更加被人诟病。而基于充血模型的 DDD 开发模式越来越被人提倡。 基于上面的描述，我们先搞清楚下面几个问题： 什么是贫血模型？什么是充血模型？ 为什么说基于贫血模型的传统开发模式违反 OOP ? 基于贫血模型的传统开发模式既然违反 OOP ，那又为什么如此流行？ 什么情况下我们应该考虑使用基于充血模型的 DDD 开发模式？ 什么是基于贫血模型的传统开发模式？ 对于大部分的后端开发工程师来说， MVC 三层架构都不会陌生。 MVC 三层架构中的 M 表示 Model ， V 表示 View ， C 表示 Controller 。它将整个项目分为三层：展示层、逻辑层、数据层。 MVC 三层开发架构是一个比较笼统的分层方式，落实到具体的开发层面，很多项目也并不会 100% 遵从 MVC 固定的分层方式，而是会根据具体的项目需求，做适当的调整。 比如

第8章 高性能服务器框架 这一章是全书的核心，也是后续章节的总览。在这一章中，我们按照服务器程序的一般原理， 将服务器结构为如下三个主要模块： I/O处理单元。本章将介绍I/O处理单元的四种I/O模型和两种高效时间处理模式。 逻辑单元。本章将介绍逻辑单元的两种高效并发模式，以及高效的逻辑处理方式----有限状态机。 存储单元。本书不讨论存储单元，因为它只是服务器程序的可选模块，而且其内容与网络编程本身无关。 最后，本章还介绍了提高服务器性能的其他建议。 8.1 服务器类型 8.1.1 C/S 模型 TCP服务器和TCP客户端的工作流程（图） C/S模型非常适合资源相对几重的场合，并且它的实现也很简单，但其缺点也很明显： 服务器是通信的中心，当访问量过大时，可能所有客户端都将得到很慢的响应。 8.1.2 P2P模型 P2P模型使得每台机器在消耗服务的同事也给别人提供服务，这样自由能够充分、自由地共享。 P2P模型的缺点也很明显：当用户之间传输的请求过多时，网络的负载将加重。 P2P模型还存在一个显著的问题，即主机之间很难互相发现。所以实际使用的P2P模型通常带有一个专门的发现服务器。 这个发现服务器通常还提供查找服务，使每个客户都能尽快地找到自己需要的资源。 8.2 服务器编程框架 I/O 处理单元 请求队列 逻辑单元 请求队列 网络存储单元（可选） I/O

逻辑回归 sigmoid函数= \(\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}\) 二项逻辑回归模型 有如下条件概率分布， \(w\) 内已经包含了偏置 \(b\) ： \[P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x)}{1+\exp(w\cdot x)}\] \[P(Y=0|x)=\frac{1}{1+\exp(w\cdot x)}\] 对数几率： \[\text{logit}(p)=\frac{P(Y=1|x)}{1-P(Y=1|x)}=\frac{p}{1-p}=w\cdot x\] 参数估计 设： \(P(Y=1|x)=\pi (x), \qquad P(Y=0|x)=1-\pi (x)\) 似然函数为 \[\prod \limits_{i=1}^N[\pi(x_i)]^{y_i}[1-\pi(x_i)]^{1-y_i}\] 对数似然函数为 \[\begin{aligned} \mathcal{L}(w) &=\sum \limits_{i=1}^N[y_i\log \pi(x_i)+(1-y_i)\log (1-\pi(x_i))] \\ & = \sum \limits_{i=1}^N[y_i(w_i \cdot x_i)-\log (1+\exp(w \cdot x_i))] \end

教材内容总结 第九章学习了面向对象设计的重点是确定问题中的对象，并根据对象的属性和行为把它们抽象分组成类。下面是面向对象分解的四个阶段。 集体讨论:在这个阶段中，为确定问题中的类进行第一轮讨论。 过滤:在这个阶段中，将检查提出的类。 场量:在这个阶段中，将确定每个类的责任。 责任算法: 在这个阶段中，将为每个责任编写算法。 汇编器可以把汇编语言程序翻译成机器码。编译器可以把用高级语言编写的程序翻译成汇编语言(再被翻译成机器码)或机器码。解释器则不仅翻译程序中的指令，还会立即执行它们，不会输出机器语言代码。存在多种高级程序设计语言的模型，被分类为命令式(面向过程和面向对象)或者声明式(功能或逻辑)。命令式模型描述了被执行的处理过程。声明式模型描述了被执行的是什么，而不是怎样被完成。面向过程模型基于要完成的任务体系结构的概念;面向对象的模型基于交互对象的概念。丽数式模型基于函数的数学概念，而逻辑模型则是基于数学逻辑，布尔表达式是关于程序状态的断言。程序用布尔表达式来判断执行哪部分代码(条件语句)或是否重复执行某段代码(循环语句)。程序中的每个变量都有自己的数据类型。所谓强类型化指的是变量是给定类型且只有类型相符的值才能被存人变量。把一个值在人变量叫作给这个变量赋值(赋值语句)。 面向对象的程序用以下结构刻画: 封装:实施信息隐蔽的语言特性，用类结构实现。 继承

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解LR)： (1). https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2). 逻辑回归与交叉熵 (3). https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4). https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5). https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一、逻辑回归介绍 　　逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性回归。线性回归解决的是回归问题，预测值是实数范围，逻辑回归则相反，解决的是分类问题，预测值是[0,1]范围。所以逻辑回归名为回归，实为分类。接下来让我们用一句话来概括逻辑回归(LR): 逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 这句话包含了五点，接下来一一介绍： 逻辑回归的假设 逻辑回归的损失函数 逻辑回归的求解方法 逻辑回归的目的 逻辑回归如何分类 二、逻辑回归的假设 任何的模型都是有自己的假设，在这个假设下模型才是适用的。 逻辑回归的第一个基本假设是假设数据服从伯努利分布。 伯努利分布：是一个离散型概率分布，若成功，则随机变量取值1；若失败

作者 李林锋 发布于 2015年2月7日 | 注意: GTLC全球技术领导力峰会 ，500+CTO技聚重新定义技术领导力！ 18 讨论 分享到： 微博 微信 Facebook Twitter 有道云笔记 邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单 1. 背景 1.1. Netty 3.X系列版本现状 根据对Netty社区部分用户的调查，结合Netty在其它开源项目中的使用情况，我们可以看出目前Netty商用的主流版本集中在3.X和4.X上，其中以Netty 3.X系列版本使用最为广泛。 Netty社区非常活跃，3.X系列版本从2011年2月7日发布的netty-3.2.4 Final版本到2014年12月17日发布的netty-3.10.0 Final版本，版本跨度达3年多，期间共推出了61个Final版本。 1.2. 升级还是坚守老版本 相比于其它开源项目，Netty用户的版本升级之路更加艰辛，最根本的原因就是Netty 4对Netty 3没有做到很好的前向兼容。 相关厂商内容 通过探针技术，实现Java应用程序自我防护 新Java，新未来 你离成为一位合格的技术领导者还有多远？ 你了解技术领导与技术管理的差别吗？ 相关赞助商 QCon全球软件开发大会上海站，2016年10月20日-22日，上海宝华万豪酒店， 精彩内容抢先看 ！ 由于版本不兼容，大多数老版本使用者的想法就是既然升级这么麻烦

逻辑回归模型是业界运用最为广泛的模型，我们从下面几个方面讨论这个模型： 1. 在模型层面上 ，逻辑回归模型是被用来解决分类问题的。由于分类是一个非线性问题，所以建模的主要难点是如何将非线性问题转化为线性问题。主要从两方面入手： - 从分解问题的角度入手 ：通过引入隐含变量（这里举一个例子，来解释什么是隐含变量：当人们在购买衣服的时候，能被其他人观察到的只有购买与否这个行为，而忽略了在这行为之前的内心博弈的过程。这个博弈的过程其实就是内心在比较购买带来的快乐多还是购买带来的烦恼多，是一个概率问题，在统计上，这个过程我们可以看成事件发生比，它表示的是该事件发生于不发生的比率）。将问题划分为两个层次，一个是线性的隐含变量模型，另一个是基于隐含变量模型结果的非线性的变换。 正态分布的累积分布函数几乎和逻辑分布的累积分布函数一样。 其中虚线，呈S形状，因此也被称为S函数（sigmoid函数），它其实就是描述了某一方竞争胜出的概率。 - 从图像的角度入手 ：逻辑回归通过非线性的空间变换，将原空间内非线性的分类问题转换为新空间内的线性问题，再用线性模型去解决。 上图中右图表示原空间，左图表示变换后的空间。可以形象地把右图想象成橡皮泥，握住里面曲线的两头，用力将其拉成一条直线，就得到了左图， 换句话说，在新的线性空间中，线性回归模型就可以很好的拟合数据了。 2. 在模型评估层面

一、游戏服务器特征 游戏服务器，是一个会长期运行程序，并且它还要服务于多个不定时，不定点的网络请求。所以这类服务的特点是要特别关注稳定性和性能。这类程序如果需要多个协作来提高承载能力，则还要关注部署和扩容的便利性；同时，还需要考虑如何实现某种程度容灾需求。由于多进程协同工作，也带来了开发的复杂度，这也是需要关注的问题。 功能约束，是架构设计决定性因素。基于游戏业务的功能特征，对服务器端系统来说，有以下几个特殊的需求： 游戏和玩家的数据存储落地 对玩家交互数据进行广播和同步 重要逻辑要在服务器上运算，做好验证，防止外挂。 针对以上的需求特征，在服务器端，我们往往会关注对电脑内存和CPU的使用，以求在特定业务代码下，能尽量满足高承载低响应延迟的需求。最基本的做法就是“空间换时间”，用各种缓存的方式来以求得CPU和内存空间上的平衡。另外还有一个约束：带宽。网络带宽直接限制了服务器的处理能力，所以游戏服务器架构也必定要考虑这个因素。 二、游戏服务器架构要素 对于游戏服务端架构，最重要的三个部分就是，如何使用CPU、内存、网卡的设计： 内存架构：主要决定服务器如何使用内存，以最大化利用服务器端内存来提高承载量，降低服务延迟。 逻辑架构：设计如何使用进程、线程、协程这些对于CPU调度的方案。选择同步、异步等不同的编程模型，以提高服务器的稳定性和承载量。可以分区分服，也可以采用世界服的方式

本文摘自知乎用户文章的第三章节，源出处地址： 作者：城东 链接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221 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。 当数据预处理完成后，我们需要从所有特征中选择有意义的特征，并将其输入机器学习算法和模型进行训练。 通常来说，从以下两个方面考虑来选择特征： （1）特征是否发散：如果一个特征不发散（ 方差接近于0 ），也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，对于样本的区分作用不大，此类特征可以过滤掉； （2）特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： （1）Filter（ 过滤法 ）：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。 （2）Wrapper（ 包装法 ）：根据目标函数（通常是预测效果评分，或cost function），每次选择（或排除）若干特征。 （3）Embedded（ 嵌入法 ）：先使用某些机器学习的算法和模型训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，只是通过训练来确定特征的优劣。 我们通常使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。 （一

这篇文章讲的太好了，生怕以后被删掉。转到我博文列表里把-。- 正文： 开发者在刚开始尝试实现自己的微服务架构时往往会产生一系列问题 ： 微服务到底应该怎么划分？ 一个典型的微服务到底应该有多微？ 如果做了微服务设计，最后真的会有好处吗？ 回答上面的问题需要首先了解微服务设计的逻辑，科学的架构设计应该通过一些输入并逐步推导出结果，架构师要避免凭空设计和“拍脑门”的做法。 解耦的单体应用和微服务系统在逻辑上是一样的。对于服务拆分的逻辑来说，先设计高内聚低耦合的领域模型，再实现相应的分布式系统是一种比较合适的方式。 服务的划分有一些基本的方法和原则，通过这些方法能让微服务划分更有操作性。最终在微服务落地实施时也能按图索骥，无论是对遗留系统改造还是全新系统的架构都能游刃有余。 微服务拆分的几个阶段 在开始划分微服务之前，架构师需要在大脑中有一个重要的认识：微服务只是手段，不是目的。 微服务架构是为了让系统变得更容易拓展、更富有弹性。在把单体应用变成靠谱的微服务架构之前，单体系统的各个模块应该是合理、清晰地。 也就是说，从逻辑上单体系统和微服务没有区别，某种理想情况下微服务只是把单体系统的各个模块分开部署了而已（最近流行的monorepo把多个服务的代码仓库以模块的形式组织到了一起，证明了这一点）。 大量的实践教训告诉我们，混沌的微服务架构，比解耦良好的单体应用会带来更多麻烦。