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用幂律分布研究工资问题
★本文系即将出版的《机器学习数学基础》中的“第5章概率”的“5.3.3 连续型随机分布”一节中“幂律分布”节选。本书将由电子工业出版社出版。 服从帕雷托分布的现象还很多，包括在网站中的操作行为也不能免于此。例如微博转发次数的分布特点，如图5-3-11所显示（张宁 等，《新浪微博转发数的幂律分布现象》，计算机时代，2015年第3期）。 （5.3.37）式和（5.3.40）式都是幂函数，我们将凡是符合这类形式概率分布的统称为幂律分布（power law distribution）——齐普夫和帕雷托都为幂律分布做出了重要贡献。 在实践中，幂律分布除了这里介绍的帕雷托分布、齐普夫定律之外，还有其他形式。 但不论具体形式如何，都可以概括为： 这就是连续型随机变量 的概率密度函数，称之为 服从以 、 为参数的幂律分布。
99910发布于 2021-07-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
幂律变换
Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("original",o) gamma=np.zeros((o.shape[0],o.shape[1],3),dtype=np.float32)#幂律变换 convertScaleAbs(gamma) cv2.imshow("result",gamma) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：幂律变换是是非线性变换 幂律变换应用在图像校正，对漂白的图片或者是过黑的图片进行修正。 幂律对数变换的一般形式为： s=T(r)=c*r^γ 其中，r为原始图像灰度值，γ为幂指数，c为尺度比较常数，s为幂律变换后的目标灰度值。
71320编辑于 2022-05-28 - 来自专栏石云升
幂律分布 - 世界是不公平的
这种分布现象就是幂律分布。 幂律分布的两个特征：1、高度的不平均。2、无标度（分形） 说幂律分布，你可能不太了解，但你肯定听过一个词，叫“二八法则”。 这就是幂律分布的数学特征——无标度。符合幂律分布的网络，又被称为“无标度网络”。如果你懂”分形“的话，分形的结构自相似性符合幂律分布。 世界是不公平的 幂律分布和正态分布，给我们展示了两个不同的世界。 所以，航空网的效率，来自于他们主动运用了幂律分布 幂律分布是个无法预测的魔鬼 幂律分布魔鬼的一面，主要体现在三个方面。 第一，幂律分布让平均数失去意义。 第三，幂律分布完全不可预测。 听完前两点，你可能会说：虽然幂律分布很可怕，但我们还是可以对它进行科学研究，然后攻克它啊？ 没错，科学家们确实一直致力于幂律分布的研究。 你想，如果这个理论是幂律分布产生的原因，那幂律分布就是我们对抗熵增的必经状态。只要一个生命还存在，一个系统还在演化，它就必然在做熵减的工作，所以出现幂律分布也就不足为奇。
3.3K11编辑于 2022-08-25 - 来自专栏华章科技
马太效应和幂律分布是怎么回事？终于有人讲明白了
在统计学中，它们可以被抽象成幂律分布。 作者：帕诺斯·卢里达斯（Panos Louridas） ? ▲图11-7 对数坐标轴下布朗语料库的经验分布和Zipf分布 在对数刻度下，我们能看清所有东西，因为Zipf定律是幂率（power law）的一个特例。 因此当我们遇到在对数图里成一条直线的数据时，就是其理论分布可能是幂率的明显信号。 经济学中幂率的一个例子是帕累托法则，它指出80%的结果源自20%的起因。 幂率是如此普遍，以至于在过去二十年间产生了一个研究相关现象的完整领域似乎任何事情都有幂率现象隐藏在背后。 看起来和齐普夫分布没有太大不同，因此我们可能想知道如果用对数坐标轴绘制的话图会变成什么样子。图11-9给出了结果，几乎就是一条直线，意味着Benford定律与幂率相关。 ?
1.9K11发布于 2020-08-07 - 来自专栏全栈程序员必看
条件分布_Y关于X的条件分布律
(学习本部分内容大约需要1.4小时) 摘要 给定另一随机变量Y的随机变量X的条件分布是当观察到Y取某一值时X的分布。 预备/后继知识 学习条件分布需要掌握以下概念 随机变量 多元分布 条件概率 这个概念的后继知识有: 贝叶斯参数估计 学习目标 知道离散和连续情况的条件分布定义 对于连续随机变量, 为什么对零概率事件进行条件化在数学上是不严格的 知道联合分布如何分解成一组条件分布的乘积 核心资源 (阅读/观看其中一个) 付费 A First Course in Probability 简介: 概率论导论教科书 位置: Section 如果给定Z时, X和Y的条件分布是独立的, 则称两个随机变量X和Y在已知Z时是条件独立的.
1.1K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏FPGA开源工作室
基于FPGA的灰度图像处理之幂律（伽马）变化
FPGA开源工作室 FPGA/图像处理/创业/职场 关注 基于FPGA的灰度图像处理之幂律（伽马）变化 1 背景知识 幂律变换的基本形式为： ? 图1 r变换曲线 与对数变换的情况类似，部分r值的幂律曲线将较窄范围的暗色输入值映射为较宽范围的输出值，相反的，对于输入高灰度级值时也成立。 用于图像获取，打印和显示的各种设备根据幂律来产生响应。习惯上，幂律方程中的指数称为伽马。用于校正这些幂律响应现象的处理称为伽马校正。 ? 图2 航拍图幂律变换 如图2所示，a航拍原图b~d令c=1且分别等于3.0,4.0和5.0时应用式（1）给出的变换的结果（此例的原图像由NASA提供）。 2 FPGA实现 ? 图3 FPGA实现幂律变换框架图 由图2可知对于灰度图像直接经过幂律变换就可以得到幂律变换图像，但是对于FPGA直接实现对数公式显然难度很大。在FPGA中我们采用基于查找表的方式进行幂律变换。
1.6K20发布于 2019-10-29 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
分布式之幂等性
文章目录 幂等性 方案一 方案二 幂等性 幂等性：对于用户同一操作发起的一次或多次请求，不论请求多少次结果都应该是一致的，不会因为多次点击而产生副作用。 解决潜在风险：没有事务、业务被迫中断等。 对于接口设计如何才能做到幂等呢？ 方案二 分布式环境下各个服务相互调用 这边就要举例我们的系统了，我们支付的时候先要扣款，然后更新订单，这个地方就涉及到了订单服务以及支付服务了。
28210编辑于 2022-05-06 - 来自专栏用户6884826的专栏
分布式系统中的幂等性和非幂
一.简介 现如今系统大多为分布式SOA或者微服务，一套系统中包含多个子系统，子系统之间互相调用。 幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。 非幂性：在这种情况下，如果出现多个客户端操作共享资源，就可能意味着数据不一致，数据丢失。 三.幂等性设置 操作分析 在增删改查4个操作中，尤为注意就是增加或者修改 查询对于结果是不会有改变的 删除只会进行一次，用户多次点击产生的结果一样 修改在大多场景下结果一样 增加在重复提交的场景下会出现
1K20发布于 2021-07-08 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【集合论】集合恒等式 ( 幂等律 | 交换律 | 结合律 | 分配率 | 德摩根律 | 吸收率 | 零律 | 同一律 | 排中律 | 矛盾律 | 余补律 | 双重否定定律 | 补交转换律 )
交换律 : A \cup B = B \cup A , A \cap B = B \cap A 3. 零律 : A \cup E = E , A \cap \varnothing = \varnothing 8. 矛盾律 : A \cap \sim A = \varnothing 11. 余补律 : \sim \varnothing = E , \sim E= \varnothing 12. 分配律 分配律 ① : B \cup ( \bigcap \{ A_\alpha \}_{\alpha \in S} ) = \bigcap_{\alpha \in S} ( B \cup A_\alpha 德摩根律 德摩根律 ( 绝对形式 ) ① : \sim ( \bigcup \{ A_\alpha \}_{\alpha \in S} ) = \bigcap_{\alpha \in S} ( \sim
2.1K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏新智元
长尾有多长：人工智能先驱与分形之父的幂律之争
幂律及其产生机制即为一例。同样地，由于观察角度、思维方式和处理方法等的不同，科学研究上的争论也是常见的。不过这里介绍的两位极富个性的科学家围绕幂律在期刊上的六轮大战却是堪称经典了。 与对称的钟形曲线不同，无标度网络的度分布往往可以用具有明显非对称性的幂律分布来刻画。 然而，从历史上看，无论是幂律分布还是优先链接机制都曾被一再重复发现。两个重要的原因包括：一是由于交流不够广泛，使得不少学术成果难以为更多的研究人员所了解。 文章开门见山的指出，其目的就是要分析一类在社会、生物和经济等领域广泛存在的分布函数，这类分布的主要特征就是长尾，即尾部近似服幂指数大于1的幂律分布，即f(i)~ i-(p+1)，p为一个大于零的常数。 该文举证了五个具体数据：文章中的单词出现频次分布；科学家发表的文章数量分布；城市人口分布；收入多少的分布；生物属的物种数量分布。 西蒙以写书为例给出了产生幂律分布的“富者更富”假设。
1.3K61发布于 2018-03-22 - 来自专栏技术成长
分布式系统的幂等性
幂等性的概念幂等性是指多次执行同一操作所产生的结果和效果与执行一次操作的结果和效果相同。换句话说，无论多次执行，结果都是一致的。在分布式系统中，幂等性非常重要。 由于网络通信的不可靠性、消息的重复发送或丢失等因素，会导致分布式系统中的操作被执行多次。如果操作是幂等的，那么即使发生了重复执行的情况，系统的状态也不会被改变。 如何在设计分布式系统时保证幂等性在设计分布式系统时，可以采取以下方法来保证幂等性：请求唯一标识：为每个请求生成一个唯一标识，可以使用全局唯一的ID生成器（如UUID）。 使用幂等性操作：设计操作时，尽量采用幂等性的操作。例如，幂等性的操作不会修改系统状态或数据，或者可以通过判断条件来控制重复执行的结果一致。接收重复请求的安全机制：由于网络原因，可能导致请求被重复发送。 通过以上方法，可以在设计分布式系统时保证幂等性，确保系统在面对重复操作时仍能保持一致性和准确性。
52751编辑于 2023-11-10 - 来自专栏TechFlow
【分布式系统设计】：漫谈幂等
然而，分布式系统中各种各样的错误都有可能发生，围绕着分布式系统的容错性，可用性，以及一致性，许多精妙的设计与算法被提出。这个专题将分析和总结分布式数据库，分布式缓存，分布式计算和分布式事务等话题。 作为第一篇文章，本文将介绍幂等(idempotency)这个概念以及其重要性，并且讨论几个实现幂等的方法，让大家对分布式系统有一个初步的认识。 幂等(idempotency)正是为了应对这种情况而提出的一种机制。在数学中，幂等意味着函数的多次调用将返回相同结果：f(x)=f(f(x))。 在分布式系统中有着相似的意味：接口的多次调用将返回相同的系统状态。简单地举例来说，我们不管几次调用支付接口，银行账户都只应该有一次扣款。 接下来将会介绍幂等的几种实现方法。 在分布式系统中，因为网络的不稳定性，重试是一个非常频繁的操作，幂等将帮助我们在不稳定的网络中维护一个正确的系统状态。 相信读者已经理解了分布式系统中错误的不可避免性。
73930发布于 2020-03-05 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【数理逻辑】命题逻辑 ( 等值演算 | 幂等律 | 交换律 | 结合律 | 分配律 | 德摩根律 | 吸收率 | 零律 | 同一律 | 排中律 | 矛盾律 | 双重否定率 | 蕴涵等值式 ... )
交换律 : A \lor B \Leftrightarrow B \lor A , A \land B \Leftrightarrow B \land A 3. 结合律 : (A \lor B ) \lor C \Leftrightarrow A \lor (B \lor C) , (A \land B ) \land C \Leftrightarrow 德摩根律 : \lnot ( A \lor B ) \Leftrightarrow \lnot A \land \lnot B , \lnot ( A \land B ) \Leftrightarrow 同一律 : A \lor 0 \Leftrightarrow A , A \land 1 \Leftrightarrow A 0 是或运算的 单位元 , 1 是 与运算的 单位元 与 单位元 矛盾律 : A \land \lnot A \Leftrightarrow 0 对偶原理适用于上述运算律 , 将两边的 \land , \lor 互换 , 同时 0 ,1 互换 , 等价仍然成立
1.9K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏codingforever
分布式系统幂等性浅淡
什么是幂等性 幂等性是一个原本是数学的概念，常见于抽象代数中。即使公式：f(x)=f(f(x))能够成立的数学性质。而在计算机学中，则是指任意多次执行所产生的影响与一次执行的影响相同。 为什么需要幂等性 在分布式系统中，其环境的复杂度、网络的不确定性会造成诸如时钟不一致、“拜占庭将军问题”等各种问题，而且机器宕机、消息丢失等问题，也会比集中式系统中更加容易出现。 基于这些特性，分布式系统在接口调用异常时进行重试补偿十分常见。但这也引入另一个问题，就是多次调用接口是否会对系统造成无法承受的损失呢？ 幂等性便是解决这类问题的方案之一。 幂等性如何实现 前文提到，在计算机领域，幂等性是指任意多次执行所产生的影响与一次执行的影响相同。 比如任务A开始执行，在幂等系统中记录K-V。任务A由于某种原因，任务执行超时，而且幂等系统记录K-V由于超时机制，K-V自动删除。
1.3K30发布于 2019-02-21 - 来自专栏新亮笔记
分布式之接口幂等性
文章目录： 前言 幂等性与重复提交比较 SQL 语句幂等性 SELECT UPDATE DELETE INSERT 实现方案 方案一 方案二 小结 推荐阅读 前言 什么是幂等性？ 幂等性是系统服务对外的一种承诺，承诺只要调用接口成功了，多次调用对系统的影响是一致的。 幂等性与重复提交比较 幂等性 更多使用的情况是第一次请求知道结果，但是由于网络抖动或连接超时等情况未进行正常返回，在这种情况下系统自动再次发起请求，其目的是确认第一次是否请求完成。 SQL 语句幂等性 SELECT SELECT * FROM `user` WHERE id = 1 无论执行多少次都不会对资源造成影响，查询具有天然的幂等性。 这时我们就说下游系统提供的接口支持幂等性。 小结 幂等性关注的是多次请求是否对资源产生了副作用，而不是关注的结果。SELECT 语句有可能每次查询的数据不一致，但是它是幂等性的。
66650发布于 2021-09-29 - 来自专栏物流IT圈
分布式系统基石--幂等接口设计
完全从单机演化到分布式系统。 由此，可以折射出分布式系统设计中，由于其三态性(成功、失败、超时)导致的一些问题： 1、减少库存的接口不符合幂等性； 2、服务设计也不合理，该服务应该丢掉过早的消息，同时进行过载保护，以避免雪崩（这个话题不在此讨论 对于只读的接口，天然幂等，对于有写的接口，因为在分布式系统中常常遇到各种不可靠问题（网络、机器、机架、机房故障，等等）而需要重试，这时，在设计接口时就加入 版本号 或 序列号 之类的机制以拒绝已经发生的过程 ，保证幂等。 常见分布式ID开源框架： 美团的Leaf项目，百度的UIDGenerator，还有滴滴的tinyid
81621发布于 2019-12-05 - 来自专栏架构之美
分布式接口幂等性、分布式限流总结整理
—1— 文章目录 一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1）根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制，保证update、insert操作的幂等性 1）没有唯一业务号的update与insert操作 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 1）QPS和连接数控制 2）传输速率 幂等性的核心思想：通过唯一的业务单号保障幂等性，非并发的情况下，查询业务单号有没有操作过，没有则执行操作，并发情况下，这个操作过程需要加锁。 1、Update操作的幂等性 1）根据唯一业务号去更新数据 通过版本号的方式，来控制update的操作的幂等性，用户查询出要修改的数据，系统将数据返回给页面，将数据版本号放入隐藏域，用户修改数据，点击提交 4）分布式环境 所谓的分布式限流，其实道理很简单，一句话就可以解释清楚。分布式区别于单机限流的场景，它把整个分布式环境中所有服务器当做一个整体来考量。
81000编辑于 2022-03-03 - 来自专栏JavaEdge
分布式服务接口的幂等性
一个分布式系统中的某个接口，要保证幂等性，如何保证？ 2 如何避免重复下单？ 评论里有同学说，前端页面直接防止用户重复提交表单。 所以问题归结于如何保证服务接口的幂等性。 2.1 怎么判断请求是否重复 插入订单数据前，先查一下订单表里面有没有重复订单? 万一这搞笑用户就是连续下了俩一模一样订单呢 2.2 最佳实践 保证幂等性主要有如下几点 每个请求须有唯一标识 比如订单支付请求，得包含订单id，一个订单id最多支付一次 每次处理完请求后，须有记录标识该请求已被处理 因此可利用db的“主键唯一约束”，在插数据时带上主键，以此实现创建订单接口的幂等性。 给订单服务添加一个“orderId生成”的接口，无参，返回值就是一个全局唯一订单号。 幂等创建订单的时序图 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw
2.3K11发布于 2019-07-09 - 来自专栏我的技术专栏
分布式服务的幂等性设计
为什么需要保证幂等性 编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响，与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口，保证无论一次或多次来调用接口，都能够得到相同的结果。 一般来说，服务本身需要自己保证幂等性，而不应该将幂等性交给上游的调用方来做。 唯一ID 就上面的幂等性下单接口来说，要做到幂等性，就需要借助一个唯一的ID来标志每次交易。 Snowflake 这是Twitter的一个开源项目，它是一个分布式ID的生成算法，它会产生一个long类型的唯一ID，其核心算法是： 时间部分：41bit作为毫秒数，大概可以使用69.7年 机器编号部分 这是基于redis的分布式ID生成器实现：https://github.com/hengyunabc/redis-id-generator 它的核心思想是： 使用41 bit来存放时间，精确到毫秒，可以使用 使用12 bit来存放逻辑分片ID，最大分片ID是4095 使用10 bit来存放自增长ID，意味着每个节点，每毫秒最多可以生成1024个ID 共享存储 如果我们的幂等性服务是分布式的，那么存储唯一ID
92320发布于 2019-03-04 - 来自专栏天马行空布鲁斯
空谈分布式系统设计之幂等性
这篇文章以两个典型的实际案例为基础，聊一聊分布式系统如何实现幂等性。 基于这样的设计，单个数据库的事务肯定就不可用了，我们需要采用跨数据库的分布式事务，比如基于XA协议的分布式事务，但是这种方式有一些自身的问题，并且有应用场景的局限性。 其实，这本质上就是一个幂等性问题，保证收到重复消息和收到一次消息的处理结果是一致的，就是幂等的。 这又是分布式事务的问题，当时提到了一种方案：best effort 1pc，使用的是Spring提供的ChainedTransactionManager。 同样的，在监听event这里，需要额外handle下面的情况以保证幂等性： 收到重复插入数据event（这个情况和上面转账的案例类似） 对于这种情况，如何实现幂等性处理？
1.2K32发布于 2020-10-14
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