一、問題描述 下面節點信息都是都是為了寫博客虛構的，跟真實節點信息大體相同 Kubernetes 集群中總共有三台 Master，分別是： k8s-master-2-11 k ...

參考：https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/48901183 異常點檢測方法 一、基本概念 異常對象被稱作離群點。異常檢測也稱偏差檢測和例外挖掘。 常見的異常成因：數據來源於不同的類（異常對象來自於一個 ...

異常點檢測算法（一） 1.基於正態分布的一元離群點檢測方法 在正態分布的假設下，區域 包含了99.7% 的數據，如果某個值距離分布的均值 超過了 ，那么這個值就可以被簡單的標記為一個異常點（outlier）。 2. 多元離群點的檢測方法 （1）基於一元正態分布的離群點檢測方法 ...

對於python編程的代碼，如果需要進行相應的檢查其中的錯誤或者異常，並且確定出現異常語句的大致范圍，主要有以下四種方法： 1、第一種方法：遇錯即止（告知原因） try 　　......（所需檢查語句） 　　......(出錯語句) 　　......（后面的代碼）%將不進行執行 ...

公司前一段對業務線上的nginx做了整理，重點就是對nginx上負載均衡器的后端節點做健康檢查。目前，nginx對后端節點健康檢查的方式主要有3種，這里列出： ngx_http_proxy_module 模塊和ngx_http_upstream_module模塊（自帶）官網地址：http ...

因為最近准備看特征點檢查方面的源碼，而其中最著名的算法就是sift和surf。因此這次主要是學會怎樣使用opencv中的sift和surf函數來檢測特征點和描述特征點，以及怎樣使用其算法來進行特征點匹配。慶幸的是，sift算法雖然是專利，但是在opencv的努力下也獲得了作者的允許，將其 ...

一、簡介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一種高效的異常檢測算法，它和隨機森林類似，但每次選擇划分屬性和划分點（值）時都是隨機的，而不是根據信息增益或者基尼指數來選擇。在建樹過程中，如果一些樣本很快就到達了葉子節點（即葉子到根的距離d很短），那么就被認為很有可能是異常點 ...

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