在 Doris 中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述 名词解释 数据分布：数据分布是将数据划分为子集, 按一定规则, 均衡地分布在不同节点上，以期最大限度地利用集群的并发性能 短查询：short-scan query，指扫描数据量不大，单机就能完成扫描的查询 长查询 ...

本文将介绍阿里发表在 SIGIR’18 的论文ESMM《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章提出使用多任务学习解决CVR（转化率）预估时 ...

以下内容摘自：公众号- SPSS生活统计学 保存做复习之用。 峰度（Kurtosis） 峰度是描述总体（样本）中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。通过计算可以得到峰度系数，峰度系数与分布形态的关系是： 峰度系数=3，扁平程度适中； 峰度系数<3，为扁平分布； 峰度系数> ...

1 论文总结归纳 做为最后一篇分布式多任务学习的论文阅读记录，我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结，然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。 目前已经有许多论文对多任务学习提出了分布式并行方案。在分布式多任务学习中，传统的处理方式[1][2][3]仍然是基于主从 ...

1 分布式多任务学习（Multi-task Learning， MTL）简介 我们在上一篇文章《基于正则表示的多任务学习》中提到，实现多任务学习的一种传统的（非神经网络的）方法为增加一个正则项[1][2][3]： \[\begin{aligned} \underset{\textbf{W ...

前言： ​ 分布式存储系统需要让数据均匀的分布在集群中的物理设备上，同时在新设备加入，旧设备退出之后让数据重新达到平衡状态尤为重要。新设备加入后，数据要从不同的老设备中迁移过来。老设备退出后，数据迁移分摊到其他设备。将文件、块设备等数据分片，经过哈希，然后写入不同的设备，从而尽可能提高I/O并发 ...

多任务学习（Multi-task learning） 在迁移学习中，你的步骤是串行的，你从任务A里学习只是然后迁移到任务B。在多任务学习中，你是同时开始学习的，试图让单个神经网络同时做几件事情，然后希望这里每个任务都能帮到其他所有任务。 我们来看一个例子，假设你在研发无人驾驶车辆 ...

1、读取数据 2、查看数据基本特征 3、绘制图形 在直方图的基础上画一个真正的正态分布的图与绘制QQ图 5、检验是否符合正态 　　这个正态分布的假设检验的零假设当然就是分布是正态分布的。结果我们发现，p-value很大，所以我 ...