从Spring到SpringBoot浅谈 一、Spring能做什么 （一）、Spring的能力 （二）、spring的生态 https://spring.io/projects/spring-boot 覆盖了：web开发、数据访问、安全控制、分布式消息服务、移动开发、批处理等。 （三）、Spring ...
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编程语言 时间：
2021-06-06 19:26:01
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这个组件，是一个分布式的组件，好处就是，不怕消息太多了，都挤在一个服务器上，出现服务器内存不够的情况。服务器内存不够用的问题解决了，但是如果消费队列要进行数据库的操作，那么性能瓶颈将出现在数据库上，如果处理的业务复杂，就涉及到分布式事务了，所以一说到分布式，那真的，各种组件，各种复杂。 按我目前的水 ...
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Web程序 时间：
2021-06-06 19:06:02
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1.Spark SQL出现的 原因是什么? Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD)，Spark SQL作为分布式SQL查询引擎，让用户可以通过SQL、DataFrame API和Data ...
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数据库 时间：
2021-06-06 19:05:46
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假设现有一组数据，我们需要画出他的累积分布函数图像 这里我们通过正态分布随机生成两组数据 data1=normrnd(0,5,[1,500]);data2=abs(normrnd(0,5,[1,500]));他们的分布分别为下图所示： 使用cdfplot函数就可以简单的画出他们的累积分布函数曲线 f ...
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2021-06-06 18:57:15
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一、 消息队列概述 消息队列是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。 通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步 等等功能，其作为 分布式系统架构 中的一个重要组件，有着举足 ...
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2021-06-06 18:50:48
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Choi H. I. Lecture 4: Exponential family of distributions and generalized linear model (GLM). 定义 定义: 一个分布具有如下形式的密度函数: \[ f_{\theta}(x) = \frac{1}{Z(\t ...
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2021-06-05 18:38:14
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分析报告解读 1、模型正态性检验 运用极大似然估计，所以要对数据进行正态性检验，在这张表格中重点关注两个系数，一个是偏度系数（skew），另一个是峰度系数（kurtosis），如果偏度系数大于3，峰度系数大于8 则可能数据很有可能呈现非正态分布的情况，这时候就不能运用极大似然估计，就要选择其他的方法 ...
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2021-06-05 17:40:46
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功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。 时域和频域能量相等。 Parseval 定理 时域平均功率为 ： 离散时域平均功率为： 离散数字时域平均功率为： 对于时域信号x 进行FFT获得频域信号xdft： N = 4 ...
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2021-06-03 18:05:46
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首先先给定义，下面是说它咋来的（用的一个实例引入） 这个形成过程需要体会那味，顺便也可以联系下离散分布 ** 这是p（x）被称为概率密度函数的理由 ...
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2021-06-02 20:46:07
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在应用架构“微服务化”大行其道的今天，只要涉及到网络通信，我们就可能使用到 RPC，它已然成为解决分布式系统通信问题的一大利器。 你可能需要懂监控、熔断限流、优雅启停、多协议、分布式链路跟踪等等知识。能研究透RPC，那基本就是一个资深的架构师了。 结合何小锋过去 20 多年累积的工作经验，精挑细选了 ...
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2021-06-02 20:31:57
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