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  2012年8月31日
JAVA NIO 多线程服务器 1.3版
     摘要: Reactor 模式的 JAVA NIO 多线程服务器，这是比较完善的一版了。Java 的 NIO 网络模型实在是不好用，还是使用现成的好。Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class NIOServer...  阅读全文
posted @ 2013-05-14 16:31 nianzai 阅读(2714) | 评论 (1) | 编辑 收藏
实践是最好的理解方式

    我学东西通常是通过动手的方式来学习，比如最近学习分布式服务协议paxos,自己就动手开发了一个该协议的实现版本。如果不动手实现只是靠学习理论是很难理解这个理论的本身。理解它最好的方式就是实践它。


    根据理论或者原理就来做实现确实很难，这需要很强的代码功底、极高的理解能力以及持久的耐心。


    扎实的功底是一切的开始，没有扎实的功底就无法下手。没有很好的悟性就很难保证事情的正确性。没有良好的耐心就很难保证事情的结果。一次性就能将事情做成做好的，这种人实在太少了。做成一件事情就是在无数的失败、错误中来接近成功，通过失败来纠正、从而一步一步的接近成功。这就注定了需要持久的耐心才能保证成功。

posted @ 2013-04-27 10:13 nianzai 阅读(1958) | 评论 (0) | 编辑 收藏
分布式服务协议paxos仲裁实现代码
1、提出者向leader发出询问消息
2、leader向所有的QuorumPeer发出投票请求
3、QuorumPeer对该请求进行投票，如果消息的txid大于QuorumPeer的txid则通过该投票，否则反对该投票
4、leader根据所有的QuorumPeer投票结果进行计算，如果有一半以上的QuorumPeer通过则接受提出者的请求，否则拒绝提出者的请求
        switch (message.getType())
        {
            case QuorumCode.ask://询问类型
                //询问该事务是否可操作
                Ask task=new Ask(message,sc);
                My.executor.execute(task);
                m.setCode(JuiceCode.OK);
                break;
            case QuorumCode.vote://投票类型
                if(My.txid>=message.getTxid())
                    //拒绝
                    m.setCode(JuiceCode.ERROR);
                else
                {
                    //通过
                    m.setCode(JuiceCode.OK);
                    My.updateMyTxid(message.getTxid());
                }
                break;
            case QuorumCode.ping://ping
                m.setCode(JuiceCode.OK);
                m.setMyid(message.getMyid());
                break;
        }


    public static boolean sendAndVote(Message m) throws IOException
    {
        m.setType(QuorumCode.vote);
        Map<Integer,Response> mp=new TreeMap<Integer,Response>();
        for(Map.Entry<Integer,NIOClient> entry:voteClientMap.entrySet())
        {
            NIOClient client=entry.getValue();
            Response response=client.send(ByteUtil.getBytes(m));
            mp.put(entry.getKey(), response);
        }

        Map<Integer,Message> vote=new TreeMap<Integer,Message>();
        for(Map.Entry<Integer,Response> entry:mp.entrySet())
            vote.put(entry.getKey(), (Message)ByteUtil.getObject(entry.getValue().getData()));

        int ok=0;
        for(Map.Entry<Integer,Message> entry:vote.entrySet())
        {
            Message f=entry.getValue();
            if(f.getCode()==JuiceCode.OK)
                ok++;
        }
        if(ok/(vote.size()*1.0)>1/2.0)
            return true;
        return false;
    }


posted @ 2013-04-23 13:19 nianzai 阅读(1746) | 评论 (0) | 编辑 收藏
分布式服务协议paxos中leader选举实现代码

1、收集第一轮投票结果
2、统计投票数，计算出投票数最大的id
3、如果投票数超过1/2则选该id为leader
4、如果最大投票数id没有超过1/2,则推荐txid最大的id为leader
5、计算出最大的txid及其服务器id
6、计算出最大的txid有几个
7、如果最大txid超过一个，则比较服务器id，推荐服务id最大的为leader
8、发起第二轮投票

Java实现代码如下：
        /**
         * 选举leader
         * @param vote 投票信息
         * @return
         */
        public int forLeader(Map<Integer,Notification> vote)
        {
            //统计leader投票数
            TreeMap<Integer,Integer> tmap=new TreeMap<Integer,Integer>();
            for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vote.entrySet())
            {
                Notification nf=entry.getValue();
                if(tmap.containsKey(nf.leader))
                    tmap.put(nf.leader, tmap.get(nf.leader)+1);
                else
                    tmap.put(nf.leader, 1);
            }
            //计算出投票数最大的id
            int a=0;
            int l=0;
            for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:tmap.entrySet())
            {
                if(entry.getValue()>a)
                {
                    a=entry.getValue();
                    l=entry.getKey();
                }
            }
            //如果投票数超过1/2则选该id为leader
            if(a/(My.serverList.size()*1.0)>1/2.0)
            {
                //选出leader
                if(l==My.myid)
                    My.myServerState=ServerState.LEADING;
                else
                    My.myServerState=ServerState.FLLOWING;
                My.leader=l;
                
                return -1;
            }
            //如果最大投票数leader没有超过1/2,则推荐txid最大的id为leader
            //计算出最大的txid及其服务器id
            long txid=0;
            int leader=0;
            for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vote.entrySet())
            {
                if(entry.getValue().txid>txid)
                {
                    leader=entry.getKey();
                    txid=entry.getValue().txid;
                }
            }
            //计算出最大的txid有几个
            Map<Integer,Notification> vte=new TreeMap<Integer,Notification>();
            for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vote.entrySet())
            {
                if(entry.getValue().txid==txid)
                {
                    vte.put(entry.getValue().id, entry.getValue());
                }
            }
            //如果超过一个，则比较服务器id，推荐服务id最大的为leader
            if(vte.size()>1)
            {
                for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vte.entrySet())
                {
                    if(entry.getValue().id>leader)
                        leader=entry.getKey();
                }
            }
            return leader;
        }
    }

posted @ 2013-04-17 11:15 nianzai 阅读(1867) | 评论 (0) | 编辑 收藏
脚本、Ajax网页内容抓取工具(第二版)
原理：通过浏览器去访问要抓取的Ajax、脚本网页地址，通过读取浏览器内存document来得到脚本执行以后的网页内容

在原有的基础上增加 自定义命令脚本 抓取功能。该功能能够通过用户自定义的脚本来实现与网页的交互，比如填写内容，点击网页上的提交按钮。
这样便能抓取需要提交的网页内容了，特别是需要提交的ajax网页。



Ajax、脚本网页内容抓取工具(第二版)  点这下载
posted @ 2012-09-29 14:26 nianzai 阅读(1825) | 评论 (1) | 编辑 收藏
隐马可夫(HMM)中文分词词性标注程序
     摘要: 本隐马可夫(HMM)中文分词词性标注程序 中的 隐马可夫(HMM)概率模型 是由 PFR人民日报标注语料199801语料库 生成Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class HMM{  ...  阅读全文
posted @ 2012-09-14 17:08 nianzai 阅读(3830) | 评论 (0) | 编辑 收藏
机器学习:Viterbi(维特比)实现程序
wikipedia上有个java版的Viterbi(维特比)实现程序（http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm），但是3个观察序列会标注出4个状态序列。
下面本人写的这个Viterbi(维特比)实现程序就没这个问题，3个观察序列就只标注出3个状态序列。
public class Viterbi
{
    public static void main(String[] args)
    {
        String[] states = {"Rainy", "Sunny"};
        String[] observations = {"walk", "shop", "clean"};
        double[] start_probability = {0.6, 0.4};
        double[][] transition_probability = {{0.7, 0.3}, {0.4, 0.6}};
        double[][] emission_probability = {{0.1, 0.4, 0.5}, {0.6, 0.3, 0.1}};
        forward_viterbi(observations,states,start_probability,transition_probability,emission_probability);
    }
    
    public static void  forward_viterbi(String[] observations, String[] states,double[] start_probability, double[][] transition_probability, double[][] emission_probability)
    {
        int[][] path=new int[observations.length][states.length];
        double[][] r=new double[observations.length][states.length];
        for(int j=0;j<states.length;j++)
        {
            r[0][j]=start_probability[j]*emission_probability[j][0];
            path[0][j]=0;
        }
        
        for(int t=1;t<observations.length;t++)
        {
            for(int i=0;i<states.length;i++)
            {
                double tmp=0;int m=0;
                for(int j=0;j<states.length;j++)
                {
                    double tem=r[t-1][j]*transition_probability[j][i]*emission_probability[i][t];
                    if(tem>tmp)
                    {
                        tmp=tem;
                        m=j;
                    }
                }
                r[t][i]=tmp;
                path[t][i]=m;
            }
        }
        
        double p=0;int m=0;
        for(int i=0;i<r[0].length;i++)
        {
            if(r[r.length-1][i]>p)
            {
                p=r[r.length-1][i];
                m=i;
            }
        }
        
        System.out.println("p="+p);
        
        int[] trace=new int[observations.length];
        trace[observations.length-1]=m;
        for(int t=observations.length-1;t>0;t--)
        {
            trace[t-1]=path[t][m];
            m=path[t][m];
        }
        
        for(int i=0;i<trace.length;i++)
            System.out.println(states[trace[i]]);
    }
}
。

posted @ 2012-09-07 16:43 nianzai 阅读(1973) | 评论 (0) | 编辑 收藏
最大概率分词程序
     摘要: 最大概率分词程序，在所有可能分词路径中选择概率最大的一条路径最为分词结果Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class MPM extends M{   &...  阅读全文
posted @ 2012-08-31 10:12 nianzai 阅读(2436) | 评论 (0) | 编辑 收藏
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