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
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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）
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。
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？
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。
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。
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，
在 MapReduce 流行这些年之后，针对大数据集的分布式批处理执行引擎已经逐渐成熟。到现在（2017年）已经有比较成熟的基础设施可以在上千台机器上处理 PB 量级的数据。因此，针对这个量级的基本数据处理问题可以认为已经被解决，大家的注意力开始转到其他问题上：
大数据文摘翻译作品，欢迎个人转发至朋友圈，自媒体或机构转载务必后台留言申请授权。 翻译|佳灵 校对|孙强 在招聘和相关日常商业行为中，企业正更多地转向大数据。这已经引发了关于偏见是否会被根除的讨论。
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
本论文的写法很特别，跟大家常读的八股文不同，本文更像一个实验报告，标题也说了是一个Empirical Study，我觉得是一个很好的写Empirical Study的范本，值得收藏。
两门语言都学到能写App的程度是不难。汉小哲觉得但是精通哪怕一门语言都是非常有挑战的。
在大数据时代,处理超大规模数据是算法工程师需要面对的重要问题。本文将以在内存受限环境下,求一个大文件中词频最高的Top N词为例,探讨一种基于堆结构与外部排序的解决方案。
前两天有个用户反馈，应用在更新时会自动下载安装某些应用，怀疑与 Bugly 有关。经过分析，原来是 apk 地址被劫持，强制换成应用的下载地址。在这里，腾讯Bugly郑重声明：Bugly 不会监控和拦截任何网络请求，也不会自动下载安装任何应用，我们目前提供的能力只限捕获崩溃、卡顿等异常，帮助产品提升质量。所以，请大家放心使用！ 根据 Bugly 目前提供的能力，统计数据主要包括：崩溃率、卡顿率等，用于衡量产品质量的一些标准。自 Bugly 上线以来，越来越多用户建议：能否提供用户数据的统计，帮助了解产品基本
作者 | 陈彩娴、Mr Bear 编辑 | 青暮 近日，图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important
随着近年来AI的不断发展，如何在竞争中提高你的优势？首先是大数据—非常大的数据集，可以使用数据分析来揭示模式和趋势，使企业能够改善客户关系和生产效率。然后是快速数据分析—实时应用大数据分析，帮助解决客户关系、安全以及其他问题。现在，随着机器学习，大数据和快速数据分析的概念与AI的结合使用，以避免这些问题和挑战。 那么，什么是机器学习，它如何帮助您的业务？机器学习是AI的一个子集，让计算机“学习”而不需要明确的编程。通过机器学习，计算机可以开发通过经验学习和通过数据集搜索来检测模式和趋势的能力。它不是将这些信
CSAS-轻松感官分析软件是一款为开展规范的感官评价活动开发的计算机管理软件。软件的主体功能是感官检验模块，可实现感官检验实验设计、结果录入、结果分析、报告输出的在线自动化。采用在全球及全国范围内普遍认可、协调一致的感官分析标准化方法，按照感官分析国际标准（ISO）和我国国家标准（GB）要求，并结合良好的感官分析实践，以流程提示、任务列表、任务实施的配套功能（各类图表生成和统计方法后台链接）等形式，方便实现样品制备、样品提供、评价员评价、结果汇总、结果分析、检验报告等感官评价的主要活动过程并进行有效管理。此外，该系统还配置了信息查询功能模块，可为用户提供电子书式的感官分析知识查询，以及感官评价活动的历史记录检索。系统设计采用模块级安全管理，确保用户数据的完整性和安全性。该软件可广泛应用于从事产品感官分析的实验室、企业行业、检测机构和科研机构等。
业务板块定义原则：业务逻辑层面进行抽象、物理组织架构层面进行细分，可根据实际业务情况进行层级分拆细化，层级分级建议进行最多进行三级分拆，一级细分可公司层面统一规范确定，二级及后续拆分可根据业务线实际业务进行拆分。
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