RabbitMQを使ってみる〜クラスタリング編〜 | Tech-Sketch
eXcale開発チームの泉谷(@syguer)です。 今回は前回に続き、Message QueuingのためのミドルウェアであるRabbitMQでクラスタリングする方法について紹介します。 ※本記事ではバージョン3.x以降のクラスタ設定について紹介しています。2.x系とはコマンドや設定方法が異なる場合があります。 RabbitMQのクラスタリング RabbitMQではすべてのノードが起動しているactive/active構成でクラスタリングを行います。 クラスタリングは以下の2つの要素で実現されています。 1.クラスタ 複数のRabbitMQノードに互いを認識させてクラスタを構成します。 クラスタのノード同士は、5672(TCP)ポートをつかってお互いに死活を監視します。 監視の間隔はデフォルトで60秒となっています。 また、クラスタを構成するとノード間でキューを共有します。
Pythonでx-means法を実装した - WEB SALAD
はじめに 最近、このままだと修士論文がすごくシンプルな内容になりそうなことに気づいたので、ページ数を稼ぐためによりよい示唆を得るために、何か分析を足す必要が出てきました。 色々考えた結果、x-means法によるクラスタリングを行うことにしたのですが、同手法のPythonによる実装が見つからなかったので、勉強も兼ねて自分で書くことにしました。 x-means法とは x-means法はk-means法を拡張したものであり、後者が実行時にあらかじめクラスタ数を指定しなければいけないのに対し、最適なクラスタ数を自動で推定できる点が優れています。 その基本となるアイデアはPelleg and Moore(2000)で初めて提案されました。 今回は、これに改良を加えた石岡(2000)の手法を実装しました。 実装 肝心のコードですが、ここに掲載するには少し長いので、Gistに上げておきました。 Impl
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