Consistent Hashing 概述 实现方式 使用方式 虚拟节点个数 Consistent Hashing Learn about bRPC consistent hashing. 概述 一些场景希望同样的请求尽量落到一台机器上，比如访问缓存集群时，我们往往希望同一种请求能落到同一个后端上，以充分利用其上已有的缓存，不同的机器承载不...

一致性哈希 概述 实现方式 使用方式 虚拟节点个数 一致性哈希 学习bRPC一致性哈希。 概述 一些场景希望同样的请求尽量落到一台机器上，比如访问缓存集群时，我们往往希望同一种请求能落到同一个后端上，以充分利用其上已有的缓存，不同的机器承载不同的稳定working set。而不是随机地散落到所有机器上，那样的话会迫使所有机器缓存所有的内容，...

一致性哈希 概述 实现方式 使用方式 虚拟节点个数 一致性哈希 学习bRPC一致性哈希。 概述 一些场景希望同样的请求尽量落到一台机器上，比如访问缓存集群时，我们往往希望同一种请求能落到同一个后端上，以充分利用其上已有的缓存，不同的机器承载不同的稳定working set。而不是随机地散落到所有机器上，那样的话会迫使所有机器缓存所有的内容，...

乱序 Math.random 插入排序 具体分析 Fisher–Yates 专题系列 乱序 乱序的意思就是将数组打乱。 嗯，没有了，直接看代码吧。 Math.random 一个经常会遇见的写法是使用 Math.random()： var values = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ];   ...

三、EM算法与高斯混合模型 3.1 高斯混合模型 3.2 参数估计 三、EM算法与高斯混合模型 3.1 高斯混合模型 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM )：指的是具有下列形式的概率分布模型： 其中 是系数，满足 ： 。 是高斯分布密度函数，称作第 个分模型， ： 如果用其他的概率分...

定投 —— 大佬的自我修养 13. 最重要的好消息：对普通人来说长期并非永远 定投 —— 大佬的自我修养 —— 让时间陪你慢慢变富…… 李笑来 二〇一九年七月 普通人错过这本书的“踏空成本”无限大…… https://b.watch 13. 最重要的好消息：对普通人来说长期并非永远 当一个普通人听巴菲特说 “我的长期 是永远 ”...

1.5.6. 统计和随机数：scipy.stats 1.5.6.1 直方图和概率密度函数 1.5.6.2 百分位数 1.5.6.3 统计检验 1.5.6. 统计和随机数：scipy.stats scipy.stats 模块包含统计工具和随机过程的概率描述。在numpy.random 中可以找到多个随机数生成器。 1.5.6.1 直方图和概...

测试概览 质量总分 手动测试用例 自动化测试用例 手动测试计划分布图 自动化测试执行率和通过率趋势 自动化测试计划执行详情瀑布图 场景和 API 执行分布图 测试概览 测试概览目的是通过数据统计分析来帮助测试主管和测试人员来更高效地查看和管理自己的测试相关任务。 测试概览包括手动测试和自动化测试，基于迭代进行统计分析。 请进入 组织 ...

13.2 有限假设空间 13.2.1 可分情形 13.2.2 不可分情形 13.2 有限假设空间 13.2.1 可分情形 可分或一致的情形指的是：目标概念包含在算法的假设空间中 。对于目标概念，在训练集D中的经验误差一定为0，因此首先我们可以想到的是：不断地剔除那些出现预测错误的假设，直到找到经验误差为0的假设即为目标概念。但由于样...

练习 26 恭喜你，来做个测试吧！ 常见问题 练习 26 恭喜你，来做个测试吧！ 现在已经大体完成了这本书的一半内容，后面一半会更有意思，你会学习逻辑以及能够做一些有用的事情，比如做决定。 在你继续之前，我为你准备了一个小测验。这个小测验很难，因为它需要你修复别人的代码。当你成为一个程序员，你会经常需要处理其他程序员的代码，甚至跟他们正面杠。 ...