大数据边缘计算公式-大数据包围
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如何理解边缘计算,雾计算和云计算的区别
雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。
在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回中央云。
雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方。和云计算相比延迟更短。和边缘计算相比较的话，雾计算更具备可扩展性。
边缘计算与雾计算
1、边缘计算：主要解决设备管理和数据分析、汇聚的边缘化，主要解决未来海量设备联网对带宽的冲击，对传输时延的要求，对数据隐私的保护要求。雾计算：边缘各个物联网设备计算节点相互配合，完成复杂计算任务。
2、这种架构可以让设备在本地处理数据，而不必将数据传输到云端进行处理。边缘计算可以帮助降低网络延迟和提高应用程序的响应速度，同时减少数据传输和存储成本。
3、这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。 随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。
边际概率和条件概率的公式是什么?
1、推论2：设A A…、 An构成完备事件组，则：P（A1+A2+...+An）=1。相关信息 条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P（A|B）。
2、P（AB）＝P（A）P（B/A）＝P（B）P（A/B）条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。条件概率可以用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设 P（A|B） 大致等于 P（B|A）。
3、事件的相对概率公式 P（A） = f（A） / f（S），其中P（A）表示事件A发生的概率，f（A）表示事件A发生的频率，f（S）表示样本空间S中的频率总和。
吞吐量计算公式
1、吞吐量计算公式：吞吐量=并发数/平均响应时间，吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。
2、QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了。
3、吞吐量=入库+出库 周转量，一进一出才算一次周转 周转系数=总量/库容 你这里周转系数是8，库容20万，年周转量应该是160万吨，吞吐就是320万吨了。
4、比如一个仓库，会以一季度或者一年为单位统计货物的进出总量，也就是吞吐即为进出的意思。而吞吐量的计算公式为：吞吐总量=收容总量+支出总量。相关的词语还有港口，码头的吞吐量等等。都是一个意思。
边缘概率密度公式是什么?
边缘概率密度公式 f（x）=联合密度函数对y的积分 因为E（Y）是个常数，它代表均值，对于给定的概率分布，其均值是固定的，可以看成常数a = E{aX}=aE（X）=E（X）E（Y） XY不独立也成立的。
假设有两个随机变量X和Y，它们的联合概率密度函数为f（x，y），那么它们各自的概率密度函数分别为：fX（x）=∫（-∞to∞）f（x，y）dy和fY（y）=∫（-∞to∞）f（x，y）dx这就是求边缘密度函数的公式。
边缘概率密度函数是一种描述随机变量X的概率分布的函数，用来表示某一特定值x处的概率密度。
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