二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。 1.如果 np 存在有限极限 λ，则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。反之，如果 np 趋于无限大（如 p 是一个定值），则根据德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心极限定理，这列二项分布将趋近于正态分布。 2.实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布，但是如果同时 np 又比较小（比起 n来说很小）
二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。
从商业到工业设计，再到娱乐等一列领域，人工智能正在提供新的机遇。那么，土木工程和城市规划又会如何？机器学习和深度学习将如何帮助我们创建更安全、更具可持续、更具弹性的建筑环境。
轨道交通事故频发，但真正原因却不得而知。本文数据侠通过科学的数据分析，为我们提供了更多排查方法，一起来涨涨姿势吧~
Discover 通过构建和丰富您的错误数据，提供跨环境数据的可见性。您可以查询和解锁对整个系统健康状况的洞察，并在一个地方获得关键业务问题的答案。
本文是《vivo营销自动化技术解密》的第5篇文章，重点分析介绍在营销自动化业务中实时营销场景的背景价值、实时营销引擎架构以及项目开发过程中如何利用动态队列做好业务流量隔离，动态发布，使用规则引擎来提升营销规则的配置效率等几种关键技术设计实践。
中国金融行业IT系统容灾标准采用六级分类，分为1-6级，对应不同的恢复时间目标（RTO）和数据恢复目标（RPO）。各级别的具体要求如下：
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
问题描述 今天测试人员提了一个易用性的BUG，主要是说系统目前使用的树型控件不支持自动扩张列的宽度。其实客户那边已经对这个问题提了多次，不过由于对WPF只是入门级，所以一直都没改。这两天项目比
MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,'method')
大家好，我是一哥，最近滴滴出的技术少了，给大家分享一下Uber的大数据平台是如何建设的？
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
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
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
对于数据库类的关键业务，全国产技术（国产CPU+国产数据库）和国外主流技术在性能上相比还有不小的差距，经常需要借助分布式技术使用数倍的硬件才能获得类似的效果。
作者 | Uber Engineering 译者 | 王强 策划 | 钰莹 随着 Uber 业务的扩张，为公司业务提供支持的基础数据池也在飞速膨胀，其处理成本水涨船高。当大数据成为我们最大的运维支出项目之一后，我们启动了一项降低数据平台成本的计划。该计划将问题分解为三大分支：平台效率、供应和需求。在这篇文章中，我们将讨论 Uber 为提高数据平台效率和降低成本所做的一系列工作。 1大数据文件格式优化 我们的大部分 Apache®Hadoop®文件系统（HDFS）空间都被 Apache Hive 表占用了。
首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再写相关的博文出来。 这个项目是要求做环境监控，我们暂且把受监控的设备称为采集设备，采集设备的属性称为监控指标
看了大多数博客关于泊松分布的理解，都是简单的对公式做一些总结，本篇文章重点关注泊松分布如何被提出，以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布（推导过程值得研究） 2. wiki pedia –poisson distrubtion（讲的够详细） 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布：10分钟教程（至少阐述明白了泊松分布用来干嘛）
这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再写相关的博文出来。
可预防的火车事故，例如 1985 年特拉维夫郊外的灾难，其中一列火车与一辆校车相撞，造成 19 名学生和几名成年人死亡，促使 Shahar Hania 和他的一些同事利用技术帮助挽救生命。 他们共同创立了 Rail Vision，这是一家以色列初创公司，为全球铁路行业创建障碍物检测和分类系统。 该系统使用先进的光电传感器，在火车接近潜在障碍物（如人类、车辆、动物或其他物体）时，在所有天气和照明条件下实时向火车司机和铁路控制中心发出警报。 Rail Vision 是NVIDIA Inception（旨在培育
自 2020 年 GPT-3 横空出世以来，ChatGPT 的爆火再一次将 GPT 家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下，它们在各种任务中都已显示出了强大的性能。
简介：原中国黑客联盟站长，2001年中]=美黑客大战领军人物之一，中国第1代黑客之一，中国最早期黑客组织中国黑客联盟的创始人，中国黑客界泰斗级元老，中国传奇黑客。
在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以分为 时间窗口 (Time Windows) 和 计数窗口 (Count Windows) 。
算法或程序中的一个小技术错误就可能造成数百万美元的损失。本文带大家看看迄今为止历史上因程序错误而带来后果最为昂贵的 7 个错误。
在2.0之前，Spark Streaming作为核心API的扩展，针对实时数据流，提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。 Spark Streaming会接收实时数据源的数据，并切分成很多小的batches，然后被Spark Engine执行，产出同样由很多小的batchs组成的结果流。
美团图书馆做的太赞了！只要用大象的「扫一扫」扫一下书封底的条形码，就可以把这本书录入进去。我刚才一口气分享了二十几本书。根本停不下来！ ——美团网CEO王兴 我们在年前最后一周上线了美团图书馆系统。短
Tech 导读 本文将深入探讨如何在百万级别的高并发场景下实现高效的数据检索和处理。重点关注倒排索引的实现机制，这是一种使搜索更加迅速的数据结构，以及位图计算，一种优化存储和提高检索效率的技术。通过实际案例分析可以了解这些技术如何帮助处理大规模数据集，保证响应速度，并在高负载环境下维持系统的稳定性。
Philip James 从事 Python 工作已经超过十年，是 Python 社区的常客。他的演讲主题从 Unix 基础到开源社交网络。Philip 是 BeeWare 项目的核心贡献者，与他的伴侣 Nic 和她的猫 River 住在旧金山湾区。
SELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据，用于筛选出某些列。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
至此当我们回顾舆论发酵过程，关于官方尸检报告和独立尸检的不同结果，一度被认为是重要的转折点，也一度在网上引起热烈讨论。
来自Transformer家族的预训练生成模型，通常被称为GPT或OPT，已经在复杂语言建模任务中取得了突破性的性能，引起了广泛的学术和实际兴趣。它们的一个主要障碍是计算和存储成本，这些成本在已知模型中排名最高。例如，性能最好的模型变种，例如GPT3-175B，具有约1750亿参数，需要数十到数百个GPU年进行训练。甚至在作者本文中，对预训练模型进行推理的更简单任务也非常具有挑战性：例如，以紧凑的FP16格式存储时，GPT3-175B的参数占用326GB的内存。这超出了甚至最高端的单个GPU的容量，因此推理必须使用更复杂和昂贵的设置，如多GPU部署。
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上
分析公司DarkHorse Analytics 从美国劳工统计处获得数据，并制作了这张二十四小时会唿吸的地图，显示曼哈顿的工作与在宅人口。
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流，按照时效性可划分为实时和离线，实时日志通过消息队列供下游消费使用，离线日志需要保存下来，供下游准实时（分钟级）计算任务，离线（小时级/天级/Adhoc）分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此，我们开发了一系列的日志落地处理模块，包括消息队列订阅 Subscriber，日志合并，自研 dragon 格式日志等，如下图所示： Subscriber：Spark Streaming 任务，消费实时数据，落地到 HDFS，每分钟一个目录，供下游准实时
卢文星 目前就职云和恩墨，南区交付工程师，有超过8年超大型数据库管理经验，擅长Oracle数据库性能优化与升级迁移。 作者介绍 故障现象 某省税务核心业务系统在7月13日11-12点出现业务处理非常缓
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所需要的各种工具：锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千
本文为从大数据到人工智能博主「bajiebajie2333」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
系统特点：全自动无人值守安装，采用万能GHOST技术，安装系统过程只需5-8分钟，适合新旧各种机型。
本文翻译自Getting Started with G1 Gabage Collector部分章节。并未一字一句照译。同时也根据文尾的参考文档,适当增加了部分内容
网络安全的工作中自然逃不开应急响应这一茬，很多大型企业、政府、教育、医疗等单位不定期都会出现一些安全风险问题，这时候需要专业的安全服务工程师对系统网站进行安全事件分析及应急处置,对所发现的安全问题提供处理建议。
收集日志信息、日志解析和日志的特征化提，包括收集日志信息、日志解析和日志的特征化提取。
PromQL基于时间序列模型，即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值（即某个指标在某个时间点的值），每个时间序列都由一个唯一的标识符（即指标名称和一组标签）来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
在许多计算设置中，相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如，跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而，事件发生的规模是巨大的，每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加，但是，处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小，信息量也可能过大，无法方便地放在存储中。
GPDR正式实施期限是2018年5月25日，任何一个未能满足新法规的组织将面临高达前一年全球收入4%的罚款，或者是2000万欧元。无论实施了哪种罚款，任何进一步的数据处理活动都将遭受潜在的叫停风险。因此无论是否加入了欧盟，只要你正在以任何方式处理欧盟公民的数据，就必须服从GDPR的条约。
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