使用Goval和Welch(2004)中描述的数据，KMZ提供了一个理论论点和经验证据，即无岭回归与解释变量的随机傅立叶变换可以提高夏普比率，即使模型复杂性增加。...对过度拟合的担忧似乎是没有根据的，因为他们的过度拟合模型具有非常好的样本外表现。这就是他们所说的复杂性的优点（virtue of complexity）。...复杂性的缺点（vice of complexity）是模型无法解释。Goval和Welch(2004)认为过于复杂的模型是不稳定的，具有不好的样本外特性，并且缺乏透明度。...模型解释变量的稳定性 使用滚动窗口，不同时期的同一个变量的解释性也在不断的变化。 本次回测所选变量的换手率为37%。在26%的月份中，股息收益率是被选择的变量。...在19%的月份中，国债收益率是被选择的变量。在17%的月份中，一年期股票风险溢价是被选择的变量。仅使用二次判别分析对股息收益率进行预测，使用一天的滞后，准确率为58.0%，年化夏普比率为0.827。
作者：Umang Bhaskar,Gunjan Kumar 摘要：覆盖函数是子模块函数的重要子类，可用于机器学习，博弈论，社交网络和设施位置。我们研究了覆盖函数的偏函数扩展的复杂性。...也就是说，给定由[m]的子集族和每个点的值组成的部分函数，是否存在在[m]的所有子集上定义的扩展该偏函数的覆盖函数？...偏函数扩展以前是针对其他函数类进行研究的，包括布尔函数和凸函数，并且在许多领域都很有用，例如在学习这些函数类时获得边界。...我们证明了确定偏函数对覆盖函数的可扩展性是NP完全的，在该过程中建立了一个多项式大小的可扩展性证书。硬度也为我们提供了学习覆盖功能的下限。然后，我们研究两种近似扩展的自然概念，以解释数据集中的错误。...我们显示了近似概念的上限和下限。在第二种情况下，我们获得了非常狭窄的边界。
算法的复杂性分析 0、 算法评价的基本原则 1、影响程序运行时间的因素 2、算法复杂度 2.1 算法的时间复杂度 2.2 渐进表示法 3、总结 4、参考 ---- ---- 0、 算法评价的基本原则...通常一个好的算法应该应考虑达到以下目标。 1.正确性（correctness） 一个好的算法的前提就是算法的正确性。不正确的算法没有任何意义。...对于规模较大的程序，算法的效率问题是算法设计必须面对的一个关键问题，目标是设计复杂性尽可能低的算法。...1、影响程序运行时间的因素 程序所依赖的算法 求解同一个问题的不同算法，其程序运行时间一般不同。 问题的规模和输入数据 程序的一次运行是针对所求解问题的某一特定实例而言的。...算法复杂性在渐近意义下的记号有：O、Ω、Θ等，分别表达运行时间的上界、运行时间的下界、运行时间的准确界等 2.2.1 运行时间的上界 设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正整数
Global Change Biology (2014), doi: 10.1111/gcb.12495 这个概念应用到网络中（以下为个人理解）： 抵抗力指标包含：鲁棒性，脆弱性。...这些指标前文已经介绍过： 网络属性专题1-鲁棒性及其应用 网络属性专题2-脆弱性及组成稳定性 网络属性专题3-节点和连接的恒常性 复杂性（complexity）和稳定性是并列的概念。...网络的复杂性参数包含：Average degree (avgK)，Average clustering coefficient (avgCC)，Average path distance (GD)，Connectedness...节点和连接数不是网络复杂性，只属于网络基本性质。 Modularity(模块化)和复杂性之间关系不明确。虽然一些文章说模块化可以衡量复杂性，但是很多研究结果表明网络的模块化高不一定网络的复杂性就高。...另外Cohesion可间接衡量网络复杂性。 ISME：Cohesion指数的计算
一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。 所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖。 Complexity is caused by obscurity and dependencies. 模糊指的是，代码里面的重要信息，看不出来。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...这也导致了复杂性，用户必须面对所有的 Exception。"反正我告诉你出错了，怎么解决是你的事。" 正确的做法是，除了那些必须告诉用户的错误，其他错误尽量在软件内部处理掉，不要抛出。
但是，我还可以告诉你，人们并不认为Kubernetes有助于解决2020年面临的核心问题——云复杂性。 云复杂性有两个主要成因： 首先，人们在选择云平台时过度使用异构性。...云复杂性也同样有两种解决方案： 首先是抽象。使用具有共同特征的抽象层可以使你不必直接处理云原生工具和接口的复杂性。 第二，自动化。自动化接口的使用可以使操作更轻松，因此不再那么复杂。...Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的应用程序和数据。其真正的价值就在于以高度可扩展的方式将这些容器自动化，同时降低复杂性。...我担心的是，必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。...如果你正在处理云复杂性，那么你必须关注自动化的价值，特别是新兴的支持技术，如Kubernetes。
服务网格的采用受到了难以承受的复杂性和看似无穷无尽的供应商解决方案的限制。在我了解了这个领域之后，我发现采用服务网格有着巨大的价值，但它必须以轻量级的方式进行，以避免不必要的复杂性。...我喜欢将应用程序的责任转移到“sidecar”容器中的想法，并找到了一些可以帮助实现这一点的工具。...这个功能提供了一种类似于我们现在在 Kubernetes pod 中的体验：两个服务，独立构建，可以在部署时组合起来，以实现一些额外的功能。...这控制了复杂性，减轻了应用程序团队的负担，他们不再需要实现 Prometheus 指标端点或标准化日志格式。它还允许用户对其应用程序的“黄金信号”有一个公正的看法。...可靠的重试 在分布式系统中重试请求可能会很麻烦，但是，这对于服务网格实现几乎总是需要的。
十几年前，Java等新生语言的出现曾导致“C++信任危机”，但最终C++以自身非凡的品质屹立于主流编程语言的行列。在有着众多编程语言可以选择的今天，到底还有没有必要学习C++？怎样学习C++？...一是对C的完全兼容，而是静态类型检查，三是最高性能。而其中最高性能又是这三大原则中的重点。既要发展新的特性，同时又要保持最高的性能，这是C++语言复杂性的根本原因。...对于这个问题，无法给出强制性的回答。在这个世界上，一定存在从来不用C++编程能够出色完成特定编码工作的程序员，也许他们所使用的语言就是Java、C#或者其他的编程语言。...Java语言通过削减矛盾（用虚拟机代替真实机器），削减表达能力来获得简单性，这也同时限制了它在实时性高计算密集的领域里得到应用。...无论是调度仿真、实时控制还是媒体编辑，一旦触及重量型的关键应用，除了C++你别无选择。C++的复杂性源于对其高效解决问题的承诺。这就好比，现实生活中，思想简单的人不能委以重任。
下面我就根据演讲视频和网上的书评，做一下笔记。 一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。...所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖。 Complexity is caused by obscurity and dependencies....二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。
我们深陷复杂性和优雅的泥沼：再来个抽象层！自己动手！分离关注点！组合优于继承！这也是可以理解的，但是在这个过程中，我们常常忽略了要解决的业务问题，忘记了管理复杂性是软件开发人员的第二重要职责。 ?...在某些方面……软件变得更容易了 在过去的几十年中，我们的行业已经非常成功地减少了编写大多数软件所需的自定义代码量。 这种减少大部分是通过使编程语言更具表现力来实现的。...如果没有个人和企业将资金投入到他们向社区免费提供的软件中，那么我们今天所构建的大部分软件和功能在没有庞大花费和努力的情况下是一项不可能的任务。...因此，虽然大部分这些工具都是构建系统的绝佳平台，但是最终我们仍然需要在日益复杂和苛刻的系统中构建所有的业务逻辑和接口。...虽然他们的许多说法可能是夸张的，但可能也有一些事实。虽然依赖这些平台缺点不少，但却能使得构建某些类型的应用程序比使用.NET或Java的传统企业项目更快。 那么，问题是什么？
复杂性是被低估的。复杂越高，开发人员会感到不安。对其的理解认知负荷代价就越高，我们就更不快乐。真正的挑战是在构建我们的系统时要保持其有序以及工程师的生产方式。...Neil Johnson, 在其a big proponent of Complexity Science中对复杂系统的定义如下： (复杂的)系统表现出是一种复杂的有序和无序行为的混合。...然而，这是不够的。虽然我们已经从自然中得到启发解决了我们的不少困难问题，如神经网络、能源发电和液压。令人惊讶的是，当谈到复杂性，自然也有一种复杂的方法来解决这一问题：在有序和无序中平衡。...复杂性会增加 让我们将系统的复杂性看成是两个组件之间的许多交互，在两个组件情况下，复杂度是1，如下图： ? 如果增加一个组件，复杂度将从1增加到3: ?...构造定律致力于描述能量和物质在物理网络（如河流）和生物网络（如血管）中的流动，这个理论提出，如果一个流体系统（flow system）要继续存在（比如，生存），那么他必须始终提供更容易的方式来获得这个系统中的流体
接口 其实每个人对接口的理解是不一样的，从分类上讲，大该两类，一是狭义：常被理解为像Java语言中的interface，或者模块内部的使用；二是广义：系统间交互契约。...class UserServiceImpl implements UserService, RestrictedUserService { // ...省略实现代码... } 狭义 狭义常被理解为像Java...其实这在之前对面向对象反思的文章中，提到过，打开我们90%的项目，所有的service都有对应的service接口和serivceImpl实现，整齐划一，美其名曰，面向接口编程。...如果我们大量抽象依赖的组件，意味着我们系统的可配置性更好，但复杂性也激增。 什么时候考虑抽象呢？ 1、在需要提供多种选择的时候。比如经典的Logger组件。把选择权交给使用方。...SpringUtils.getBeans(); Map discernServiceMap = SpringUtils.getBeans(); 当需要具体能力时，可以从对应的集合中获取对应的
*努力是为了不平庸~ 每个学习算法的都需要一把打开算法的钥匙，就如陶渊明的《桃花源记》中 ”初极狭才通人，复行数十步，豁然开朗“。...但是考察一个算法时，通常考察最坏的情况，最坏的情况对衡量算法好坏具有实际意义 空间复杂度的计算 算法占用的空间大小。 空间复杂度的本意指的是算法在运行过程中，占用了多少存储空间。...辅助变量，空间复杂度为O（1） 递归空间复杂度 在递归算法中，每次递归都需要一个栈来保存调用记录，因此在计算递归的空间复杂度的时候，需要计算递归栈的深度。...5的阶乘的递推和回归的过程如下： 如上面两个图所示，递推、回归过程是从逻辑思维上推理，以图的方式形象的表达出来， 但计算机内部是怎样计算的呢？...在运算过程中，因为使用了n个栈作为辅助空间，因此阶乘的递归算法的空间复杂度为O(n)。时间复杂度也为O(n)，因为n的阶乘仅比n-1的阶乘多了一次乘法运算，fac(n) = n * fac(n-1)。
请注意，env 变量会以可编辑的方式或明文形式注入到容器中。...如果您更改了这些内容，需要明确使用 kamal env push 将其推送到系统中。实际上，在部署之前，这些内容是必需的。...在 DevOps 环境中，不是每个工程师都应该可以访问这些文件，但每个人都需要知道它的作用。 然后，我们使用 kamal setup 启动系统。...然后，登录到镜像注册表，它将在本地构建镜像，然后将其推送到注册表中。接下来，它将从目标服务器中拉取镜像。在推送环境变量之后，它将使用当前版本的应用程序启动一个新容器，并停止旧容器。...通过向社区提供这个工具，37Signals 不仅指明了一种从云计算中实际退出的方法，还提供了一种轻松更换服务提供商的方法。他们还在摆脱相对复杂的 Kubernetes。
基底神经节、丘脑、海马体和杏仁核中的区域被划分为皮层下区。本研究还计算了功能分割和时间序列提取的方法对复杂性动态选择的敏感性。...在这个梯度中，一端包括显示许多复杂性下降的区域（在复杂性状态上高度可变），代表功能层次结构的单峰端，并显示高结构函数耦合。...相比之下，相反的一端包括复杂性下降较少的区域（在复杂性状态上变化较小的区域）代表了功能层次的跨峰极点相位，并显示出较低的结构－功能耦合。图5.复杂性状态反映的大脑网络中的结构－功能耦合。...此外，参与者探索复杂性状态的程度（由SDI测量）以及复杂性状态在大脑中的空间嵌入（由DACS测量）在保留数据中也高度一致（图6D）。...图6.在保留数据中复杂性测量高度一致性复杂性行为关联对主数据集和保留数据（图7）以及单个扫描session进行了这些分析。来估计行为的一致性。
在解决这个问题，我突然发现了云管理中有一个新的网络复杂性问题。这个问题不仅存在于传统云网络中，也存在于现在所谓的混合加混合网络（Hybrid-Hybrid Networks, HHN）。...一旦你开始将一些使用云服务的服务器迁移到云中虚拟机上，你就会遇到一种前所未有的网络复杂性，从而制造出一些不同的东西：混合加混合云。...云基础架构的不透明性意味着你不会连接到虚拟交换机，也不会检查访问控制列表(ACL)，而且你不会查看NetFlow或检查防火墙配置中的原始ACL。...首先，先记住因为所有来自同一个供应商的服务并一定位于同一个位置，否则网络复杂性也不会成为一个问题。当这些使用云服务的应用部署在机架上时，它们会使用服务的地理路由前端。...固化路由的一个特殊方法 在我的HHN中，我添加一些特殊的虚拟机实例角色限制，保护网络安全性不受学生虚拟机的影响。
排列组合算法在监控软件中可能用于处理一些组合与排列问题，例如处理多个元素的组合方式或排列顺序。它在一些特定场景下具有一定的优势和适用性，但也要注意其复杂性。...排列组合算法在监控软件中具有以下优势：灵活性与多样性：排列组合算法可以生成不同的组合，适用于处理各种监控数据和场景。它可以根据具体需求组合不同的监控指标和参数，满足不同用户的特定监控要求。...排列组合算法在监控软件中的复杂性主要体现在以下方面：计算复杂度：排列组合算法的计算复杂度通常随着监控指标数量的增加而增加。当监控指标较多时，可能需要耗费大量计算资源，因此在设计算法时需要考虑计算效率。...数据处理难度：处理大规模监控数据的排列组合可能导致数据量庞大，增加数据处理的难度。在实际应用中，可能需要采用合理的数据压缩、筛选和存储方法，以降低数据处理的复杂性。...在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法和工具，以达到最佳的监控效果。
if语句if语句是Java语言中的一种条件语句，用于在程序运行时基于给定的条件选择要执行的语句块。...如果条件为true，那么将执行if代码块中的语句；否则，将执行else代码块中的语句。...除了基本的if语句，Java还提供了一些变体，可以更灵活地控制代码的执行流程。下面是其中一些常见的变体：if-else-if语句在需要根据多个条件进行选择的情况下，可以使用if-else-if语句。...如果所有条件都不满足，那么将执行else代码块中的语句。...三目运算符Java还提供了一种特殊的条件语句，称为三目运算符（或者叫条件运算符）。它的基本语法结构如下：result = condition ?
对于Scanner的进一步理解还是在LeetCode的一道算法题上，题目大意是输入一组分式加法构成的字符串，要求输出分式相加的结果。首先是输入”-2/3+2/3-4/5″，接着求其和。...首先第一步需要解析字符串为所需的数据，我使用了split()的方式，有位大哥就使用了`scanner.useDelimiter(pattern)`方法，直接将数据解析到了Scaner对象中。...# Scanner的工作方式 Scanner的分隔符模式将输入分割到令牌(token,就是临时存储区域)，默认情况下以**空格**分割。然后可以使用各种next方法将得到的令牌转换成不同类型的值。...`pattern的模式`,并返回一个新的Scanner对象。...**总结:使用Scanner+正则的组合可以简化很多字符串的处理，而无需使用大量的代码分割字符串和数值转换。
许多公司已经将Kafka作为事件驱动架构的主干，但其他公司却不愿在技术栈中包含Kafka。这是因为Kafka的学习曲线陡峭、运维复杂，给人畏惧感。这可能会促使一些组织选择更易管理的其他技术。...最近Kafka 3.6发布，甚至可以将基于ZooKeeper的集群升级到KRaft。与此同时，ZooKeeper在3.5中废弃，完全移除计划在Kafka 4.0中。...Kafka仅针对Java开发者 Kafka使用Java(和Scala)编写，团队中至少1名熟悉Java和JVM的开发者大有裨益。但这不意味仅Java开发者可以使用Kafka。...新消息代理中的追踪和可观察性系统将保证高可用性。” 另一个选择Kafka而非RabbitMQ的公司是网络会议软件提供商Livestorm。...我们将不得不处理遗留技术，这只会增加开发者的复杂度。” 简化Kafka的采用 并非每个人都有时间、资源或意愿来处理Kafka的复杂性。但这不意味着他们无法从Kafka的功能中受益。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
