使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，缺点：时间窗口固定，可能不准确，比如我们时间窗口宽度是1分钟，限制100qps，那么0~30s 10qps,30~90s 90qps,1min.00s~1min.30s 80qps ,1min.30s~2min 20qps，那么其实如果我们窗口从00s开始，01min，12min都是100qps看起来没问题，但是0.30s~1.30s qps达到了170qps，这就突破了我们的流控；
在上一期中，我们介绍了API资产的识别技术，探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中，我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
译者注：本文简要介绍了四种经典的机器学习算法。 本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及
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【摘要】S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交 互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S
今天我给大家分享一下头部互联网电商大厂的面试流程，我的一些日常工作内容，另外再给大家介绍一些相关工作案例。
随着AI技术的不断发展与人类需求的不断提升，视觉目标的检测识别、智能监控在人们的生活中均有着广泛的应用。其中，智能安防视频监控是计算机视觉的重要应用领域，而AI客流统计则是近年来此领域大家关注热度较高的技术之一。
相信大家对Session-Cookie认证并不陌生，它是一种利用服务端的 Session（会话）和 浏览器（客户端） 的 Cookie 来实现的前后端通信认证模式，长期以来一直处于主流地位。
redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构！ Hyperloglog：基数统计算法！0.81%的错误率，不过统计大量数据可以忽略！ 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。鉴于算法有一定的复杂度，本文通过图文的方式进行说明，希望即使是不懂技术的同学也能理解。
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有一位96年的少年，本科期间就进了微软、谷歌大脑实习。 不仅如此，他还参与了去年刷屏级论文Attention is All You Need的和One Model to Learn Them All的研究工作。 他，就是Aidan N. Gomez。 📷 2月3号，Gomez作为一作和他在谷歌大脑的导师Kaiser往2018ICLR投的论文Unsupervised Cipher Cracking Using Discrete
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。
随着近日音乐节的大火，越来越多的人喜欢参加音乐节进行放松娱乐。音乐节通常都会聚集大量人群，为了确保参与者的安全，在音乐节期间设置智能视频监控系统可以帮助管理人员及时发现和应对任何潜在危险或紧急情况，可以保障参与者的生命安全。
一些细节我觉得有必要提一下：1. TOP 250的影片都要求评价人数超过基础人数，以限制某些像民族性，小众性的电影挤进来了；2. 考虑TOP 250排名的时候，只取那些经常投票的人的票以避免刷票；3. 为什么一定要强调是TOP 250的排名。因为TOP 250的排名和IMDB的正常排名是不一样的算法。具体网站上正常排名是怎么算的对外保密了，所以不得而知。最后补充一点个人理解：贝叶斯的这套算法相对国内的网站还是科学的多的。然而个人理解还是有一些小问题的：新上映的电影短时间内评分上不去。假设电影A是老牌经典电影，100万个人给了9分，最后得分9分；电影B只是10年前的经典电影，1万个人给了9.1分，最后得分将只有8.85。这点差距放在排名上其实是非常大的。所以说，IMDB的TOP 250肯定是好电影，但不是所有的好电影都能进入TOP 250。
数字频率计是一种常用的用数字显示被测信号频率的测量仪器。被测信号可以是方波、正弦波或其它周期性变化的信号。也可称之为智能计数器，采用十进制数字显示被测信号频率表，被广泛应用于航天、航空、电子技术、测控等技术领域。
今天跟大家讲关于路径图、平滑曲线与折线图及其美化。 这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数： geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解： 关于geom_
极客时间 - 数据结构与算法之美 - 03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
导读：本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查，对于数据工程师常用的算法进行排名，并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。 基于调查，KDnuggets总结出了数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是： 1. Regression 回归算法 2. Clustering 聚类算法 3. Decision Trees/Rules 决策树 4. Visualization 可视化 5. k-Nearest Neighbor 邻近算法 6. PCA (Principal Component Analys
某个产品的RESTful API集合部署在服务器集群的多个节点上，近期对客户端访问日志进行了采集，需要统计各个API的访问频次，根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡，现在需要实现热点信息统计查询功能。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
将数据以序列化对象直接存储，相比通常的Excel,Csv格式文件大小减少了三分之一。
密码分析（单表代换): 密文1: UZQSOVUOHXMOPVGPOZPEVSGZWSZOPFPESXUDBMETSXAIZVUEPHZHMDZSHZQWSFPAPPDTSVPQUZWYMXUZUHSXEPYEPOPPZSZUFPOMBZWPFUPZHMDJUDTMOHMQ 密文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
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要掌握许多技巧，如：统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。 理想情况下，你需要具备以下技能： 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Pyth
Hi~ 各位大伙伴们。今早博文菌一苏醒就刷到了【微软宣布：比尔·盖茨退出公司董事会】的消息。
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。
初学Python的人很可能会遇到字频统计这样的练习题，那么很容易会想到使用for循环来做。
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。关于HyperLogLog算法原理可以参考这篇文章：https://www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码)。
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。
基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
这种任务常见于文本处理、数据分析和文本挖掘领域。通过统计单词出现的次数，可以分析文本的关键词、词频分布等信息，有助于对文本数据进行更深入的分析。
加拿大汽车协会（CAA）表示，通过使用其内部开发的新的预测分析技术，它将能够在发生故障之前将拖车送到特定地点。
通常人们会认为数字频率计显示位数越多，测量结果越精确，其实这个想法并不一定正确。通常犯的一个错误就是把数字频率的分辨率和精度等同起来。它们的确相互联系，但却是不同的概念。下面就为大家详细介绍一下数字频率计分辨率和精度的区别以及影响。
频率计也叫频率计数器，通常包含数字频率计数器、微波频率计等，一般专业用来对被测设备产生的频率信号进行测量的电子测量设备。频率计数器通常主要由时基（T）、电路、输入电路、控制电路以及技术显示电路等四个主要部分组成。
今天跟小伙伴们聊聊另外一个统计算法, Roaring BitMaps。 这个该怎么翻译呢??咆哮的位图?s?我翻译不出来，但是小蕉头一歪，就给它起了一个狂拽酷霸叼扎天的翻译 -> 咆哮吧，位图君们。
查询与“平安银行”相关信息（所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息）
快下班了，正好准备去买彩票，就顺手写了2个脚本，一个用来下载最近的彩票数据，一个用来统计彩票数字，分享给大家！
其实，只要讲到数据结构与算法，就一定离不开时间、空间复杂度分析。而且，我个人认为，复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
文章目录 一、正弦序列 ( 数字信号 ) 二、模拟角频率 与 数字角频率 关系 三、模拟信号 四、数字角频率 ω 与 模拟角频率 Ω 与 模拟频率 f 的关系 五、数字频率 f 与 模拟频率 f0 的关系 六、正弦序列示例 一、正弦序列 ( 数字信号 ) ---- 正弦序列 : x(n) = sin(\omega n) = sin(2 \pi f n) \omega n 是要计算正弦的弧度 , n 是一个整数值 , \omega 是角频率 , f 是数字频率 ; \omega 是角频率的单位
sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与条纹噪声有相似之处。
据wind资讯，摩根大通要求基金经理必须学python。对于传统的基金经理而言，还是蛮有挑战的事情。怎么看这件事及其影响呢？其他机构会跟进吗？
作者 | Gunjan 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就无法使用机器学习模型。因此，机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。 1.Python Python 是一种流行的面向对象的语言，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言
老百姓大药房（上海证劵交易所主板上市公司，股票代码603883）是中国具有影响力的药品零售连锁企业，系中国药品零售企业综合竞争力百强冠军、中国服务业500强企业、中国连锁百强企业、湖南省百强企业。
这篇综述文章《Bioinformatics Methods for Mass Spectrometry-Based Proteomics Data Analysis》由Chen Chen等人撰写，发表在《International Journal of Molecular Sciences》上，主要讨论了基于质谱（MS）的蛋白质组学数据分析中的生物信息学方法。不过这个综述里面的蛋白质组学数据分析的上下游划分方式我不是很认可，我认为的：
概率论是对不确定性的研究。通过这门课，我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记试图涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂，并且涉及到“分析”的一个分支：测度论。在这篇笔记中，我们提供了概率的一些基本处理方法，但是不会涉及到这些更复杂的细节。
在我写了70篇分享文章后，我在简书、数英、梅花网、公众号等平台上拥有了数千名对数据和营销感兴趣的粉丝朋友，成为了数英网优秀作者和热门作者以及简书科技类优秀作者，我的微信朋友圈也因此在扩大。 最近有不少做运营和推广的朋友在问我说，运营和数据到底有什么关系呢？是不是只是根据数据做成excel表格图表就可以了呢？ 嗯，如果只是简单地根据数据做成图表，我觉得只是在比肉眼更深一点在看数据，就是在看数据，很多大程度上是表层的，而且是会得到错误的表层信息，那远远不是数据分析。可惜的是，大部分公司都是这样在看数据。 其实，
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统，自去年发布以来，一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高，功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们，都明白其中缘由，大数据与云计算的趋势席卷全球，海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛，大部分数据处理业务人员，可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具，也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域，Tableau的成功商业化使其已经赢得先机，
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