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搜索关键字:数据化 概率 运营 海量数据 数据化运营    ( 15852个结果
MySQL死锁产生原因和解决方法
Mysql 锁类型 一、锁类型介绍: MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间; ...
分类:数据库   时间:2021-07-02 16:06:28    阅读次数:0
[DataAnalysis]数据分析基础-假设检验原理详解和主要应用:参数假设检验、分布拟合检验和非参数检验
假设检验分为参数假设检验和分布拟合假设检验和非参数检验 一、假设检验的思想: 建立假设 选择检验统计量并给出拒绝域形式 选择显著性水平 给出拒绝域 做出判断 二、p 值:利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平 三、参数假设检验类型:详见茆诗松 正态总体参数假设检验 指数参数假设检验,对指数 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-02 15:37:13    阅读次数:0
吉林省各个运营商dns备忘:
吉林省各个运营商dns备忘: 1、中国移动-吉林分公司 211.141.0.99 211.141.16.99 2、中国电信-吉林分公司 219.149.194.55 219.149.194.56 3、中国联通-吉林分公司 202.98.0.68 202.98.05.68 4、教育网 101.7.8. ...
分类:其他好文   时间:2021-07-02 15:22:56    阅读次数:0
信息熵,交叉熵与KL散度
一、信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\),且对应的概率为: \[ p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么随机变量 \(X\) 的熵定义为: \[ H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:03:09    阅读次数:0
HDFS01 概述
HDFS 概述 HDFS的产生背景和定义 HDFS产生背景 解决海量数据的存储问题 需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。 HDFS定义 HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 17:40:30    阅读次数:0
今日头条平台的运营方式
根据最近的数据统计,今日的头条新闻总共给用户带来了7亿多条评论。其中,“头条号”平台拥有超过十二万个账号,“头条号”上发布的自媒体内容总量超过8.五万条,与今日头条合作的各类新闻媒体、政府部门、组织等也超过3.五万条。这一数据可以提供足够的信息,说明今日头条广告词具有很大的传播力和知名度。因此也就成 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 17:34:26    阅读次数:0
转账到支付宝账户快速开通指南,支付宝单笔转账72小时内开通。官方渠道操作稳定可靠
接入流程 1、提交签约资料并审核 约在1个工作日内完成审核,审核通过后即可完成签约 2、自研发或者找服务商代研发 访问开放平台自研接入或匹配支付宝合作服务商代接入 3、研发完成后开始收款 支付宝提供了丰富的运营能力,可以在运营中心了解详情 产品特色 1. 服务集成灵活:可集成到商户自身业务系统,无需 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-29 15:50:15    阅读次数:0
「SOL」打扫笛卡尔cartesian (模拟赛)
为什么会有人推得出来第三题想不出来签到题啊 (⊙_⊙)? 题面 有一棵有根树 \(T\)。从根节点出发,在点 \(u\) 时,设点 \(u\) 还有 \(d\) 个未访问过的儿子,则有 \(\frac1{d+1}\) 的概率向上(深度较小的方向)走一步,有 \(\frac1{d+1}\) 的概率走向 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-29 15:40:12    阅读次数:0
【优化算法】头脑风暴优化算法(BSO)【含Matlab源码 497期】
一、简介 1 算法原理 头脑风暴优化算法主要由聚类和变异组成。 1.1 聚类 聚类:BSO采用K-means聚类算法,将相似的个体聚成k类,并将人为设定的适应度函数值最优的个体作为聚类的中心。当然,为了避免陷入局部最优,将有概率随机产生一个新个体替换其中 一个聚类中心。 1.2 变异 BSO变异主要 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:55:32    阅读次数:0
实验三 朴素贝叶斯算法及应用
一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理,掌握朴素贝叶斯算法框架; 掌握常见的高斯模型,多项式模型和伯努利模型; 能根据不同的数据类型,选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法; 针对特定应用场景及数据,能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:14:49    阅读次数:0
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