方法(贪心算法) 容易想到的一种贪心策略为：先安排出现次数最多的任务，让这个任务两次执行的时间间隔正好为n。再在这个时间间隔内填充其他的任务。
Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启。集群可以通过默认的重启策略来重启，这个默认的重启策略通常在未指定重启策略的情况下使用，而如果Job提交的时候指定了重启策略，这个重启策略就会覆盖掉集群的默认重启策略。
Quartz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。
：。根据python stats.poisson.cdf(k, 5) 计算得到：当k=9时，累计概率为0.968，因此每天需要至少准备9个馒头才能有95%的把握保证供应。
在开发过程中我们经常会遇到调用接口失败的情况。遇到这种情况，我们有时候需要重试机制，常用的重试（退避）策略有：
在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等。
sar（System Activity Reporter 系统活动情况报告）是目前 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一，可以从多方面对系统的活动进行报告，包括：文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘 I/O、CPU 效率、内存使用状况、进程活动及 IPC 有关的活动等。我们可以使用sar命令来获得整个系统性能的报告。这有助于我们定位系统性能的瓶颈，并且有助于我们找出这些烦人的性能问题的解决方法。
在众多的客户关系管理分析模式中，应用最广泛的就是RFM模型，它可以通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况。
C++11 中提供了日期和时间相关的库 chrono，通过 chrono 库可以很方便地处理日期和时间，为程序的开发提供了便利。chrono 库主要包含三种类型的类：时间间隔duration、时钟clocks、时间点time point。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
泊松分布是一种离散概率分布，用于描述在给定时间间隔内随机事件发生的次数。它常用于模拟诸如客户到达商店、电话呼叫接入中心等事件。
等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为 P(N(1) = 3) 。
在做充电桩项目时，其中用户的登录、注册等都需要用到短信这个功能，所以，我们在开发之前要做一些相对深入的考虑。
java面试(1)如何防止恶意攻击短信验证码接口
今天我们来分享的内容是，爬虫隧道代理设置多久换一次比较好的问题！让我们一起来探讨，为你的爬虫工作增添一份稳定与流畅！
1. 伯努利分布：伯努利分布：伯努利试验单次随机试验，只有"成功（值为1）"或"失败（值为0）"这两种结果。又名两点分布或者0-1分布。
1) 离散随机变量的均匀分布：假设 X 有 k 个取值：x1, x2, ..., xk 则均匀分布的概率密度函数为：
了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的 从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。
黄文辉同学第三篇的总结，大家支持。 概述 SparkStreaming提供了窗口的计算,它允许你对数据的滑动窗口应用转换。基于窗口的操作会在一个比StreamingContext的批次间隔更长的时间范
如果配置了Checkpoint,而没有配置重启策略,那么代码中出现了非致命错误时,程序会无限重启
提取自 spring-cloud-netflix-eureka-client-1.4.4.RELEASE.jar!/META-INF/spring-configuration-metadata.json Bean类：org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EurekaServerConfigBean 常见配置 name (eureka.server.xxx开头) defaultValue description enable-self-prese
在前一篇文章中我制定了用户画像的计划，第一部分就是数据建模。以“一面APP”为例。 一、一面产品介绍 话题、主题、专辑、圈子 为了更好地理解如何为一个产品做数据建模，我这边先对一面APP做一个简单的介
默认重启策略是通过Flink的配置文件设置的flink-conf.yaml。配置参数restart-strategy定义采用的策略。
我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序，如调用web接口、运行网络爬虫等任务时，经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况，这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务，肯定是不严谨的，尤其是在网络爬虫中，会存在损失有价值数据的风险。
在开发python项目时，不可避免的会用到一些重试功能，比如数据库和网络重连，或者其他的一些异常方法重试等等，有些组件可能自带了重试功能，但有些组件可能没有带就需要我们自己开发了，不过这种组件一般都有开源成熟的方案，所以我们就没必要重新造轮子了，而tenacity就是python里面一款功能强大的重试组件，活跃程度较高，支持python2和python3。
Spring Cloud Task是一个轻量级的批处理框架，可以将任务作为Spring Boot应用程序打包和部署。在任务执行期间，可能会出现各种异常情况，例如应用程序崩溃或者任务执行时间过长，这时候需要重启任务。
从上面数据可以看到一个正常分布式锁操作，操作时间在1ms，因为是从客户端获取的，因为粒度只能是毫秒级。再从服务端看看是什么情况。
在上一篇我们为大家介绍了WebClient的异常处理方法，我们可以对指定的异常进行处理，也可以分类处理400-499、500-599状态码的HTTP异常。 我们本节为大家介绍的实际上是另外一种异常处理机制：请求失败之后自动重试。当WebClient发起请求，没有得到正常的响应结果，它就会每隔一段时间再次发送请求，可以发送n次，这个n是我们自定义的。n次请求都失败了，最后再将异常抛出，可以通过我们上一节交给大家的方法进行异常处理。也就是针对连接超时异常、读写超时异常等，或者是HTTP响应结果为非正常状态码（不是200状态码段），都在自动重试机制的范畴内。
在众多的客户关系管理（CRM）分析模式中，RFM 客户价值分析模型经常被提到。RFM 客户价值分析模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况。
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
activeMQ 是一种开源的，实现了 JMS1.1 规范的，面向消息(MOM)的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信
关于自动化测试相信大家有所了解，本篇带来的是uiautomator2，接下来会就其中基本的点击操作进行详解。
Flink支持不同的重启策略，重启策略控制在作业失败后如何重启。可以使用默认的重启策略启动集群，这个默认策略在作业没有特别指定重启策略时使用。如果在提交作业时指定了重启策略，那么此策略将覆盖集群的默认配置策略。
heartbeat通常用来检测通信的对端是否存活（未正常关闭socket连接而异常crash）。其基本原理是检测对应的socket连接上数据的收发是否正常，如果一段时间内没有收发数据，则向对端发送一个心跳检测包，如果一段时间内没有回应则认为心跳超时，即认为对端可能异常crash了。
当你需要测试网络连接或者诊断网络问题时，ping命令是一个非常有用的工具。除了基本的用法，ping还有一些高级用法，可以帮助你更好地使用它。
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
时间频率计数器，顾名思义就是用来测量时间间隔，频率，频率比，累加计数，周期，计时等，基本工作原理是以适当的逻辑电路，具有多种测量功能，主要包括频率、周期和时间间隔测量，通常还包括频率比、任意时间间隔内脉冲个数以及累加计数等测量功能。
大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。 工作以后才发现，难的不是统计学，而是我们的教材写得不好。比起高等数学，统计概念其实容易理解多了。 我举一个例子，什么是泊松分布和指数分布？恐怕大多数人都说不
Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章，使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。
top是一个常用的性能监控工具，可以用来实时查看系统资源的使用情况，包括CPU、内存、进程等信息，是Linux系统中常用的一种命令行工具。通过top可以查看系统当前的状态，并且可以对各种系统资源进行监控和管理。
本文以通用计数器的功能特性为基础，对目前适用于市场的通用计数器在功能应用上的可行性做了分析，即以通用计数器的功能了解通用计数器的测试特性，方便用户对通用计数器的功能认知。
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
一、lock的底层本身是Monitor来实现的，所以Monitor可以实现lock的所有功能。 二、Monitor有TryEnter的功能，可以防止出现死锁的问题，lock没有。
checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议。因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外，完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，深入发现用户的需求。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/tweet-counts-per-frequency 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
