文章目录1.先从随机变量说起2.离散型随机变量和连续型随机变量3.离散型随机变量的概率函数、概率分布和分布函数3.1.概率函数3.2.概率分布3.3.分布函数4.连续型随机变量的概率函数和分布函数5.总结1.先从随机变量说起随机变量or非随机变量？随机变量可拆解为：“随机”+“变量”变量，是指其结果是存在变数的，而非是固定不变的随机，是指其结果是无法被100%完全确定的！比如投硬币的结果就是随机变量。非随机变量，就是对于给定的一个值，对应有一个确定的结果2.离散型随机变量和连续型随机变量如果随机变量的值都可以逐个列举出来，则为离散型随机变量。如果随机变量X的取值无法逐个列举则为连续型变量。比如
总体与个体总体：试验的全部可能的观察值称为总体个体：总体中每个可能的观察值称为个体总体期望=样本平均期望总体方差/n=样本平均方差随机样本X1，X2……Xn相互独立（x1，x2……xn是观察值），称为总体X的一个简单随机变量（样本）联合=（全部）边缘相乘统计量函数表示化（不含未知参数，不一定是线性关系函数）常用统计量主要是要知道Sn2是样本方差的意思并且，系数为1/n-1首先知道各个符号代表什么意思要乘以1/n，因为是样本的值：A——原点矩B——中心矩σn——偏样本方差下标带了个n，相当于2阶中心矩，后面的那个公式尽量记住样本矩的性质μk——E(xk)2023.3.4复习理解：总体的期望=样本
MonsterAPI利用采矿设备等GPU算力来训练AI模型GPU通常用于挖掘比特币等加密货币，而挖矿是一种资源密集型的过程，需要强大的计算能力。加密货币炒作一度导致市场上GPU短缺，随着价格飙升，企业和个人转向采用英伟达(Nvidia)为游戏行业提供的GPU，并将其转变为加密挖矿设备专用的GPU。 然而随着加密货币热潮的消退，许多加密挖矿设备关闭甚至被废弃。这让MonsterAPI创始人GauravVij意识到，他们可以重新改变和调整这些设备的用途，以适应最新的计算密集型发展趋势，也就是训练和运行AI基础模型。 虽然这些GPU并不具备AWS或谷歌云等部署的专用AI设备的强大功能，但Gaurav
文章目录背景1、UUID2、数据库自增ID2.1、主键表2.2、ID自增步长设置3、号段模式4、RedisINCR5、雪花算法6、美团(Leaf)7、百度(Uidgenerator)8、滴滴(TinyID)总结比较背景在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据进行唯一标识，比如在对一个订单表进行了分库分表操作，这时候数据库的自增ID显然不能作为某个订单的唯一标识。除此之外还有其他分布式场景对分布式ID的一些要求：趋势递增：由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如排序需求。
文章目录背景1、UUID2、数据库自增ID2.1、主键表2.2、ID自增步长设置3、号段模式4、RedisINCR5、雪花算法6、美团(Leaf)7、百度(Uidgenerator)8、滴滴(TinyID)总结比较背景在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据进行唯一标识，比如在对一个订单表进行了分库分表操作，这时候数据库的自增ID显然不能作为某个订单的唯一标识。除此之外还有其他分布式场景对分布式ID的一些要求：趋势递增：由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如排序需求。
分布式锁-Redisson的看门狗（watchdog）机制前言本篇文章从Redisson的加锁（tryLock）入手，带大家由源码来了解一下watchdog的自动延迟加锁操作，如果对Redisson的加锁机制没有了解，建议可以先看一下本人的另一篇博客分布式锁-Redisson的使用及源码分析结论想要触发Redisson看门狗机制，不能自定义leaseTime（或者传参-1）Redisson默认加锁30秒，每隔10秒刷新加锁时间watchdog的延时时间可以由lockWatchdogTimeout指定默认延时时间，但是不要设置太小Redisson是通过Future和Timeout功能来实现异步延
分布式锁-Redisson的看门狗（watchdog）机制前言本篇文章从Redisson的加锁（tryLock）入手，带大家由源码来了解一下watchdog的自动延迟加锁操作，如果对Redisson的加锁机制没有了解，建议可以先看一下本人的另一篇博客分布式锁-Redisson的使用及源码分析结论想要触发Redisson看门狗机制，不能自定义leaseTime（或者传参-1）Redisson默认加锁30秒，每隔10秒刷新加锁时间watchdog的延时时间可以由lockWatchdogTimeout指定默认延时时间，但是不要设置太小Redisson是通过Future和Timeout功能来实现异步延
目录1.安装Hbase2.配置文件3.Hbase服务启动 Zookeeper和Hadoop集群正常启动1.安装Hbase 进入/export/software目录，将hbase软件包导入该目录下。解压hbase软件包到/export/servers目录下，并重命名为hbase。[root@mastersoftware]#lsapache-hive-3.1.2-bin.tar.gzhbase-2.2.3-bin.tar.gzapache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gzjdk-8u212-linux-x64.tar.gzhadoop-3.1.3.tar.
在大数据的学习过程中，我们经常会听到“分布式”这三个字，那个所谓的“分布式”到底是什么意思？我们看到一些古装电视剧电影，在古代，生产力比较低下，没有现在的各种便捷的交通工具。人们需要运输一些货物的时候，最常见的方式就是套马车，用马来拉动车。如果需要拉的货物比较多，一匹马拉不动呢？人们的做法并不是训练一匹更加强壮的马，而是会使用多匹马同时来拉动这辆马车。这就是分布式的思想！那么在程序世界中，单台服务器的能力是有限的，虽然我们可以堆配置来构建一台性能非常强悍的服务器，但是上限还是容易达到的，且成本会非常的高。为了解决这样的问题，我们就可以使用多台服务器协同工作，共同来完成指定的任务，组成一个服务器
在大数据的学习过程中，我们经常会听到“分布式”这三个字，那个所谓的“分布式”到底是什么意思？我们看到一些古装电视剧电影，在古代，生产力比较低下，没有现在的各种便捷的交通工具。人们需要运输一些货物的时候，最常见的方式就是套马车，用马来拉动车。如果需要拉的货物比较多，一匹马拉不动呢？人们的做法并不是训练一匹更加强壮的马，而是会使用多匹马同时来拉动这辆马车。这就是分布式的思想！那么在程序世界中，单台服务器的能力是有限的，虽然我们可以堆配置来构建一台性能非常强悍的服务器，但是上限还是容易达到的，且成本会非常的高。为了解决这样的问题，我们就可以使用多台服务器协同工作，共同来完成指定的任务，组成一个服务器
