本文实现了一个重试的装饰器,并且使用了指数退避算法.指数退避算法实现还是很简单的.先上代码再详细解释. 1.指数退避算法 欠奉.http://hugnew.com/?p=814 2.重试装饰器retry实现 # -*- coding:utf-8 -*- import time from random import randint from struct import Result, ProcedureException def retry(max_retries=3, max_wait_inte

#include<iostream> #include<vector> #include <stdio.h> #include<stdlib.h> //生成随机数用 #include<time.h> //利用时间生成种子 #include<math.h> #define Time 51.2//争用期 using namespace std; int main() { double delaytime=0.0;//重传推迟时间, int

目录: 0.Chrome扩展开发(Gmail附件管理助手)系列之〇——概述 1.Chrome扩展开发之一——Chrome扩展的文件结构 2.Chrome扩展开发之二——Chrome扩展中脚本的运行机制和通信方式 3.Chrome扩展开发之三——Chrome扩展中的数据本地存储和下载 4.Chrome扩展开发之四——核心功能的实现思路 5.Chrome扩展开发之五——采用指数退避算法实现ajax请求的重发,全部完成时触发回调函数 如果你对GmailAssist感兴趣,可以在chrome商店中搜索“

转载自: http://blog.csdn.net/kesenhoo/article/details/7395253 Minimizing the Effect of Regular Updates[最小化定时更新操作的副作用] 最佳的定时更新频率是不确定的,通常由设备状态,网络连接状态,用户行为与用户定义明确的偏好而决定. Optimizing Battery Life([Android Training - 04]优化电池寿命)这一章有讨论如何根据设备状态来修改更新频率.里面介绍了当断开网络

1.整数规划问题 整数规划问题在工业.经济.国防.医疗等各行各业应用十分广泛,是指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,属于离散优化问题(Discrete Optimization). 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数.工作的人数或装货的车数.根据对决策变量的不同要求,整数规划又可以分为:纯整数规划.混合整数规划.0-1整数规划.混合0-1规划. 整数规划与线性规划的差别只在于增加了整数约束.初看起来似乎只要把线性规划得到的非整数

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势

                           KMP算法-Python版 传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道

指数退避 agent.sinkgroups.sg1.sinks=k1,k2,k3agent.sinkgroups.sg1.processor.type=failoveragent.sinkgroups.sg1.processor.priority.k1=10agent.sinkgroups.sg1.processor.priority.k2=20agent.sinkgroups.sg1.processor.priority.k3=30 processor.maxPenality int ms 默

指数退避 可以理解为每次重连失败时,就把重连时间设置为之前的指数级别.例如 2 秒,4 秒,8 秒...... 亚马逊AWS关于指数退避的两篇文章介绍 AWS 中的错误重试和指数退避 Exponential Backoff And Jitter Netty客户端中使用指数退避方式重连 客户端连接服务器时,调用 Bootstrap 的 connect 方法: bootstrap.connect(host, port) 这个方法会返回 ChannelFuture ,ChannelFuture 实现了

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压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

第一篇 基本概念 01 什么是数据结构 02 什么是算法 03 应用实例-最大子列和问题 第二篇 线性结构 01 线性表及其实现 02 堆栈 03 队列 04 应用实例-多项式加法运算 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-c语言实现 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-python语言实现 第三篇 树(上) 01 树与树的表示 02 二叉树及存储结构 03 二叉树的遍历 04 小白专场-树的同构-c语言实现 04 小白专场-树的同构-python语言实现 第三篇 树(中) 01 二叉搜索树

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因