Deeplearning Algorithms tutorial PageRank 相关应用 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始...

当k=1时 当k>1时 参考资料 有一个无限的整数数据流，如何从中随机地抽取k个整数出来？ 这是一个经典的数据流采样问题，我们一步一步来分析。 当k=1时 我们先考虑最简单的情况，k=1，即只需要随机抽取一个样本出来。抽样方法如下： 当第一个整数到达时，保存该整数 当第2个整数到达时，以1/2的概率使用该整数替换第1个整数，以1/2的概率...

Paxos 算法与 Raft 算法 Paxos 算法 基本原理 单个提案者+多接受者 多个提案者+单个接受者 多个提案者+多个接受者 两阶段的提交 Raft 算法 Paxos 算法与 Raft 算法 Paxos 问题是指分布式的系统中存在故障（crash fault），但不存在恶意（corrupt）节点的场景（即可能消息丢失或重复，但无错...

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随机取出其中之一元素 题目描述 分析与解法 举一反三 随机取出其中之一元素 题目描述 一个文件中含有n个元素（n未知），要求在只能遍历一遍这n个元素的情况下，等概率随机的取出其中之一个元素。 分析与解法 假设5个人轮流抽签，只有其中某一个人能中签，那么，这5个人每个人中签的概率是相等的。不信的话，咱们可以具体计算下。 首先，第一个人...

概述 常见原因 HTTP-01或TLS-APLN-01 DNS-01 请求帮助 请求豁免 概述 所有颁发请求都受到每个帐户、每个主机名、每小时 5 次失败的验证失败限制。 当您超过失败验证限制时，您会从您的ACME客户端收到以下错误消息： too many failed authorizations recently : see http...

1.9. 朴素贝叶斯 1.9. 朴素贝叶斯 1.9.1. 高斯朴素贝叶斯 1.9.2. 多项分布朴素贝叶斯 1.9.3. 补充朴素贝叶斯 1.9.4. 伯努利朴素贝叶斯 1.9.5. 基于外存的朴素贝叶斯模型拟合 1.9. 朴素贝叶斯 1.9. 朴素贝叶斯 校验者: @Kyrie @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: ...

六、先验分布与后验分布 六、先验分布与后验分布 在贝叶斯学派中，先验分布+数据（似然）= 后验分布 。 例如：假设需要识别一大箱苹果中的好苹果、坏苹果的概率。 根据你对苹果好、坏的认知，给出先验分布为：50个好苹果和50个坏苹果。 现在你拿出10个苹果，发现有：8个好苹果，2个坏苹果。 根据数据，你得到后验分布为：58个好苹果，52...