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sse相关知识

  • 【SpringBoot WEB 系列】SSE 服务器发送事件详解
    SSE 全称Server Sent Event,直译一下就是服务器发送事件,一般的项目开发中,用到的机会不多,可能很多小伙伴不太清楚这个东西,到底是干啥的,有啥用 本文主要知识点如下: SSE 扫盲,应用场景分析 借助异步请求实现 sse 功能,加深概念理解 使用SseEmitter实现一个简单的推送示例 <!-- more --> I. SSE 扫盲 对于 sse 基础概念比较清楚的可以跳过本节 1. 概念介绍 sse(Server Sent Event),直译为服务器发送事件,顾名思义,也就是客户端可以获取到服务器发送的事件
  • 消息推送机制-轮询、长轮询、SSE(Server Sent Event)和WS(WebSocket)
    实际应用中经常会有实现页面无刷新更新内容的需求。本文就轮询、长轮询、SSE(Server Sent Event)和WS(WebSocket)介绍具体的应用场景。相关知识点:es6 API、nodejs、html5文章结构:轮询长轮询SSE(Server Sent Event)WS(WebSocket)1. 轮询-数据拉取轮询是在特定的的时间间隔(如每隔1秒),由浏览器(客户端)对服务器发出HTTP request,然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。不管服务端数据有没有变化,客户端都会发起请求,来获取数据。特点:客户端主动向服务器请求数据,服务器被动推送消息。缺点:浏览器需要不断的向服务器发出请求,然而HTTP request 的header是非常长的,里面包含的有用数据可能只是一个很小的值,这样会占用很多的带宽,造成资源浪费。同时也不能保证及时更新最新信息。// 客户端// 1、原生js操作var xhr = new XMLHttpReq
  • K-Means聚类最优k值的选取
    最近做一个文本分类的项目,在最开始的时候会用到K-means的聚类方法,因此需要在文本上找到最佳的聚类数。1. 手肘法1.1 理论手肘法的评价K值好坏的标准是SSE(sum of the squared errors)SSE=∑p∈Ci|p−mi|2SSE=∑p∈Ci|p−mi|2其中CiCi代表第ii个簇,pp是簇CiCi里的样本点,mimi是簇的质心。手肘法的核心思想是:随着聚类数k的增大,样本划分会更加精细,每个簇的聚合程度会逐渐提高,那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且,当k小于最佳聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达最佳聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的最佳聚类数。这也是该方法被称为手肘法的原因。1.2 代码输入数据格式是一个列表,每个元素都是一个n维度向量。from sklearn.
  • 无监督:聚类与改进聚类详解
    聚类:聚类就是将相似的对象聚在一起的过程。如总统大选,选择那部分容易转换立场的表决者,进行针对性的宣传,可以扭转局势。聚类将相似的对象归到同一簇中,相似取决于相似度度量方法。K-means聚类,可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢。K-means聚类:首先,随机确定k个初始点作为质心,将数据集中的每个点分配到一个簇中,即选择一个最近的质心进行分配,而后每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。直到类间距离足够大,类内距离足够小。随机初始化质心时,必须找到数据集的边界,通过找到数据集中每一维数据的最大和最小值,然后生成0-1之间的随机数并通过取值范围和最小值确保随机点在数据的边界之类。用于度量聚类效果的指标可以是SSE(误差平方和)。我们可以通过增加簇的数量来减小SSE,若想要保持簇的总数不变,可以将某两个簇进行合并。合并的方法:(1)合并最近的质心;(2)合并两个使得SSE增幅最小的质心,该方法必须在所有可能进行合并的簇之间做计算SSE。二分K-means:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二,

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