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

了解一个系统的性能一般是參考一些度量值(Metric),而怎样计算出这些Metric就是我们要讨论的.Little Law(排队理论:利特儿法则)和Utilization Law是Performance Engineering(System Engineering的一部分)经常使用的法则,它们都是数学理论,因此可作为性能计算的理论根据.具体分析两个法则超出了我个人的知识范围.因此我将只谈一下怎样应用. 在这之前我有写过存储系统性能 - 带宽计算,当中就应用到了Little Law和Utiliza

title: [概率论]6-2:大数定理(The Law of Large Numbers) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Markov Inequality - Chebyshev Inequality - Sample Mean - The Law of Large Numbers toc: true date: 2018-04-07 21:07:42 Abstract: 本文介绍马尔科夫不等式,切比雪夫不等式,样本均值

大数定律 Law of large numbers (LLN) 虽然名字是 Law,但其实是严格证明过的 Theorem weak law of large number (Khinchin's law) The weak law of large numbers: the sample average converges in probability to the expected value $\bar{X_n}=\frac{1}{n}(X_1+ \cdots +X_n) \overset{

很多法学院的留学生对于Law Essay写作不是特别擅长,理论知识都了解,但是写出来的essay分数就是不高.同学们要从哪些方面入手呢?Law Essay写作要怎么拿高分?具体就跟小编一起来看看吧! How to write law essays 实事求是,直奔主题,省略“胡扯”.解释分析每一步,即使确信读者了解法律和事实.目的不是提醒讲师知道什么,而是一步一步证明你知道什么. 1.essay writing service on essa y.lxws.n et写作目标: (a)以连续的散文写

hash表冲突的解决方法一般有两个方向: 一个是倾向于空间换时间,使用向量加链表可以最大程度的在节省空间的前提下解决冲突. 另外一个倾向于时间换空间,下面是关于这种思路的一种合适表长度的证明过程: 这种思路的主要做法是当位置冲突时使用随后的位置保存数据,但是毫无策略的直接使用随后的位置会造成大量的冲突,于是产生了平方位递增的方法,同时使用双方向交替的递增冲突位. 大家都知道表长度一般选取素数会比较好,那什么样的素数会比较好呢 素数除了2之外,都可以表示为4k+1和4k+3,就是对素数取模,模余要

齐夫定律(英语:Zipf's law,IPA英语发音:/ˈzɪf/)是由哈佛大学的语言学家乔治·金斯利·齐夫(George Kingsley Zipf)于1949年发表的实验定律. 它可以表述为: 在自然语言的语料库里,一个单词出现的频率与它在频率表里的排名成反比. 所以,频率最高的单词出现的频率大约是出现频率第二位的单词的2倍, 而出现频率第二位的单词则是出现频率第四位的单词的2倍. 这个定律被作为任何与幂定律概率分布有关的事物的参考. 目录 1 例子 2 遵循该定律的现象 3 参见 4 延伸

设$G$是$60$阶的单群,我们来证明他同构于$A_5$,一个比较直观地思路是考虑群表示$\phi:G\to S(\Sigma)$,由同态基本定理得到$$G/{\rm Ker}\phi \simeq \phi(G)\leq S(\Sigma)$$ 注意$G$的单性以及${\rm Ker}\phi\triangleleft G$,只要$\phi$不是总把$G$中的元素映成恒等变换就一定有${\rm Ker}\phi={1}$,即$G\leq S(\Sigma)$,自然的希望$|\Sigma|=5$

本地Sqlplus 连一远程数据库,出现 ORA-12638: 身份证明检索失败,pl/sql developer 也是同样的问题,tnsping 是没有问题的. 找到本地的sqlnet.ora文件,注释掉 SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES= (NTS), 或者把nts 替换为none 即可. 注:SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES 表示oracle将采用何种验证方式, nts表示采用本地操作系统认证 none表示将采用口令文件方式认证 当然

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

以下用大O表示节点,ABC表示三个集合. 仅分析左子树的情况,因为对称,右子树的情况一样. 插入节点前 O /     \ O        A   /    \ B       C 插入节点后: O /     \ O        A   /    \ B       C / O 此时造成了最高节点的不平衡,说明了B+2 - A = 2;另外可以知道B = C,考虑B<C,那么在插入节点前最高点就已经不平衡了,考虑B > C,那么最高的左子树就已经不平衡了,而不应该考虑最高点.所以此时可以

现在app上传到appStore的时候,项目中如果出现加密,状态栏是:缺少合规证明. 解决的方法是在Info.plist文件中添加:ITSAppUsesNonExemptEncryption 设置为NO 如下图:

介绍 这是本人毕业设计的项目,一直想将其整理成文,可一不小心4年就过去了(这个时间又可以读个大学了).现在给自己定一个目标,一个月时间里将项目的所有关键点都整理出来.不然真怕一眨眼又一个4年过去了,而代码依然躺在硬盘里. 项目取名MathAssist,使用vs2008.分成四个子项目: MathAssistLibrary    提供一个接口,以便实现用dll拓展的插件机制 SuperCalculator 实现任意大数计算的插件 命令证明            实现简单逻辑命题证明的插件 Math

Mel Conway  康威在加利福尼亚理工学院获得物理学硕士学位,在凯斯西储大学获得数学博士学位.毕业之后,他参与了很多知名的软件项目,如 Pascal 编辑器.在他的职业生涯中,康威观察到一个现象:软件团队开发的产品是对公司组织架构的反映. 1967 年他针对这个现象提交了一篇论文.(http://www.melconway.com/Home/Conways_Law.html)给 <哈佛商业评论>.结果程序员屌丝的文章不入商业人士的法眼,无情被拒,康威就投到了一个编程相关的杂志,所以被误解

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(4):EM算法证明 1. 概述 上一篇博客我们已经讲过了EM算法,EM算法由于其普适性收到广泛关注,高频率地被运用在各种优化问题中.但是EM算法为什么用简单两步就能保证使得问题最优化呢?下面我们就给出证明. 2. 证明 现在我们已经对EM算法有所了解,知道其以两步(E-step和M-step)为周期,迭代进行,直到收敛为止.那问题就是,在一个周期内,目

Eculid算法  欧几里得算法 证明: 设两数a,b(a<b). 令c=gcd(a,b) . 则 设a=mc, b=nc . 所以 r= r =a-kb=mc-knc=(m-kn)c  . 所以 c也是r的因数 . 可以断定 m-kn 与 n 互质 .[假设m-kn=xd,n=yd (d>1),则m=kn+xd=kyd+xd=(ky+x)d,则a=mc=(ky+x)cd,b=nc=ycd,则a与b的一个公约数cd>c,故c非a与b的最大公约数,与前面结论矛盾],因此,c也是b与r的最大

中国版Windows Azure的多重身份验证(Multi-Factor Authentication)功能已经开放.这个功能说白了就是要“证明你是你”.目前可以支持以下几种验证方式: 手机,短信验证和语音回拨验证. 固话,语音回拨验证. 手机应用,目前只支持IOS和Windows Phone. 短信验证是我们最熟悉的一种方式,即:在登陆Windows Azure AD进行身份验证时,会向用户的手机发送一条验证码来验证用户身份:语音回拨验证在国外用的比较多,即:在登陆Windows Azure

---恢复内容开始--- 10．3二重积分的换元积分法 在一元函数定积分的计算中,我们常常进行换元,以达删繁就简的目的,当然,二重积分也有换元积分的问题. 首先让我们回顾一下前面曾讨论的一个事实. 设换元函数 ,视其为一个由定义域到的映射．点的象点为,点x的象点为,记 , 则由到点的线段长为,到的线段长为,称为映射在点到点的平均伸缩率.若在点处可导,则 = 即称是映射在点处的伸缩率. 对于由平面区域到的映射我们有如下结论: 引理 若变换在开区域存在连续偏导数,且雅可比行列式,.变换将平面上开区域

CAP概述 C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性 P:Partition Tolerance分区容错性 CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个. CAP的定义 1.C: Consistency 一致性 对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角.从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题.从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Law of Large Numbers As the number of trials increases, the chance that the proportion of successes is in the range $$p\pm\text{a fi