在几年前的一次测试里,几乎所有浏览器的定时器最短间隔都是64/1000秒,于是我默认了这个答案。但在今天无意中去测试了下,发现结果大不一样,所以要更新下过去的结论。 平时我们为了最频繁的速度执行某段代码,一般都写成setInterval(XXX, 1)。虽然明知是达不到1ms的间隔的,但我们总希望浏览器能尽可能快些。但浏览器究竟能到达多快呢?我们写个计数器测试下: v
极限分布与周期性 1. 返回次数收敛性1.1. 时间 n n n前访问 y y y次数的极限分布1.2. 时间 n n n前访问 z z z的次数-比率极限定理 2. p n ( x , y ) p_n(x,y) pn(x,y)的极限分布(非周期情形)2.1. 周期的定义和性质2.2. 不可约+非周期+有平稳分布 → ρ n ( x , y ) \rightarrow \rho^n(x
独立同分布的中心极限定理: 设 X 1 , X 2 , … , X n X_1, X_2, \ldots, X_n X1,X2,…,Xn 是独立同分布的随机变量序列,且 E ( X i ) = μ E(X_i) = \mu E(Xi)=μ, D ( X i ) = σ 2 > 0 D(X_i) = \sigma^2 > 0 D(Xi)=σ2>0,则随机变量之和 ∑ i = 1 n
摘要:对于Spark来说,通用只是其目标之一,更好的性能同样是其赖以生存的立足之本。北京时间4月28日晚,Databricks在其官方博客上发布了Tungsten项目,并简述了Spark性能提升下一阶段的RoadMap。 本文编译自Databricks Blog(Project Tungsten: Bringing Spark Closer to Bare Metal),作者Reynold
文章目录 一、说明二、样本均值的抽样分布三、两个重要公理四、中心极限定理4.1 定义4.2 中心极限定理的特点4.3 中心极限定理的条件 五、一个举例5.1 一个连续分布示例5.2 样本容量变化的对比 六、结论 关键词: Central Limit Theorem Law of Large Numbers 一、说明 大数定律和中心极限定律无疑是抽样理论最