一、问题描述 下面节点信息都是都是为了写博客虚构的，跟真实节点信息大体相同 Kubernetes 集群中总共有三台 Master，分别是： k8s-master-2-11 k ...

参考：https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/48901183 异常点检测方法 一、基本概念 异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。 常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个 ...

异常点检测算法（一） 1.基于正态分布的一元离群点检测方法 在正态分布的假设下，区域 包含了99.7% 的数据，如果某个值距离分布的均值 超过了 ，那么这个值就可以被简单的标记为一个异常点（outlier）。 2. 多元离群点的检测方法 （1）基于一元正态分布的离群点检测方法 ...

对于python编程的代码，如果需要进行相应的检查其中的错误或者异常，并且确定出现异常语句的大致范围，主要有以下四种方法： 1、第一种方法：遇错即止（告知原因） try 　　......（所需检查语句） 　　......(出错语句) 　　......（后面的代码）%将不进行执行 ...

公司前一段对业务线上的nginx做了整理，重点就是对nginx上负载均衡器的后端节点做健康检查。目前，nginx对后端节点健康检查的方式主要有3种，这里列出： ngx_http_proxy_module 模块和ngx_http_upstream_module模块（自带）官网地址：http ...

因为最近准备看特征点检查方面的源码，而其中最著名的算法就是sift和surf。因此这次主要是学会怎样使用opencv中的sift和surf函数来检测特征点和描述特征点，以及怎样使用其算法来进行特征点匹配。庆幸的是，sift算法虽然是专利，但是在opencv的努力下也获得了作者的允许，将其 ...

一、简介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。在建树过程中，如果一些样本很快就到达了叶子节点（即叶子到根的距离d很短），那么就被认为很有可能是异常点 ...

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