选择分布比率:每个分区应插入的行的比率,占分区的可能总行数的比例(由聚类分布列定义)。默认固定(1)/1
有人能解释一下这是什么意思吗?当它处于插入分配之下时,为什么它被称为选择分配比率?
http://www.datastax.com/dev/blog/improved-cassandra-2-1-stress-tool-benchmark-any-schema
在 cassandra 中,数据通过分区键分配给给定节点,然后根据分区内的群集键存储在磁盘上。
“分配比率”允许您定义:
1)应力工具将在每个分区中创建多少行,
2)压力工具将从每个分区读取多少行(它们将被排序,因此获取多个行相当快)
在 FIXED() 的情况下,这意味着每个分区将具有 FIXED 行数 - 如果您选择其他一些选项,则最终将获得可变数量的行。
编辑以解释每个分区的多行:
例如,如果您有一个从不同城市收集天气信息的数据模型:
CREATE TABLE sensor_readings (
station_id text,
weather_time timestamp,
temperature int,
humidity int,
PRIMARY KEY(station_id, weather_time));
在这种情况下,每个分区(station_id)中有多行(每weather_time一行)。您可以查询给定station_id中的所有传感器读数,也可以只查询一个特定的weather_time。分布比例控制每个station_id
有多少个weather_time
。
译者:hijkzzz distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数. 这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器. 这个包一般遵循 TensorFlow Distributions 包的设计. 通常, 不可能直接通过随机样本反向传播. 但是, 有两种主要方法可创建可以反向传播的代理函数. 即得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE和pathwise derivative
本文向大家介绍什么是共轭先验分布?相关面试题,主要包含被问及什么是共轭先验分布?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 假设为总体分布中的参数,的先验密度函数为,而抽样信息算得的后验密度函数与具有相同的函数形式,则称为的共轭先验分布。
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在随机变量中,我提到了连续随机变量。相对于离散随机变量,连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布,从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数,连续随机变量的取值就有无穷多个可能。 为了表示连续随机变量的概率分布,我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得,即密度函数在相应区间的积分。 在随机