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分布式应用的未来 — Distributionless
在技术变革推动社会发展这一时代背景下，大量支撑规模化分布式应用的技术创新、创造与创业应用而生，CouldNative、ServiceMesh、Serverless等技术词汇在全球范围内引发了大量的解读与讨论。本文整理自阿里巴巴高级技术专家李云在QCon北京2019的分享，带你一起看清其背后的本质与驱动力，更好地把握技术...
帕累托分布（Pareto distributions）、马太效应
什么是帕累托分布 帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的。是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布。这个分布在经济学以外，也被称为布拉德福分布。 帕累托因对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而著名，后来被约瑟夫·朱兰和其他人概括为帕累托法则（80/20法则），后来进一...
Generalized normal distribution and Skew normal distribution
DensityFunctionTheGeneralizedGaussiandensityhasthefollowingform:where (rho)isthe"shapeparameter".Thedensityisplottedinthefollowingfigure:Matlab...
NDT（Normal Distribution Transform） 算法（与ICP对比）和一些常见配准算法
原文地址：http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ByGH发表于12月302014目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法，需要提供一个较好的初值，同时由于算法本身缺陷，最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。这个配准算法耗时稳定...
各种分布（distribution）
正态分布(Normaldistribution)，又名高斯分布(Gaussiandistribution)。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2(标准差为σ)的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布...
累积分布函数（cumulative distribution function）
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程，QQ：231469242)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400...
二项分布（Binomial Distribution）
二项分布就是重复n次独立的伯努利实验。伯努利实验就是在同样的条件下重复发生、且每次实验相互独立的一种随机试验。二项分布有两个参数n和p，n是重复实验的次数，p是每次独立实验发生的概率。特殊的n=1时，我们把二项分布称为伯努利分布。 N次独立重复试验中发生K次的概率是： P(ξ=K)=C(n,k)*p^k*...
多元高斯分布（The Multivariate normal distribution）
在数据建模时，经常会用到多元高斯分布模型，下面就这个模型的公式并结合它的几何意义，来做一个直观上的讲解。1，标准高斯函数高斯函数标准型：$f(x)=frac{1}{sqrt{2π}}e^{-frac{x^2}{2}}$这个函数描述了变量x的一种分布特性，变量x的分布有如下特点：Ⅰ，均值=0Ⅱ，方差为1Ⅲ，概率密度...