概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。
软件测试的某些方面经常会在那些刚接触流程的人中造成混淆——例如在稳定性和可靠性测试之间划清界限。两者通常可以互换使用，并且有一个共同的目标，即确保系统可以在选定的时间范围内稳定运行。
”昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路”，我们先从Redis的特性、用途及数据类型这几个方面介绍下Redis，对其有个总体上的认知。
作为科学计算中的中流砥柱，SciPy 从 2001 年到现在已经走过了十九个年头，它为最优化、积分、微分方程等各种数值计算提供了完整的流程，也为科研分析人员提供了最好用与高效的开源库。
在某些分布假设下，某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此，了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。
Redis 常用的数据类型主要有：String, List, Hash, Set, ZSet 五种，它们分别对应的底层数据结构有：
平常我们我接触最多的是5个入门级数据结构：String，Hash，List，Set，Sorted Set。本文介绍3个高级数据结构：Bitmaps，Hyperloglogs，GEO。
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如果你学富五车，上知深度学习， 下知财务会计，那短短数小时也绝不够你表演。所以，你一定得知晓面试官的套路，随口丢出几个应景的“冷知识”卖个乖巧。
在大数据环境下,我们常常需要处理数量极其庞大的数据集,但由于内存大小的限制,无法直接加载到内存中进行操作。这时就需要设计适合内存受限环境的算法,来解决问题。本文将以在内存不足的情况下,找出亿级规模整数集合中的不重复元素为例,探讨一种基于Bloom Filter的数据结构的解决方案。
以上是Alertmanager项目中的一些主要目录，可以在Alertmanager GitHub[1]上查看最新的源代码和目录结构。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
Redis提供了三种强大数据结构：HyperLogLog，布隆过滤器和布谷鸟过滤器。本文讨论布隆过滤器：
Redis是一款强大的键值对存储系统，其数据结构的多样性是其引以为傲的特点之一。在这篇博客中，我们将深入探讨Redis的主要数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并通过实例代码演示它们的用法。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
随着互联网的发展,大数据应用越来越多。如何在内存有限的条件下,对超大规模数据进行效率处理,是一个值得探讨的问题。本文将以求两个文件共同元素为例,探讨一种基于布隆过滤器的高效算法。
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
Redis 的「内存淘汰策略」和「过期删除策略」，很多小伙伴容易混淆，这两个机制虽然都是做删除的操作，但是触发的条件和使用的策略都是不同的。
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
说起redis的数据结构，大家可能对五大基础数据类型比较熟悉:String，Hash，List，Set，Sorted Set。那么除此之外，还有三大衍生数据结构，大家平时是很少接触的，即：bitmaps、hyperloglog、geo 另外，我觉得，这三个数据结构，只能说是锦上添花。真正在项目中，我还真没用过。 下面大家来看看这三大数据结构的定义和用途
案件回顾 面包是不是变轻了 面包店对外声称每个面包分量为400g 老店主退休，儿子接管面包店 有顾客投诉，面包分量比以前的轻了 统计了30个面包的重量，发现面包平均重量为397g（问题：手工面包不可能每个正好400g，根据数据判断，面包的分量到底有没有变轻？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，其中每个观测对象（各个面包）占一行，测定的变量（购买日期和面包重量）排成一列。将数据导入python。 import pandas as pd breads = pd.read_csv('breads.c
在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，
在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
分布式对外高可用，对内如何让憋出的内伤消化消化。 一、补偿机制的意义 举例一个常见场景： 客户端->购物车微服务->订单微服务->支付微服务 为什么要考虑补偿机制呢? 因为一次跨机器的请求通信可能会通
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
redis 中 zset 是一个有序非线性的数据结构，它底层核心的数据结构是跳表。跳表（skiplist）是一个特俗的链表，相比一般的链表，有更高的查找效率，其效率可比拟于二叉查找树。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构，使其在不同场景下都能发挥作用。以下是一些常见的Redis数据结构：
在 Istio 中，Pilot 是 Istio 控制平面的一个重要组件，它具有以下作用：
选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译 机器之心编辑部 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
本篇文档主要用来介绍英飞凌MCU控制芯片SAK-TC334LP-32F300F AA的使用，基于电动助力转向应用来介绍。包含一些安全机制的执行。
有时候会被问到链表如果做到二分搜索，可能会有部分的人会去把链表中的值保存到数组来进行二分，但是如果知道跳跃表的话，那么这个数据结构就可以解决这个困惑，它允许快速查询一个有序连续元素的数据链表，它的效率可以做到和二分相同，都是O(logn)的平均时间复杂度，其空间复杂度为O(n)。
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
最近一个朋友和我反馈，他坚持刷题2个月，终于去了他梦寐以求的大厂，薪资涨幅非常可观，期间面字节跳动还遇到了原题...并表示目前国内的大厂和一些独角兽，已经越来越效仿硅谷公司的做法，通过面试给定题编程，来考察数据结构 和算法的扎实程度。
在开始正题之前，先闲聊几句。有人说，计算机科学这个学科，软件方向研究到头就是数学，硬件方向研究到头就是物理，最轻松的是中间这批使用者，可以不太懂物理，不太懂数学，依旧可以使用计算机作为自己谋生的工具。这个规律具有普适应，再看看“定时器”这个例子，往应用层研究，有 Quartz，Spring Schedule 等框架；往分布式研究，又有 SchedulerX，ElasticJob 等分布式任务调度；往底层实现研究，又有不同的定时器实现原理，工作效率，数据结构…简单上手使用一个框架，并不能体现出个人的水平，如何与他人构成区分度？我觉得至少要在某一个方向有所建树：
话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
其实大厂的日常实习面试和校招面试差不太多，面试的问题都差不多，八股+项目+算法，都必须要准备，只是说实习面试要求可能不会太严格，比如你实习的算法，即使没写出来，能说出大概的思路，其实也是能过的，秋招的话，可能没写出算法，大概率就凉了。
微服务集群中，每个应用基本都会依赖一定数量的外部服务。有可能随时都会遇到网络连接缓慢，超时，依赖服务过载，服务不可用的情况,在高并发场景下如果此时调用方不做任何处理，继续持续请求故障服务的话很容易引起整个微服务集群雪崩。 比如高并发场景的用户订单服务，一般需要依赖一下服务：
入行数据分析师，从来都不是一蹴而就的。好比钓鱼，不是简单地把诱饵放上鱼钩，然后扔到水中，就可以有鱼上钓，方法、技术与工具，缺一不可。什么是举一反三，什么是学以致用，什么是融会贯通，不是靠一味地执著和花时间就可以达到的，只有由始至终，你都基于最坚实的理论与基础，系统学习技术与实操，熟练掌握各种必要工具，摸索出高效率的学习方法，你才有可能进阶成为优秀的数据分析师。别说你很努力了，现在这个世道谁不努力？关键是看你如何努力，努力在哪些地方！
hash wheel timer它是一个算法，netty用于心跳超时检查，该算法的性能几个共同拥有：Ticks per Wheel （周围tick号码），Tick Duration（一tick持续时间）以及 TimeUnit（时间单位)。左右Tick Duration我感觉应该解释为每一次tick时间间隔。
在计算机科学领域，数据结构和算法是构建强大和高效程序的关键要素。随着问题的复杂性不断增加，对于更高级的数据结构和算法的需求也逐渐增加。本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法，包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。
“描述轨道的某些方程式在解析上无法求解，在数值上求解较慢。为了避免这种潜在的障碍，我充分利用了Mathematica的插值函数功能来创建快速计算、可逆的插值函数， （在我的允许范围内）在数值上与其建模的功能相同。”
Memcached和Redis作为两种Inmemory的key-value数据库，在设计和思想方面有着很多共通的地方，功能和应用方面在很多场合下(作为分布式缓存服务器使用等)也很相似，在这里把两者放在一起做一下对比的介绍 基本架构和思想 首先简单介绍一下两者的架构和设计思路 Memcached Memcached采用客户端-服务器的架构，客户端和服务器端的通讯使用自定义的协议标准，只要满足协议格式要求，客户端Library可以用任何语言实现。 从用户的角度来说，服务器维护了一个键-值关系的数据表，服务器之间
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
在上面的示例中，IX2MqToThirdBaseBiz<S, T>接口被实现为MyX2MqToThirdBaseBiz类，并且指定了S类型为String，T类型为Integer。这样，在实现类中的sendMessage方法就接受String类型的参数，而receiveMessage方法返回Integer类型的值。
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