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

计算Pn(x) = an * x^n + an-1 * x^(n-1) + ... + a1 * x + a0 直接计算,需要做的乘法次数 1+2+3+……+n = n(1+n)/2 = O(n2) 使用Horner规则,Pn(x) = ((... ((anx + an-1)x + an-2)x + ... + a2)x + a1)x + a0 需要做的乘法次数 n = O(n) public class Horner{ public static int compute(int x, int[

include "stdafx.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> #include<map> #include<deque> #include<stack> using namespace std; bool isZero(dou

一,两种不同的求幂运算 求解x^n(x 的 n 次方) ①使用递归,代码如下: private static long pow(int x, int n){ if(n == 0) return 1; if(n == 1) return x; if(n % 2 == 0) return pow(x * x, n / 2); else return pow(x * x, n / 2) * x; } 分析: 每次递归,使得问题的规模减半.2到6行操作的复杂度为O(1),第7行pow函数里面的x*x操作

规模 信息浓度非常高的一本书.篇幅也不小,纸书有568页,致谢与注释只占7%. 全书讲各种复杂的东西中存在的普遍规律:哺乳动物体重每增加一倍,心率降低25%:城市人口每增加一倍,加油站只增加85%:城市规模越大,工资越高,GDP越高,犯罪案件越频发,艾滋病和流感病例越多,餐厅越多,产生的专利数量越多: 整体风格旁征博引,知识点特别多.作者写书的时候75岁(今年78岁),曾经是物理学家,最近十多年专门研究复杂性科学.书中大部分信息引自现存的学术论文中,少数是作者自己的课题组研究成果. 全书10章,

1. 表达式 表达式是一个运算符和操作数的序列.本章定义语法.操作数和运算符的计算顺序以及表达式的含义. 1.1 表达式的分类 一个表达式可归类为下列类别之一: 值.每个值都有关联的类型. 变量.每个变量都有关联的类型,称为该变量的已声明类型. 命名空间.归为此类的表达式只能出现在 member-access(第 7.6.4 节)的左侧.在任何其他上下文中,归类为命名空间的表达式将导致编译时错误. 类型.归为此类的表达式只能出现在 member-access(第 7.6.4 节)的左侧,或作为

一.论文简介 闲来无事,看看源码,发现了一篇JDK作者的论文<The java.util.concurrent Synchronizer Framework>主要描述了作者对AbstractQueuedSynchronizer同步器框架的设计和实现.权威性毋庸置疑!自然需要拜读一下,配上中文翻译,希望大家能有所收获. 二.原文链接 论文英文版原文链接:http://gee.cs.oswego.edu/dl/papers/aqs.pdf 打开链接右上角有下载按钮 http://gee.cs.os

[开发技巧]·Numpy广播机制的深入理解与应用 1.问题描述 我们在使用Numpy进行数据的处理时,经常会用到广播机制来简化操作,例如在所有元素都加上一个数,或者在某些纬度上作相同的操作.广播机制很方便,但是概念却也有些复杂,可能会让一些初学者感到困惑,在使用过程中,产生一些错误. 本文以实战演练的方式来讲解广播机制的概念与应用,不仅仅适用于Numpy,在TensorFlow,PyTorch,MxNet的广播机制中同样适用. 2.原理讲解 广播机制遵循一下准则: 1.首先以最长纬度为准拓展为相

1.本章学习总结 1.1思维导图 1.2本章学习体会及代码量学习体会 1.2.1学习体会 经过一周C语言的正式课堂学习,不同于暑期时扒视频囫囵吞枣式学习,林丽老师的讲解详细异常,尽管已经学习了一部分内容,但还是发现自己对于细小知识点和一些基本概念掌握不是非常透彻,且存在遗忘.尤其在命名方面,规范对于变量和常量的书写,摒弃直接使用字母的恶习,规范格式,明白对于题目,应该先思考数据如何表达,再关注运算符,最后考虑是顺序还是分支或是循环.逐渐越来越觉得码代码是一件充满乐趣的事! 不懂的地方:对于浮点精

1.本章学习总结 1.1思维导图 1.2本章学习体会及代码量学习体会 1.2.1学习体会 经过一周C语言的正式课堂学习,不同于暑期时扒视频囫囵吞枣式学习,林丽老师的讲解详细异常,尽管已经学习了一部分内容,但还是发现自己对于细小知识点和一些基本概念掌握不是非常透彻,且存在遗忘.尤其在命名方面,规范对于变量和常量的书写,摒弃直接使用字母的恶习,规范格式,明白对于题目,应该先思考数据如何表达,再关注运算符,最后考虑是顺序还是分支或是循环.逐渐越来越觉得码代码是一件充满乐趣的事! 不懂的地方:对于浮点精

七种算法包括: 线性回归算法 Logistic 回归算法 感知器 K 最近邻算法 K 均值聚类算法 含单隐层的神经网络 多项式的 Logistic 回归算法 01 线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系. 给定: 数据集 是d-维向量 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络: 它有一个实值加权向量 它有一个实值偏置量 b 它使用恒等函数作为其激活函数 线性回归模型可以使用以下方

1.计划方案 按照预定计划,在时限为一周时,完成该程序所需时间大致如下表: PSP2.1 Personal Software Process Stages Time Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30h Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 4h · Design Spec · 生成设计文档 40min · Design Review · 设计复审 (和同事审核设计文档) 40min · Coding

查找子字符串 Introduction 在长度为 N 的文本里寻找长度为 M 的模式(子串),典型情况是 N >> M. 这个应用就很广泛啦,在文本中寻找特定的模式(子串)是很常见的需求. Brute Force 我们先来了解一下暴力查找. 就暴力地两个循环,查找文本的每个位置,最坏情况下需要近似 \(MN\) 次字符比较. 稍微贴下代码: public static int search(String pat, String txt) { int M = pat.length(); int

1.1思维导图 1.2本章学习体会及代码量学习体 1.2.1学习体会 初次接触C语言,由于比较懒惰,感觉学习脚步跟不上身边的同学,也比较困扰.但伴随着pta上多次显示的##编译错误##,坚持不懈地问舍友.看书.看视频,也慢慢懂得有些C语言的应用.但是之后的路还很长,还需要付出更多的精力去选好自己的专业. 学习方法就像平常一样,多多问同学中学得快的人以及多打一些代码.落后并不重要,重要的是要保持一颗不骄不躁的心,认真对待每一个困难,不敷衍不放弃才可能学到真正的知识. 助教十分认真,特意创了个qq群

Python之print详解 http://www.jb51.net/article/55768.htm   print的一些基本用法,在前面的讲述中也涉及一些,本讲是在复习的基础上,尽量再多点内容.   eval() 在print干事情之前,先看看这个东东.不是没有用,因为说不定某些时候要用到. 复制代码 代码如下: >>> help(eval)      #这个是一招鲜,凡是不理解怎么用,就用这个看文档 Help on built-in function eval in module

The java.util.concurrent Synchronizer Framework 前提 AQS(java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer)是并发编程大师Doug Lea创作的用来构建锁或者其他同步组件(信号量.事件等)的基础框架类.在编写开发AbstractQueuedSynchronizer代码之前,Doug Lea发表过一篇名为<The java.util.concurrent Synchronizer Fram

function lookAtLH(eye:Vector3D, at:Vector3D, up:Vector3D) 一个摄像机矩阵可有由三个部分组成:摄像机位置.目标位置以及摄像机上下方.对应的就是上面方法的三个参数.这三个参数都为空间向量(Vector3). 在形成视图矩阵过程中,如下图所示. 以摄像机位置为起点.摄像机目标位置为终点的单位向量作为摄像机空间的Z'轴坐标(相对于世界空间).Z'轴坐标和摄像机上下方向的向量构成一个平面Z'U'. 然后根据左手法则或右手法则计算出摄像机空间的X'轴

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

JavaScript实现哈希表 一.哈希表简介 1.1.认识哈希表 哈希表通常是基于数组实现的,但是相对于数组,它存在更多优势: 哈希表可以提供非常快速的插入-删除-查找操作: 无论多少数据,插入和删除值都只需要非常短的时间,即O(1)的时间级.实际上,只需要几个机器指令即可完成: 哈希表的速度比树还要快,基本可以瞬间查找到想要的元素.但是相对于树来说编码要简单得多. 哈希表同样存在不足之处: 哈希表中的数据是没有顺序的,所以不能以一种固定的方式(比如从小到大 )来遍历其中的元素. 通常情况下,

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处