文章目录 中心极限定理 中心极限定理 中心极限定理是说，n只要越来越大，这n个数的样本均值会趋近于正态分布，并且这个正态分布以u为均值，sigma^2/n为方差。 换句话说，假设我们与样本 x 1 , x 2.... x n x1, x2....x_n x1,x2....xn​, 并且已经知道 E ( x ) = u , D ( x ) = σ 2 E(x) = u, D(x)

看到一篇文章不错【清华差生10年奋斗经历】 共勉一下 原文：http://kb.cnblogs.com/page/163907/ 【导读】清华“差生”10年奋斗经历：只写事业，不写女人。作者从2004年本科毕业写到2012年，近10年的奋斗经历。反正一字一句看完后，各种反省各种彻悟。不要老去抱怨别人“天时地利人和”，做好当下，后来人或许还会羡慕嫉妒恨你。   　　我的故事里

栈回溯和符号解析是使用 perf 的两大阻力，本文以应用程序 fio 的观测为例子，提供一些处理它们的经验法则，希望帮助大家无痛使用 perf。 前言 系统级性能优化通常包括两个阶段：性能剖析和代码优化： 性能剖析的目标是寻找性能瓶颈，查找引发性能问题的原因及热点代码; 代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或调整编译选项，以改善软件性能。 在步骤一性能剖析阶段，最常用的工具就是

栈回溯和符号解析是使用 perf 的两大阻力，本文以应用程序 fio 的观测为例子，提供一些处理它们的经验法则，希望帮助大家无痛使用 perf。 前言 系统级性能优化通常包括两个阶段：性能剖析和代码优化： 性能剖析的目标是寻找性能瓶颈，查找引发性能问题的原因及热点代码; 代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或调整编译选项，以改善软件性能。 在步骤一性能剖析阶段，最常用的工具就是

前言 在问题排查过程中, 通常包含: 整体观测, 数据采集, 数据分析这几个阶段. 对于简单问题的排查, 可以跳过前两个步骤, 无需额外收集数据, 直接通过分析日志中的关键信息就可以定位根因; 而对于复杂问题的排查, 为了对应用的行为有更完整的了解, 可以通过以下形式收集更多的行为数据帮助分析: 调高日志级别生成数据, 例如将内核的 /proc/sys/kernel/sched_scheds

杨净 丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 小时候数学不好、高中辍学当诗人。 后来为生计学做记者，结果在24岁那年偶然听了节菲尔兹奖得主的课，突然就被打通任督二脉，开始学习数学。 这是新晋菲尔兹奖得主许埈珥的传奇经历——进入数学界15年即登上最高领奖台。 △来源：普林斯顿大学 有观点表示，其不可能的程度，相当于一个人18岁拿起网球拍，20岁赢得温网公开赛。 值得一提的是，这也是继