来自:Eastmount 在我们日常生活中Power Law(幂次分布,Power-law Distributions)是常见的一个数学模型,如二八原则.这个世界上是20%的人掌握80%的人的金钱去经营,20%的人口拥有80%的财富,20%的上市公司创造80%的价值,80%的收入来自20%的商品等. 下图表示人类的财富幂律分布图,极少数人拥有微弱优势的人却拥有天文级别的财富. 为什么会有这样的差别呢? 这是因为时间的乘积效应,智力上的微弱优势,乘以时间,就会得到价值(财富)几何级的增长.   

幂次法则分布和高斯分布是两种广泛存在的数学分布.可以预测和统计相关数据. pig中用其处理数据倾斜,实现负载均衡. 个体的规模和其名次之间存在着幂次方的反比关系,R(x)=ax(-b次方) 其中,x为规模(如:人口.成绩.营业额-),R(x)为其名次(第1名的规模最大),a为系数,b为幂次.当二边均取对数(log)时,公式成为log(R(x)) = log(a) - b˙log(x).若以log(R(x))为X轴,log(x)为Y轴,其分布图呈直线,斜率为负.斜率之绝对值越小,代表规模差异越小.

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-4716-46173.html 对于幂率分布的估计问题是个很复杂的问题(..., the empirical detection and characterization of power laws is made difficult by the large fluctuations that occur in the tail of the distribution. In particular, standard meth

y=cx∧a 卖品销量排名与销量

前言 一年一度的数据库领域顶级会议VLDB 2019于美国当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶召开.在本届大会上,阿里云数据库产品团队多篇论文入选Research Track和Industrial Track. 本文将对入围Research Track的论文<iBTune: Individualized Buffer Tuning for Largescale Cloud Databases>进行详细解读,以飨读者. 注:本文由阿里云智能事业群艾奥.池院.洪林.谭剑.祺星.铁赢共同撰写. 1

P2P system: GNUTELLA GNUTELLA是第一个经论证的分布式的peer-to-peer system. Napster的一个重大问题是涉及到间接侵权,所以GNUTELLA消除the servers altogether然后使用client来search and retrieve,所以client也充当了servers,所以Gnutella的client也叫做servents(由server和client拼接而成) neighbors意味着这个peer知道它们的IP地址与por

目录 Macroscopic Forest Fire Model Microscopic Temporal Network Temporal PageRank Mesoscopic 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773 网络的形成不是一蹴而就的,就像一个人的人际关系并非出生就是完整的,而是在成长过程中通过接触他人结识新朋友而逐步形成的.以时间为变量,网络结构的变化过程就是我们需要研究的.这个 Lecture

PowerBI的查询编辑器使用Power Query M公式语言来定义查询模型,它是一种富有表现力的数据糅合(Mashup)语言,一个M查询可以计算(Evalute)一个表达式,得到一个值. 对于开发者来说,M公式常用于Power Query编辑器中,用于添加计算列,并对数据进行处理.开发者只需要知道简单的Power Query M公式函数,就可以利用PowerBI提供的UI界面来实现数据的处理. 一,访问数据 PowerBI极大地简化了M公式的使用难度,使得开发人员可以使用UI来修改数据模型.

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 学生t-分布可简称为t分布.其推导由威廉·戈塞于1908年首先发表,当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作.因为不能以他本人的名义发表

一.算法应用背景 计算广告学(Computational Advertising)是一门广告营销科学,以追求广告投放的收益最大化为目标,重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型问题,涉及到自然语言处理.数据挖掘以及竞价营销.创意设计等诸多学科的融合.计算广告是依据给定的用户和网页内容,通过计算得到与之最匹配的广告并进行精准定向投放的一种广告投放机制.其目的是为用户提供最易于接受的优质广告:对于广告主的广告投放效果负责.综合用户和广告主之间的关系.进行广告竞价产生最大收益. 对于用户而言,计

目录 简单动态字符串链表字典跳跃表整数集合压缩列表对象 对象的类型与编码字符串对象列表对象哈希对象 集合对象有序集合对象类型检查与命令多态内存回收对象共享对象的空转时长 简单动态字符串  导读 Redis 只会使用 C 字符串作为字面量, 在大多数情况下, Redis 使用 SDS (Simple Dynamic String,简单动态字符串)作为字符串表示. 比起 C 字符串, SDS 具有以下优点: 常数复杂度获取字符串长度. 杜绝缓冲区溢出. 减少修改字符串长度时所需的内存重分配次数. 二

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

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TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主

为何需要Query改写 Query分析是搜索引擎的一个重要模块,对搜索结果的覆盖率和相关性至关重要.搜索引擎的检索过程包含了两个重要的阶段:匹配和排序.匹配也叫召回,表示根据用户的查询条件,尽可能多地匹配出主题相关的文档,尽可能少地匹配出主题不相关的文档.排序是指对召回阶段返回的文档集合进行合理的排序,把最满足用户意图的结果尽可能排到前面.Query分析的主要目标是为匹配过程提供必要的知识和信息,同时兼顾后面的排序过程,为排序模型提供原始特征. Query改写是Query分析的一个重要组成部分.

Redis主要数据结构:简单动态字符串(SDS).双端链表.字典.跳跃表.整数集合.压缩列表和快速列表: 一.简单动态字符串(SDS): Redis没有直接使用C语言中的传统的字节数组保存字符串,而是自行构建了简单动态字符串(SDS),C字符串只是作为简单动态字符串(SDS)的字面量,用于在无需对字符串值进行修改的地方. 结构: struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 { uint8_t len; /* 表示字符串真正的长度,不包含空终止字符*/

转:https://zr9558.wordpress.com/2013/12/05/科普文:从人人网看网络科学(network-science)的x个经典问/ 长文,写了N个小时写完的.你肯定能看懂,所以希望你能看完,没看完就分享/点赞没有意义.有图有超链接,不建议用手机看.相关内容我想应该可以弄成一个小项目加到某门课中. 网络科学是这两年非常热门的研究方向,具体的研究方向.问题也很多.本文用人人网举几个简单例子,粗浅的说明一下网络科学中的一些经典问题. 社交网络(社会网络)是典型的的复杂网络,

将redis用作缓存时,如果内存空间用满,就会自动驱逐老的数据.默认情况下,memcached就是这种方式. LRU是Redis唯一支持的回收算法. maxmemory配置指令 maxmemory用于指定Redis能使用的最大内存.既可以在redis.conf文件中配置,也可以在运行过程中通过CONFIG SET命令动态修改. 例如,要设置100MB的内存限制,可以在redis.conf文件中这样配置 maxmemory 100mb # 将maxmemory设置为0,则表示不进行内存限制.当然,

之所以叫书摘,是因为翻译不像翻译,书评不像书评,更像是把觉得有意义的部分摘抄下来. 第一章,未来的挑战 如何定义未来? 大部分人定义的未来都只是现在的简单延伸而已,其实技术的改变是人们无法预料的.   简单来说,没有质变的话,时间再久也不能叫未来.比如60年代的人想像21世纪,大部分都觉得人们会在太空旅行,或者当时的某些科技更发达了,这些东西的来源其实只是当时的影视剧,又或者是当时已经有的东西的简单扩展.实际上现在最大的发展却是手机和互联网,这是当时无论如何也想不到的,这就是量变和质变的区别.这

Using Redis as an LRU cache使用Redis作为LRU缓存 出处:http://blog.csdn.net/column/details/redisbanli.html When Redis is used as a cache, sometimes it is handy to let it automatically evict old data as you add new one. This behavior is very well known in the c