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隐马尔可夫模型(一)——马尔可夫模型

阅读目录 简介 数学描述 例子 应用领域 回到顶部 简介 马尔可夫模型(Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。考察一个状态序列(此时随机变量为状态值),这些状态并不是相互独立的,每个状态的值依赖于序列中此状态之前的状态。 回到顶部 数学描述 一个系统由N个状态S= {s1,s2,...sn},随着时间的推移,该系统从一个状态转换成另一个状态。Q= {q1,q2,...qn}为一个状态序列,qi∈S,在t时刻的状态为qt,对该系统的描述要给出当前时刻t所处的状态st,和之前的状态s1,s2,...st, 则t时刻位于状态qt的概率为:P(qt=st|q1=s1,q2=s2,...qt-1=st-1)。这样的模型叫马尔可夫模型。 特殊状态下,当前时刻的状态只决定于前一时刻的状态叫一阶马尔可夫模型,即P(qt=si|q1=s1,q2=s2,...qt-1=sj) =P(qt=si|qt-1=sj)。 状态之间的转化表示为aij,aij=P(qt=sj|qt-1=si),其表示由状态i转移到状态j的概率。其必须满足两个条件: 1.aij≥ 02.=1 对于有N个状...

Faas 典型场景——应用负载有显著的波峰波谷,典型用例-基于事件的数据处理

Serverless适用的两大场景 场景一:应用负载有显著的波峰波谷 Serverless化与否的评判标准并不是公司规模的大小,而是其业务背后的具体技术问题,比如业务波峰波谷明显,如何实现削峰填谷。一个公司的业务负载具有波峰波谷时,机器资源要按照峰值需求预估;而在波谷时期机器利用率则明显下降,因为不能进行资源复用而导致浪费。 业界普遍共识是,当自有机器的利用率小于30%,使用Serverless后会有显著的效率提升。对于云厂商,在具备了足够多的用户之后,各种波峰波谷叠加后平稳化,聚合之后资源复用性更高。比如,外卖企业负载高峰是在用餐时期,安防行业的负载高峰则是夜间,这是受各个企业业务定位所限的;而对于一个云厂商,如果其平台足够大,用户足够多,是不会有明显的波峰波谷的现象的。 场景二:典型用例-基于事件的数据处理 视频处理的后端系统,常见功能需求如下:视频转码、抽取数据、人脸识别等,这些均为通用计算任务,可由函数计算执行。 开发者需要自己写出实现逻辑,再将任务按照控制流连接起来,每个任务的具体执行由云厂商来负责。如此,开发变得更便捷,并且构建的系统天然高可用、实时弹性伸缩,用户不需要关心...

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Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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