腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
算法和应用
专栏成员
举报
44
文章
28168
阅读量
9
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(44)
编程算法(11)
分布式(6)
线性回归(4)
二叉树(4)
cdn 边缘计算(3)
决策树(3)
嵌入式(2)
神经网络(2)
高性能计算(2)
数据分析(2)
NLP 服务(1)
机器学习(1)
深度学习(1)
批量计算(1)
日志服务(1)
时序数据库 CTSDB(1)
天御验证码(1)
腾讯云测试服务(1)
es 2(1)
量子密钥管理服务(1)
缓存(1)
监督学习(1)
数据处理(1)
数据结构(1)
云计算(1)
任务调度(1)
密钥管理服务(1)
即时通信 IM(1)
allocation(1)
analysis(1)
case(1)
free(1)
hidden(1)
matching(1)
numbers(1)
probability(1)
protocols(1)
selection(1)
table(1)
集群(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
在流式模型和分布式模型中实现最优矩估计
分布式
es 2
即时通信 IM
摘要:数据流模型中最古老的问题之一是近似第p个矩∥X∥pp=Σni= 1 | Xi | pof基础向量X∈Rn,它表示为poly(n)更新的序列。坐标。特别感兴趣的是当p∈(0,2)。虽然当允许正和负更新时,已知这个问题的紧密空间界限(ε-2logn)位,但令人惊讶的是,当所有空间复杂性都存在差距时更新是正的。具体来说,上限是O(ε-2logn)位,而下限只是Ω(ε-2 + logn)位。最近,假设得到了O~(ε-2 + logn)位的上界。更新以随机顺序到达。
罗大琦
2019-07-18
607
0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档