训练模型中的引入测试数据集
使用一批训练数据集进行模型训练，需要将训练数据分为：一份训练数据以及一份测试数据。
这样做的目的，也是为了解决模型过拟合，欠拟合的问题。
Go调度器，Goroutine是如何调度的，Go协程运行在用户态还是内核态？
这篇文章大概是要解决这几个问题，整理起来有点麻烦，其实前面的问题，大神们已经讲了很多了，我主要是碰到其中最后一个问题，这算是一道面试题，很有意思的面试问题，估计很少有人会深入考虑这个问题，嗯，其中也包括了我。。。
刚学习Goroutine时，就应该会看到一些文章说过，goroutine是非抢占式的，或者称之为协作式抢占调度，其运行在用户态。
访问策略如图，Apollo整体由三个部件Portal、apollo-configservice和apollo-adminservice(占用端口8070, 8080, 8090)组成：
快速的部署和更新底层设备需要一个类似于分发二进制文件的平台，根据这个需求，依托于etcd做了一个简略的OTA平台。
ETCD又类似于消息发布和订阅的操作，通过key的目录，可以划分不同的空间，执行不同的任务，可以满足我们的需求。
整体设计如下：
1 | 文章作者:lday |
本文翻译自Serializability and Distributed Software Transactional Memory with etcd3
新的etcd3 API引入了新的更加强大的原语，相比较于etcd2的限制，这些新的原语充分利用了系统的能力。作为评估etcd3性能的一部分，我们花费了很大力气来使用新的API开发分布式的并发算法。
etcd3的访问序列化要优于etcd2的隔离模型。当应用更新若干个相关的key时，通常需要这些更新要么全部成功，要么全部失败，进而维持应用程序数据的一致性。在实际应用中，etcd3的事务操作和它的多修订版本数据存储给予了etcd一种用于表达原子性的方式，这种原子性基于对多次修订的序列化。在etcd2上，每一个key的更新是独立提交到数据存储上的；这样就无法做到整个提交的原子性。为了评判etcd3的原语是否正确以及性能情况，我们实现了通用的分布式同步控制“食谱”，并进行了基准测试。
这篇文章关注于etcd3新的最小事务接口所提供的原子性。我们将涵盖etcd3的事务，并且演示通过事务来实现原子更新。接着，我们将通过概要介绍一个简单的客户端侧软事务实现来展示etcd的修订元数据如何自然的映射到软事务内存（STM）上。最后，我们将说明这种软事务内存实现是分布式共享锁的一种高性能替代。
GFS MapReduce BigTable关系
GFS（2003年发表）使用商用硬件集群存储海量数据。文件系统将数据在节点之间冗余复制。MapReduce（2004）是GFS架构的一个补充，因为它能够充分利用GFS集群中所有低价服务器提供的大量CPU。它与GFS一道形成了处理海量数据的核心力量，包括构建Google的搜索索引。不过这两个系统都缺乏实时随机存取数据的能力，意味着尚不足以处理Web服务。
GFS的另一个缺陷就是，它适合存储少许非常非常大的文件，而不适合存储成千数万的小文件，例如社交平台上的图片，因为文件的无数据信息最终要存储在主节点的内存中，文件越多master的压力越大。
这时候需要一个能够驱动交互应用的解决方案，且能够同时利用以上两种基础架构和依靠GFS 存储的数据冗余和数据可用性较强的特点。存储的数据应该拆分成特别小的条目，然后由系统将这些小记录聚合到非常大的文件中，并提供一些索引排序，让用户可以查找最少的磁盘就能够获取到数据。最终，它要能够及时存储爬虫的结果，并跟MapReduce协作生成搜索索引。于是考虑放弃关系型的特点，采用简单的API来进行增删改查操作，另加一个扫描函数，以在较大的键范围或全表上迭代扫描，最终形成一个管理结构化数据的分布式存储系统BigTable（2006）。
值得一提的是CAP定理，当中指出，一个分布式系统只能同时实现一致性、可用性和分区容忍性（独立性）中的两个，不可能三者兼顾。放宽一致性的要求会提升系统的可用性。
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