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先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率

先验概率      先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。先验概率的分类      利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为客观先验概率;      当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率,称为主观先验概率。先验概率的条件

微服务网关的设计与实现

API网关概述“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决。”——David Wheeler分布式服务架构、微服务架构与 API 网关1. 什么是API网关(API Gateway)其实,网关跟面向服务架构(Service Oriented Architecture,SOA)和微服务架构(MicroServicesArchitecture,MSA)有很深的渊源。十多年以前,银行等

[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现

傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、压缩加密等目的。下一篇文章,作者将结合傅里叶变换和傅里叶逆变换讲解它的应用。

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#numpy#opencv
Redis的架构模式

单机版特点:简单问题:1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。主从复制Redis 的复制(replication)功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品,其中被复制的服务器为主服务器(master),而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器(slave)。 只要主从服务器之间的网络连接正常,主从服务器两者会具有相同的数据,主服务器就会一直将发生在自己

一个依赖搞定 Spring Boot 反爬虫,防止接口盗刷!

kk-anti-reptile 是适用于基于 spring-boot 开发的分布式系统的反爬虫组件。原文http://33s.co/6s37系统要求基于 spring-boot 开发(spring-boot1.x, spring-boot2.x均可)需要使用 redis工作流程kk-anti-reptile 使用基于 Servlet 规范的的 Filter 对请求进行过滤,在其内部通过 sprin

Golang参数校验:go-playground/validator的缺点及替代品checker

Golang的参数校验,大多数使用的是validator(gin框架使用的是validator v8/v9)。但是,validator的缺点是,将校验的逻辑,以标签(tag)的方式写入结构体,这种方法具有很强的侵入性,并且校验逻辑不容易阅读。为此,笔者写了checker,作为validator的替代品。checker可以替代validator, 用于结构体或非结构体的参数校验。使用例子: tag

#golang
golang常用库:字段参数验证库-validator使用

一、背景#在平常开发中,特别是在web应用开发中,为了验证输入字段的合法性,都会做一些验证操作。比如对用户提交的表单字段进行验证,或者对请求的API接口字段进行验证,验证字段的合法性,保证输入字段值的安全,防止用户的恶意请求。一般的做法是用正则表达式,一个字段一个字段的进行验证。一个一个字段验证的话,写起来比较繁琐。那有没更好的方法,进行字段的合法性验证?有, 这就是下面要介绍的validator

#golang
从0到1打造推荐系统-架构篇

本文主要从推荐系统的工程架构方面和大家分享了一些较基础的技术方案,当然详细的推荐系统远不止文章中这近千个文字可以表述完整的,这里也只是抛砖引玉,各位看官如果有问题、建议或者新的看法,欢迎留言一起探讨。同时,后续也计划继续推出推荐系统的特征篇和算法篇,希望大家可以在技术的世界里一起成长。

Flink基本架构

Flink是新的stream计算引擎,用java实现。既可以处理stream data也可以处理batch data,可以同时兼顾Spark以及Spark streaming的功能,与Spark不同的是,Flink本质上只有stream的概念,batch被认为是special stream。Flink在运行中主要有三个组件组成,JobClient,JobManager 和 TaskManager。

#flink#big data
海量用户标签系统之存储架构设计(Bigmap算法)

我们可以观察一下redis返回的二进制数据的特点, 每8个二进制位属于一个字节,每个字节都可以表示成具体的数字(如:0,23,127)这个数字最大也只能到255,而且同一个数字有可能出现非常多次,而每个数字所对应的转换过后的位置数组都是固定的,比如: 100(二进制:1100100) => [1,2,5]我们现在知道如何快速的获取我们想要的数据了,但是我们发现有时候我们获取到的都是二进制的数据例如

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#大数据
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