Application Request Routing and the IIS 7.0 Web Management
Service:http://blogs.msdn.com/carlosag/archive/2008/08/21/ARRandWMSVC.aspx

 

支持智能现场要

1,为什么用梯度下降?(没有解析解,用数值解来求解)

IIS request filtering woes:
http://improve.dk/blog/2009/09/23/iis-request-filtering-woes 

如今证明为什么梯度方向是函数f(x)增加极其抢之主旋律,这里涉及到几乎独概念:

ARR可以于磁盘上缓存任何经过服务器的HTTP通信。
通过结合磁盘缓存连同层次化的IIS网站运行ARR的IIS
web服务器,CDN和层次化服务器的力可大大降低到达源服务器的网络流量。 

如果w*Xi<0,那么样本点(Xi,
yi)中的 yi 等于-1

ARR简单的游说哪怕是一个IIS7的载重均衡模块,可以同次管理几近只IIS
6/7底服务器集群,规则依据URL,或者根据HOST NAME,或者依据HTTP
HEADER。微软的Application Request Routing(ARR)
2.0驱动Web管理员,虚拟主机提供商,内容分发网络(CDN)通过根据规则路由,机器名匹配,HTTP请求的载重均衡和分布式磁盘缓存来增进Web应用程序的之而扩展性和可靠性。有矣ARR技术,管理员可以优化资源和应用服务器的军事管制基金。

 

大抵服务器场管理,使管理试点与A / B测试方案。

点说的second way of doing so. second way就是Normal Equation方法

动用ARR,管理员可以创建强大的冲规则之URL,HTTP HEADERS
变量,并决定顶适用的WEB应用服务器。ARR于应用层进行路由于精选,并可当其上加上BIG
IP 5立好像硬件负载均衡器或者是Windows
负载均衡技术,进行三重叠架构路由。典型的几乎种植艺术:使用ARR,管理员可以将*.aspx路由到一个独立应用服务器上。

 

Application Request Routing:
http://www.iis.net/expand/ApplicationRequestRouting

因前的介绍,梯度实际上是求偏导数,因此L(w,b)分别指向w
和 b 求偏导数:

CDN/ECN 环境的缓存代理节点

次只无等式是:统计 1

Application Request
Routinghttp://technet.microsoft.com/en-us/library/ee683905(WS.10).aspx

的点X=[x1,x2,…xn]成的集合,称为空间R的超平面。

支持FAILED REQUEST TRACING RULES

 

缓存压缩对象

原文:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6714526.html

据悉磁盘高速缓存

其三,感知机学习算法的收敛性证明

特性:

个中第一个未齐号成立是因:wk*wopt  >=
 knr
 

长机名的配合简化Web服务器的管住,并创造再多的商业机会。

咱的靶子是,找到一个(w,b),能够以线性可分割的数额集T中的备的样本点正确地分为两好像。

使正规的IIS MANAGER更便于管理几近个WEB FARMS

令w1,w2,…wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi免为零星,由具有满足线性方程w1*x1+w2*x2+…+wn*xn=v

根据HTTP的路由决策

 

依据流量与URL的服务器常规状态检查

所谓科学地分类,就是:如果w*Xi>0,那么样本点(Xi,
yi)中的 yi 等于1

复写缓存控制指令

第二,感知机学习算法

支撑智能字节范围之

叫得一个函数f(x),通俗地说道方向导数就是决定
自变量x
可以向哪个方向动。比如当f(x)地界及,x往某个方向走时,就无以定义域的范围外了,那x是勿克为该方向转变之。假设
d 是f(x)底一个可行方向,||d||=1,那么函数f 的价当 x 处 沿着方向d
的增长率increase_rate,可以用内积表示:

管制并监视所有的服务器配置。

假如以此优化问题可以用梯度下降法来探寻最好美好的(w,b)

优化带宽的应用以及透过缓存扩展服务器的力量

 

化过的负荷均衡算法

最后,将追寻(w,b)问题转化为极端小化损失函数,即转向为一个不过优化问题。(损失函数越小,说明误分类的样本点“越少”—或者说分类失败的程度越低)

负载均衡得有效的增长资源的利用率

 

Fixing Flash bugs and intercepting IIS Application Request Routing
cookies
:http://improve.dk/blog/2009/12/09/fixing-flash-bugs-by-intercepting-iis-application-request-routing-cookies

 统计 2

ARR给予管理员,创建、管理、应用LOAD
BALANCING(负载均衡)规则之力量,管理员可以要求轻松地增长一个服务器到WEB
FARMS里去,ARR同时寓了对每台单独的服务器实时流量、URL测试的监能力。管理员这时起能力在IIS
7的MANAGER中查看WEB FARMS中每个服务器的统计信息。

假定在感知机中是如出一辙涂鸦单独选取一个误分类点对(w,b)进行迭代创新,选择梯度的大势拓展翻新,故更新的公式如下所示:

因COOKIES识别单个客户端,并活动分配到WEB FARMS中制定服务器的力。

②增加的大势—方向导数

 

设有的误分类点都当集合M中,得到的损失函数如下:

缓存层次管理

 

热身缓存模式

也就是说,increase_rate的最好老价值吗:统计 3

经匹配的URL模式去缓存内容

切切实实说明过程呈现《统计上方法》p32-p33页

无独有偶整理好之,关于ARR的素材打包下载:
http://cid-33478a966734670f.skydrive.live.com/self.aspx/.Public/ARR.7z

以数据集中的所有样本点正确地分拣,则称数集T线性可划分。

动用IIS管理器浏览缓存的始末

1,超平面的定义

其次只非抵号起是盖:柯西-施瓦兹不等式

成地方的老二个未等式,有:

梯度方向是函数L(w,b)增加极其抢的取向,而如今只要最好小化L(w,b),在目前的(w,b)点,从梯度的负方向搜寻下一个(w,b)点,那么找到的(w,b)就是使L(w,b)减少的极其抢之来头直达之深点(还和寻找的升幅有关)了。

minL(w,b)没有
analytical
solution,我的解是:不克透过数学公式各种推导,最终求得一个有关最妙的w
和 b 的解除。比如,Stanford CS229学科中cs229-notes1.pdf 中要解 linear
regression 的代价函数J(θ)的参数θ,可以动用Normal Equation 方法:直接冲公式得到θ

梯度是单向量,由于x=[x1,x2,…xn]凡n维的,梯度就是对x的各个分量xi求偏导数:统计 4

3,感知机模型

比方发生某个点(Xi,
yi),使得yi(w*Xi)<0,则称超平面w*X对该点分类失败,这个点即是一个误分类的点。

如何找到(w,b)?—感知机学习算法做的从事

①梯度

对此数据集T={(X1,
y1),(X2, y2)…(XN,
yN)},Xi belongs to Rn,yi
belongs to {-1, 1},i=1,2,…N

w*X=w1*x1+w2*x2+…+wn*xn<0,将X标记为另外一样近乎

统计 5

2,数据集的线性可划分

||w||是一个常数,对最小化L(w,b)没有影响,故忽略的。

老三独无抵号起是盖:亚个不等式 和
||wopt||=1

同样,感知机模型

感知机模型,对承诺着一个超平面w*X+b=0,这个超平面的参数是(w,b),w是跨平面的法向量,b是超平面的截距。

由数量集T是线性可分割的,假要存在一个了不起的超平面wopt,且||wopt||=1,wopt可知将T中的有所样本点正确地分类。

 

 

 

从概念可以望:超平面就是沾的会师。集合中之之一一点X,与向量w=[w1,w2,…wn]的内积,等于v

如前所述,若对分类,则于数据集
T中外一个点(Xi,
yi),都有yi(w*Xi)>0

increase_rate等于:统计 6 
  此时,increase_rate取最可怜价值,且可行方向d 就是梯度方向!

x统计 7

 

根据柯西-施瓦兹不等式发:(后面算法的收敛性证明呢会见用到)

 

统计 8

统计 9

统计 10

《统计上方式》

季,参考文献

f(X)=sign(w*X+b),其中sign是记函数。

而当 d
=统计 11
时,根据内积的定义:

突出地,如果令v等于0,对于训练集中某个点X:

对此误分类的触发,有yi(w*Xi)<0。而离开连接大于0的,因此,某个误分类的触及及超平面的偏离表示也:

 统计 12

假使发生某个点(Xi,
yi),使得yi(w*Xi)<0,则称超平面w*X对该点分类失败。采用具有不知不觉分类的点到超过平面的偏离来衡量分类失败的档次。

Gradient descent gives one way of minimizing J. Let’s discuss a second way of doing so, 
this time performing the minimization explicitly and without resorting to an iterative algorithm. 

如在有超平面S:w*X=0

故此,给一定越平面
w*X=0,对于数据集 T中另外一个点(Xi,
yi),都有yi(w*Xi)>0,这样T中持有的样本点都给正确地分类了。

既我们的对象是将T中颇具的样本点正确地分类,那么对于有(w,b),先押一下其当怎样点达到分类失败了。由前所陈述:

这就是说现在,到底为哪个方向增高,能够使
increase_rate 最酷也?也便,d取哪个方向,使 increase_rate
最大?

统计 13

另外一个缘故是(不晓针对怪):在《机器上基础》视频中称到NP-Hard问题。

 因此,若要尽小化L(w,b),往梯度的负方向寻找(w,b),能如L(w,b)下降得极其抢。

统计 14

 

w*X=w1*x1+w2*x2+…+wn*xn>0,将X标记为平类似

超平面wopt大凡可观的超平面,能够全面地用拥有的样本点正确地分离。wk凡以感知机学习算法使用梯度下降持续迭代求解的超平面,二者之间的内积,用来衡量这半个超平面的接近程度。因为个别独向量的内积越怪,说明及时半单向量越相似(接近),啊即是说:不断迭代后的wk更是接近完美之超平面wopt了。(向量的模为1,||wopt||=1)

《最优化导论》

n维空间Rn中一点Xi到超平面w*X+b=0的离开公式:统计 15,可参考接触至面的去公式。

梯度下降,则是一模一样栽迭代算法,使用持续迭代(w,b)的方法,使得L(w,b)变得更粗。

当认证过程被,推导出了有限独无等式,一个是:wk*wopt
 >=  knr
 统计(k是迭代次数,n是迭代步长,r是min{yi(wopt*Xi))

取r=min{yi(wopt*Xi)}
,并且令R=max||xi||
  ,则迭代次数k满足下列不等式: