超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。 需要注意的是： （1）超几何分布的模型是不放回抽样。 （2）超几何分布中的参数是M,N,n，超几何分布记作X~H(n,M,N)。
墨墨导读：在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
中国计算机大会由中国计算机学会（CCF）创办于2003年。中国计算机大会是中国计算机领域级别最高、规模最大的学术盛会。旨在探讨计算机及相关领域最新进展和宏观发展趋势，展示中国学术界、企业界最新成果，使不同领域的专业人士能够获得探讨的机会并获得所需信息。
① 属性概率 : 贝叶斯信念网络中 , 每个节点的概率都可以使用贝叶斯公式计算 ;
目前市场上仍然存在大量的中小型企业由于缺少投入，管理水平较低，而在数据资源的管理上缺乏有效的管理机制，迫切需要实现基本的文档集中存储、传递与共享，云存储应运而生。 云存储作为一种新兴的网络存储技术，能够充分利用现有硬件的存储能力，分布计算，提高存储能力。组织如果想要利用云存储，那么数据的安全性是头等大事。一旦IT部门决定将数据移动到云，相当于把组织众所周知的王冠放到其他的存储器，变成别人的工具。在这一点上，就好像数据受云提供商的摆布，云提供商决定如何存储数据。但是，如果数据经过适当加密，并
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在云计算蓬勃发展之后，雾计算等概念也相继涌现。最近两年，边缘计算又成为另一个令人眼花缭乱的概念。有人预言：边缘计算将替代云计算。那么边缘计算究竟是什么鬼？
大会次日，在结束了上午九大主题报告，下午几十个技术论坛之后，迎来了大会重磅环节——CCF 颁奖晚宴，CCF 秘书长杜子德作为主持人，在大家享受珍馐美味时，将晚宴推向一波又一波高潮。
（1）P-P图。以样本的累积频率作为横坐标，以安装正太分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点，如果服从正太分布，则样本点围绕第一象限的对角线分布。
今天是概率统计专题的第5篇文章，这篇文章的出现意味着高等数学专题我们已经告一段落了。高数当中剩下的内容还有很多，比如多重积分、微分方程求解等等内容。但对于算法领域来说，基本的微积分已经基本上足够了，本着学以致用，用不到就不学的精神(大雾)，所以我们就不再继续往下延伸，如果以后有相关的内容涉及，我们再来开文章单讲。
在年度的薪酬数据分析中，很多同学都会问我们如何去确定一个层级里档位的最大值和最小值呢，在薪酬的档位分布中，有等差分布和等比分布，等差分布相对比较的稳定，计算简单。等比分布计算比较的复杂，但是等比分布的激励性更加的强。
计 算机技术迅速发展。从硬件技术看，CPU速度越来越高，处理能力越来越强；从软件技术看，应用程序的规模不断扩大，特别是Internet及WWW的出 现，使计算机的应用范围更为广阔，许多应用程序需在网络环境的异构平台上运行。这一切都对新一代的软件开发提出了新的需求。在这种分布异构环境中，通常存 在多种硬件系统平台(如PC，工作站，小型机等)，在这些硬件平台上又存在各种各样的系统软件(如不同的操作系统、数据库、语言编译器等)，以及多种风格 各异的用户界面，这些硬件系统平台还可能采用不同的网络协议和网络体系结构连接。如何把这些系统集成起来并开发新的应用是一个非常现实而困难的问题。
正态分布分布在概率论与数理统计中处于核心地位。它最初作为二项分布计算的渐近公式由棣莫弗引进，后被拉普拉斯发展成系统的理论，但把它作为一个分布来进行研究则归功于高斯，他在19世纪初的测量误差研究中导出的误差函数，后被高斯命名为正态分布。因此正态分布又称高斯分布。这项研究又是当代统计学中重要思想——最大似然估计的源头。
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多，比如客户提供一个高价值人群，借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。
本文介绍了机器学习中的10个最重要的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-means、PCA、异常检测和推荐系统。这些算法在各种应用场景中都有广泛应用，比如图像分类、文本分类和推荐系统等。文章还介绍了如何通过随机梯度下降法解决大规模机器学习问题，以及如何使用在线学习和分布计算来提高机器学习算法的性能。
前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。
正如人们在各种日常活动中存在着形形色色的代理机制一样，在计算机科学领域，代理机制乃是解决各种复杂难解问题的基本途径之一。
目前市场上仍然存在大量的中小型企业由于缺少投入，管理水平较低，而在数据资源的管理上缺乏有效的管理机制，迫切需要实现基本的文档集中存储、传递与共享，云存储应运而生。 云存储作为一种新兴的网络存储技术，能够充分利用现有硬件的存储能力，分布计算，提高存储能力。组织如果想要利用云存储，那么数据的安全性是头等大事。一旦IT部门决定将数据移动到云，相当于把组织众所周知的王冠放到其他的存储器，变成别人的工具。在这一点上，就好像数据受云提供商的摆布，云提供商决定如何存储数据。但是，如果数据经过适当加密，并且加密技术管理得当
没错，这类国产软件除了给出一个成绩之外，还会告诉你“击败了全国**%的电脑”。这里我们谈谈百分比计算的原则，一并解释为什么不存在100%的情况。
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：
Object Detection via Aspect Ratio and Context Aware Region-based Convolutional Networks
1 这次我不是来灭火的，我觉得现在为炙手可热的区块链添一把柴正是时候。 在大多数人的概念中，区块链就是比特币。了解多一点的，可能还会说起来现在充斥于各交易所形形色色的虚拟货币。然后接下来一句可能就是：暴跌啊，惨不忍睹... 如果仍然只是把“区块链”跟“虚拟货币”联系在一起，我想你对区块链的认知，不过还停留在入门阶段。 先说结论，区块链的技术，和技术即将带来对业界的冲击，将会是互联网出现以来最大的一次。称其为“第二代互联网”一点都不过分。不相信？且听我为你慢慢解说。 2 区块链并不仅仅是比特币，但
HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术，用来处理高通量计算（High Throughput Computing ）的相关问题。高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思，也就是调度计算机资源的能力。与高性能计算（HPC）不同，高通量计算（HTC）应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力，并充分利用集群或网络内计算资源。长时间计算时，集群或网络内计算资源往往是不可靠的，这中间蕴含了计算资源管理和任务调度的问题。
1、前端使用 Twemproxy 做代理，后端的 Redis 数据能基本上根据 key 来进行比较均衡的分布。后端一台 Redis 挂掉后，Twemproxy 能够自动摘除。恢复后，Twemproxy 能够自动识别、恢复并重新加入到 Redis 组中重新使用。
引言：Excel提供了几个工作表函数来处理正态分布或“钟形曲线”，这里介绍Excel的正态分布函数为统计上的挑战所提供的帮助。本文学习整理自exceluser.com，供有兴趣的朋友参考。
编辑：克雷格 【新智元导读】数字世界是散的、虚拟的，智能世界是凝结的、现实的，华为作为中间的桥梁，数字世界和智能世界联结起来，这是任正非透露的华为新一年的战略方向。 最近，华为“心声社区”发表了一篇《任正非在公司愿景与使命研讨会上的讲话》，透露了华为新一年的战略方向。 任正非在讲话中提到，华为立志以数字世界面向客户，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 今天，华为轮值CEO胡厚崑发表新年献词，宣布华为“三十而立”的新蓝图：构建万物互联的智能世界。 目前，华为的终端产品、服务等已
数据决定了任务的上限，模型方法决定达到上限的能力。在这里想借助信息熵的一些概念来对数据的重要性做一些分析，将数据的分布差异度量出来，并据此得到特征对于分类的重要性度量。 对于特征的重要性的分析不适合放到特征特别多的情况下，因为往往特征之间是不独立的，所以去统计大量的特征组合的分布是一件很费时间的事情，但是本文的方法对于单个特征或者中少量的特征还是可以尝试的。
贝叶斯定理在数据分析、机器学习和人工智能等领域有广泛的应用。贝叶斯定理（Bayes' theorem）是一种用于计算条件概率的重要定理，它基于条件概率的定义，描述了在已知某一条件下，另一个条件发生的概率。
在产业数字化和数字产业化的大背景下，大数据、区块链、云计算等技术已成为产业发展的重要引擎，尤其是区块链技术，作为分布式的网络数据管理技术，对新基建的作用以及对整个产业的价值令人期待。
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。
今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标：p值，对，你也许很清楚的知道它表达的意思，但是它是怎么算得的呢？不知道你是否知道呢？这次将介绍几种分布计算p值的方法（套路）。
NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。本文主要介绍NLTK（Natural language Toolkit）的几种语料库，以及内置模块下函数的基本操作，诸如双连词、停用词、词频统计、构造自己的语料库等等，这些都是非常实用的。
计算机系统由硬件和软件两部分组成。操作系统是计算机系统中最基本的系统软件，它既管理计算机系统的软、硬件资源，又控制程序的执行。操作系统随着计算机研究和应用的发展逐步形成并日趋成熟，它为用户使用计算机提供了一个良好的环境，从而使用户能充分利用计算机资源，提高系统的效率。操作系统的基本类型有：批处理操作系统、分时操作系统和实时操作系统。从资源管理的角度看，操作系统主要是对处理器、存储器、文件、设备和作业进行管理。
当前，WMI支持两种远程交互的协议：DCOM协议和WinRm协议。我们可以通过这两种协议对远程的机器进行对象查询、事件注册以及WMI类方法的执行等操作，攻击者要有效的利用WMI的两种远程交互协议则需要一定的特权用户凭证，因此大多数的安全厂家通常都不会对WMI这两种协议所传输的恶意内容以及恶意流量进行审查，这就让攻击者对WMI这两种协议有了可利用的空间，那么，接下来给大家分别介绍WMI所支持的两种协议—DCOM协议和WinRm协议。
今天来讲一下损失函数——交叉熵函数，什么是损失函数呢？大体就是真实与预测之间的差异，这个交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布 p，q 的差异，其中 p 表示真实分布，q 表示预测分布，那么 H(p,q) 就称为交叉熵：
(每个样本都可以表示为一个 1 _ n 的向量)每个特征的平均值(对应特征求平均)
EJB实现原理： 就是把原来放到客户端实现的代码放到服务器端，并依靠RMI进行通信。
近日，中国计算机学会 (CCF) 正式发布《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》（下文简称 “目录”）。
在诸多项目中，共享算力方案听起来格外耳熟。有点像中国人民“躺在家为国做贡献”类似，英伟达号召游戏玩家们“开电脑为抗疫做贡献”。，吁PC玩家们捐献自家GPU/CPU的闲置算力，支援斯坦福大学的分布式计算Folding@home（FAH）项目，以弥补病毒研究算力的不足。
对于2维的频率表，我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验，用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的。
打开一个链接是一个很神奇的操作。我们接触到的软件有各种各样的形式。windows的安装包，iOS的app,安卓的app。但是我们最容易获得的软件是什么？windows应用当年我们需要去买软盘，光盘，或者从网上下载。手机app都需要我们先搜索到然后安装。获得这些应用都有一些成本。什么应用是我们最容易获取的呢。打开一个链接见到的网页。
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
t-分布领域嵌入算法（t-distributed stochastic neighbor embedding，tSNE），是一种常用的非线性降维方法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，从而进行可视化。
本文介绍了自编码器（Autoencoder）的基本概念、应用场景和实现方法。自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的表征。它包括编码器和解码器两部分，其中编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器将低维表示还原为原始输入。自编码器常用于降维、特征提取、生成模型等场景。实现自编码器的方法包括深度学习、统计学习等。
来源：Deephub Imba 本文约1500字，建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式，以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
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