大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下鄙人实现了排队论思想,语言是C语言   #include<stdio.h> #include<float.h>   int main() {   /************************************what we know in the system**************************************/     float arri…

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(一)基本概念 一.排队过程的一般表示 凡是要求服务的对象称为顾客,凡是为顾客服务的称为服务员 二.排队系统的组成和特征 主要由输入过程.排队规则.服务过程三部分组成 三.排队模型的符号表示 1.X:表示顾客到达流或顾客到达间隔时间分布 2.Y:服务时间分布 3.Z:服务台数目 4.A:系统容量限制 5.B:顾客源数目 6.C:服务规则        FCFS先到先服务        LCFS后到先服务 四.排队系统的运行指标 1.平均队长:指系统内顾客数(包括正被服务的顾客与排队等待服务的顾客…

一类随机过程.是描述元件或设备更新现象的一类随机过程.设对某元件的工作进行观测.假定元件的使用寿命是一随机变量,当元件发生故障时就进行修理或换上新的同类元件,而且元件的更新是即时的(修理或更换元件所需的时间为零).如果每次更新后元件的工作是相互独立且有相同的寿命分布,令N(t)为在区间(0,t]中的更新次数,则称计数过程{N(t),t≥0}为更新过程.在数学上更新过程可简单地定义为相邻两个点事件(即更新)的间距是相互独立同分布(但从原点到第一次更新的间距T1可以有不同分布)的计数过程.根据T1的…

GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架,由CMU在2009年开始的一个C++项目,这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (2012)[ppt] 后续会介绍GraphLab加强版PowerGraph (v. 2.2)的内…

前言 关系型数据库发展至今,细节上以做足文章,在寻求自身突破发展的过程中,内存与分布式数据库是当下最流行的主题,这与性能及扩展性在大数据时代的需求交相辉映.SQL Server作为传统的数据库也在最新发布版本SQL Server 2014中提供了新利器 SQL Server In-Memory OLTP(Hekaton),使得其在OLTP系统中的性能有了几十倍甚至上百倍的性能提升,本篇文章为大家探究一二. 大数据时代的数据如何组织应用?这恐怕众口不一.但不可否认,关系型数据依旧是当下世界最有效的…

参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Little%27s_law(周末看一下) 最近在做性能压力测试,开始时,压力压不上去,参考: N = X * E[T] ,N就是你的压力器线程数,X是IOPS ,E[T]是平均处理时间 压不上去两个原因 1. N太小 2. E[T]太大 Little's Law 是有广泛应用的超级简洁的数学规律.强调三点:广泛应用,超级简洁,数学规律. (1)广泛应用:不知道题主是不是读工业工程相关网站书籍看到的这个little's law.用…

[珠玑之椟]估算的应用与Little定律 估算的数据主要依赖于所能获得的数据和常识,有时还包括实践而不仅仅是理论.它常常作为一个大问题中的子问题,恰当地估算可以省去精确计算的时间和开销.在计算机领域,所谓常识的内容很宽泛,比如硬盘的传输速度.CPU每秒能执行多少指令.各种数据结构的大小甚至每分钟录入的单词数.有些数据是能够从各种资料中查得的,但仅仅靠记忆总难免遗漏:如果有经过学习而建立起的系统的知识结构,那便能很方便地把这些常识组织起来,除此以外,还可以靠平时经验的积累和一些面试题上的启发了.这…

0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)- Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(2)- 防止消息丢失 RabbitMQ-从基础到实战(3)- 消息的交换(上) RabbitMQ-从基础到实战(4)- 消息的交换(中) RabbitMQ-从基础到实战(5)- 消息的交换(下) 1.简介 原计划这章应该讲RabbitMQ的RPC调用的,后来想想,这个场景应该用的不多,现在比较火的微服务,要么用dubbo,要么用spring cloud,用RabbitMQ做RPC比较少…

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st…