加权平均法，移动加权平均法，先进先出法（计算策略）

WFQ加权公平队列(每个队列的计算原则与权重比关系)                                   及加权效果取证 加权公平队列(Weighted FairQueuing),它不允许用户使用MQC语句来手工完成对流量的分类,因为WFQ的分类是自动完成的,它基于每一种不同的流(flow)来分类,然后将不同的flow送入不同的队列.在实施WFQ的队列调度时主要是为了两个目标:一.为不同的数据流提供公平的服务:二.它可以为具备高优先级(较高IP优先级或者DSCP值)的数据提供更多

在延迟计算策略(lazy evaluation strategy)中,函数的参数值,在函数调用时不会计算,直到后来用到这个值时才计算.我们回到前面的例子: TestAndCalculate(Calculate(10)); 在这里,Haskell 直接跳转到TestAndCalculate 函数主体.Haskell 会记住参数值的名字叫 num,如果在后面需要 num 值,就会运行 Calculate(10),然后,继续执行,得到 TestCondition的结果.如果这个函数返回true,表示需

[ evaluation.computation.calculation,在第二章,是后两个计算放在一起,让人搞不清准确的含义:现在倒好,出现了三个计算,又该如何体会呢? 据说,从左到右,是从粗略到精确的过度,即,前面的强调估算,后面的强调演算. 能体会出来吗?语言不同,表达真的不同. 因此,计算机就选了一个中间值,既不强调粗,也不强调精:恰恰表明,既强调粗,也强调精. 前两天,听电视里的一个新闻讲,俄罗斯人(好像是)能分辨出雪的 1000 种白色. 听到这里,就让我想到中国人,不太喜欢精确,不

Haskell 是一种纯函数式语言,有一个重要的方面,即,不允许任何副作用.有专门的技术在屏幕上输出,或处理文件系统,但对于程序员来说,它是以一种看起来不像有副作用的方式来实现.在这样的语言中,调整计算排序表达式的顺序是可能的:在Haskell 中,直到需要结果,才计算函数:这不会影响程序的结果,因为,函数没有副作用. C# 和 F# 的函数都可能有副作用,这是 F# 中的障碍,因此,语言提供多种方式避免,但仍然会在程序中出现.两种语言都需要指定表达式运行的顺序,否则,我们不可能确定哪个副作用先

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

有朋友问牛大,指数基金的加权方式有哪些? 今天,牛大就和大家聊一聊. 朋友们知道,咱们购买的指数基金,本质是一篮子股票组成的. 比如沪深300指数,是由300只股票通过一定方式综合计算得出的.中证红利指数是由100只股票得到的. “加权”这两个字的意思通俗点来说,就是计算每只股票在指数中所占的比重.大家明白了吧. 指数基金的加权方式大致可以分为4类:价格加权,市值加权,等权重加权,策略加权. 1. 价格加权 价格加权的方式,在生活中比较常见. 比如学生的平均成绩,鸡蛋平均价格等等. 茅台一股12

移动平均线的种类 移动平均线可分为"算术移动平均线"."加权移动平均线"."指数平滑移动平均线"三种. 1．算术移动平均线(MA) 算术移动平均线是简单而普遍的移动平均线.平均线是指算术平均数,计算方法为一组数字相加,除以该组数据的组成个数. 以5天移动平均线为便,计算方法如下: MA=(C1+C2+C3+C4+C5)/5 一般公式:MA=(C1+C2+C3+C4+C5+....+Cn)/n C:第一日收盘价 n:移动平均数周期 "移动

场景用户画像的构造中,想象一个场景:你经过辛辛苦苦抓数据,清洗数据,收集用户行为,目的就是给用户计算兴趣标签. 这时候你可能会遇到一个两难的问题:如果给用户计算出兴趣标签的权重了,那应该保留多少标签呢?保留太多的话,每次召回候选集时,计算复杂度可不低,只保留少部分吧,那真是手心手背都是肉,生怕丢弃的标签才是用户的真爱. 怎么办?这时候,你需要的一个简单的加权采样算法,每次召回时并不使用全部用户标签,而是按照权重采样一部分标签来使用,这样做的好处当然很明显: 大大减少召回时的计算复杂度:可以保留更

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作. 一,应用函数 对序列的各个原始应用函数: Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给func的位置参数(p