等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为 P(N(1) = 3) 。
大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。 工作以后才发现，难的不是统计学，而是我们的教材写得不好。比起高等数学，统计概念其实容易理解多了。 我举一个例子，什么是泊松分布和指数分布？恐怕大多数人都说不
指单位时间内失效的元件数与元件总数的比例，以λ表示，当λ为常数时，可靠性与失效率的关系为: R(t)=е^(-λt)，指数分布下近似于1−λt。
下图是对几个主流的应用服务器使用比率的粗率统计结果做出的一个饼图。这个图的数据也许不够精确，但它还是可以在一定程度上反映我们web项目对各类应用服务器的一些选择趋势。我们可以看到，tomcat占据了主要的地位，但是它并不孤独，有超过一半以上的应用并没有使用tomcat作为web容器。这是针对每个项目自身特点做出的选择，也许我们无法比较出哪一款是最好的应用服务器，但是，我们可以在众多的应用服务器中，做出一些性能上的测试和比较，选择一款最适合自己的项目的应用服务器。
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
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
几十年来，当前和未来网络最关键的性能指标一直是端到端延迟、吞吐量能效和服务可靠性。为了有效地刻画信息新鲜度，2011年法国阿维尼翁大学的Altman等提出了信息老化的概念，用于定量研究互联网用户基于较小信息更新成本获取信息服务费的问题。同年，为了刻画车联网中远程系统获取的状态信息在更新过程中的新鲜程度，美国罗格斯大学的Kaul等正式提出了信息年龄（AoI, age of information）的概念。
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
以上场景发生时，我们通常不得不选择等一会，那关于这个等待时间的平均值，其实有一个有趣的悖论，本文中作者会对其做一个通俗且深入的介绍。
CPU性能评估 vmstat命令 作用：可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动等进行监控。 语法：vmstat(选项)(参数) 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 参数 事件间隔：状态信息刷新的时间间隔； 次数：显示报告的次数。 举例 [root@study ~]# vmstat 3
Session，即会话，是指在指定的时间段内在您的网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合。例如，一次会话可以包含多个页面浏览、交互事件等。Session 是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的 Session。在数据分析领域，Session是一种专业的数据分析。对于有数据驱动意识的互联网人来说，这并不陌生。
此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是：
原公式中，只考虑用户消费用一种商品，而没有考虑用户消费同一种商品处在不同时期。如果用户消费了物品i和物品j，如果消费时间间隔越近，那么这次“同现”的权重应该越大，间隔越远权重越小。在分子上除以间隔时间，惩罚时间间隔影响。
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
上述计算中的alpha的值是一个0~1之间的常量，aplha值决定了一段时间内的平滑水平，alpha越趋于1，历史值对当前的平均值的影响越大，反之亦然
常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
为了保护业务系统不会在访问流量过载的情况下出现问题，我们就需要限流。常见的限流算法有：固定时间窗口限流算法，滑动时间窗口限流算法，漏桶限流算法，令牌桶限流算法。其中固定时间窗口限流算法和滑动时间窗口限流算法比较简单，感兴趣的读者可以自己去研究。
Virtual user，模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户，虚拟用户模拟的操作步骤都被记录在虚拟用户脚本里。Vuser脚本用于描述Vuser在场景中执行的操作。
在王坚博士的《在线》一书中提到，单纯谈数据的“大”，意义是不大的。欧洲核子研究中心（CERN）进行一次原子对撞产生的数据大到惊人，而如何通过计算的方式去挖掘出这些数据背后的价值，才是数据意义的本身。HPC高性能计算，就是完成这种价值转换的重要手段。近年来，HPC的应用范围已经从纯学术扩展到资源勘探、气象预测、流体力学分析、计算机辅助设计等更多场景。这些HPC应用程序会产生或依赖大量数据，并将其存储在PB级别的共享的高性能文件系统中。然而，无论是HPC应用的用户，还是高性能文件系统的开发人员，对这些文件的访问模式了解都非常有限。
针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗，以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题，本文提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法。
MTBF，即平均故障间隔时间，英文全称是“Mean Time Between Failure”。是衡量一个交换机的可靠性指标。单位为“小时”。它反映了交换机的时间质量，是体现交换机在规定时间内保持功能的一种能力。具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。概括地说，产品故障少的就是可靠性高，产品的故障总数与寿命单位总数之比叫“故障率”（Failure rate）。本期武汉海翎光电的小编就为大家介绍一下《交换机做MTBF有什么要求？》
在Linux系统中，uptime、w、top等命令都会有系统平均负载load average的输出，那么什么是系统平均负载呢？
在raft论文学习-raft basics & leader election和raft论文学习-log replication文章中已经介绍了raft算法的领导人选举和日志复制，然而它们并不能充分的保证每个节点会按照相同的顺序执行相同的指令，所以需要一些约束条件来保证节点执行顺序的安全性。例如，当一个follower节点挂掉后，leader节点可能提交了很多条的日志条目，挂掉的follower节点很快重启后可能被选举为新的leader节点，新的leader节点接收日志条目后会复制给其他follower节点，会导致follower中的日志条目被覆盖，这会导致不同的节点执行的不同的指令序列。对于上述情况，raft算法通过增加约束限制来保证对给定的任意任期号，leader都包含了之前各个任期所有被提交的日志条目。
之前总结uptime和free命令，今天继续来总结一下iostat。给自己留个笔记，同时也希望对大家有用。
对于人类的身体健康来说，“三高”是个大忌，但在计算机界，系统的“三高”却是健康的终极目标。本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康，保障数据流动的均衡与效率，就如同营养顾问在维持人类健康饮食中所起的作用一般。
基本上每个公司都有一个NOC团队，负责整个公司技术保障的值班与运营。NOC（Network Operation Center）网络运营中心，这篇捋下NOC负责主要内容。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131947.html原文链接：https://javaforall.cn
本次技术干货分享主要是讲解PerfDog卡顿Jank定义、原理及影响。内容将分为五部分：FrameTime、FPS、流畅度、Jank、影响。从深层次分析在性能测试工作中这五部分起到的重要意义。
限流又称为流量控制（流控），通常是指限制到达系统的并发请求数，常用的限流算法主要有漏洞和令牌桶。
导语 本次技术干货分享主要是讲解PerfDog卡顿Jank定义、原理及影响。内容将分为五部分：FrameTime、FPS、流畅度、Jank、影响。从深层次分析在性能测试工作中这五部分起到的重要意义。 第一部分：FrameTime FrameTime 的定义：两帧画面间隔耗时(也可简单认为单帧渲染耗时)。 对于FrameTime和卡顿是否有关联？请看下图的案例图示： 从图中可看出画面中B帧在GPU渲染耗时(帧生成时间)大于显示器刷新间隔,占用两次显示器刷新耗时。也就是说有一次画面没刷新。当出现多
sar（System Activity Reporter 系统活动情况报告）是目前 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一，可以从多方面对系统的活动进行报告，包括：文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘 I/O、CPU 效率、内存使用状况、进程活动及 IPC 有关的活动等。我们可以使用sar命令来获得整个系统性能的报告。这有助于我们定位系统性能的瓶颈，并且有助于我们找出这些烦人的性能问题的解决方法。
2、可靠性：在意外或错误使用情况下维持软件系统功能特征。如MTTF、MTBF、MTTR。
导读：虽然已经有很多分析工具 jvisualvm,jstat,jmap,jstack,Memory Analyzer等。但可能不是大杂烩,或者线上无法分析等。所以看看arthas的功能，好用就用它了
其中 c 和 x 为 n 维列向量， A 、 Aeq 为适当维数的矩阵， b 、 beq 为适当维数的列向量。
当移动客户端网络状态发生变化时（如移动网络 & Wifi切换、断开、重连），也会使长连接断开
2、 性能测试：模拟用户负载来测试系统在负载情况下系统的响应时间、吞吐量等指标是否满足性能要求
1月30日，《新英格兰医学杂志》（NEJM）发表的的一篇文章——Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia（新型冠状病毒感染肺炎在中国武汉的初期传播动力学），根据最早425例确诊病例数据，针对新型冠状病毒（2019-nCoV）提出了迄今为止最详细的流行病学研究。
本文作者“Carson”，现就职于腾讯公司，原题“高效保活长连接：手把手教你实现自适应的心跳保活机制”，有较多修订和改动。
OSPF快速收敛是为了提高路由的收敛速度而做的扩展特性，包括：**PRC:[Partial Route Calculation]**——部分路由计算和智能定时器。 同时，OSPF支持故障恢复快速收敛，例如通过OSPF IP FRR[Fast reroute，快速重路由]实现备份链路的快速切换，也可以与BFD联动实现对故障的快速感知
这一节开始我们进入习题课。我们会对于每一个部分的内容给出一些习题，并计划以计算题为主，证明题为辅。注意到在每一节的正文其实或多或少都有一些题目用于概念和性质的理解和应用，所以在这里我们挑选的题目不会特别简单，更多的是需要一些思考或计算的题目，这也是我一直写习题课保持的一个习惯。
【问题】为什么 System.Timers.Timer 更改间隔时间后的第一次触发时间是设定时间的三倍？
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager，其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息，上报至 Center Service，然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求，需要自行搭建部署监控服务，也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案，StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口，可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
（1） 到达模式：指动态实体（顾客）按怎样的规律到达，描写实体到达的统计特性。通常假定顾客总体是无限的。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
通信双方进行TCP链接后进行通信，结束后不主动关闭链接 优点：通信速度快，免去了DNS解析时间，以及三次握手四次分手的时间，避免短时间内重复连接所造成的信道资源 & 网络资源的浪费
很多开发者会基于云厂商提供的API或者SDK进行二次开发，但是可能因为不熟悉云上资源的特点，或是难以找到API/SDK优雅的使用姿势，导致二次开发的过程中困难重重。笔者在本文中，将为大家介绍一套适用于使用API/SDK控制云资源的分布式任务调度框架，以及对此框架的瓶颈分析和优化思路。这套框架已经在腾讯云多款PAAS产品中经受了考验，是高效而稳定的。
https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg5MDg4MDU4MQ==&action=getalbum&album_id=290255439476
ScheduledExecutorService，我平时没有用过，他的最大优点除了线程池的特性以外，可以实现循环或延迟任务。
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