你这么想:
每次一pan都先问:"要不要侧边栏啊~"
如果发现不是第一页 就说:"不要~ 不要~ 叔叔我们不要~"
然后执行翻页
如果发现是第一页 就说:"约!"
然后显示边栏















以上都是我胡扯的....

@mhycy 当然树莓派肯定不能实用, 那不是能熟悉一下MPI之类的嘛, 就想闻闻cluster的味道

@nalaginrut 超越不超越在此不表 人家是天空之皓月 咱比不了 就弄个机器自己玩玩什么的 尽量用最土的土法 我都想了 第0代原型搞三五十个树莓派就好了 然后搞点二手零件 CUDA显卡 土法上阵 不求最快 但求中华田园超级计算 算算棋类/游戏/宇宙演化 就想攒一好玩的玩具 最好把MPI玩得像乐高一样

@jiangxinyu226 联通

@Totoria 谢谢你的药方

对 我当年就是被谭浩强带沟里去的 他用C语言和用计算器没区别

@Totoria 诶 那没准还有得治

@jiangxinyu226 时常抽风吧

@Totoria 移动似乎不能用VPN?

@iyaozhen 统计反正就是那么回事 有啥问题你就吱一声

@iyaozhen 时间窗口越小越好 越小越接近"时刻"的概念 这个里面有个trade-off的地方 你选择的时间窗口越长 统计模型越准确 报警时越是应该实际的警报 但是你的时间分辨率就不行了 最好的情况是你的试验频率足够高(namely 使用的人足够多) 这样可以同时满足时间分辨率和报警精度 经验的说 时间窗口内有大约40个events就能满足要求了

另外 俗话说叫"扎堆" 用数学语言描述就叫和模型的背离程度 而你的模型怎么来的? 当然是经验来的, 这个经验可能是你自己的(就像我说的你自己训练一个泊松分布) 或者别人的经验 (你想象的 直接判定是否扎堆) 就算是别人的经验 也需要你的全局情况 不定义一般就定义不了特殊

另外的话 要注意你的events可能有潮汐 比如白天人多一些 晚上人少一些 这就要求你进一步修正模型 要把异常events 用使用频率来normalize一下 不然很可能系统没故障 只是用得人多了 正常导致故障events多了 你却产生了系统故障的错觉

@jiangzhuo 申请个备案号多大点事 都不肯干

@iyaozhen 哪里困扰呢？你的普通crash是符合泊松分布的 你现在不就是想知道什么时候泊松分布失效么（摊上大事了） 就是过热的时候 或者出现小概率情况

@iyaozhen 这哥们提的和我说的可以互相转化 他的温度就是我的小概率 统计学的东西基本就是那么回事

或者牛顿冷却定律也可以

@iyaozhen 你弄个散热模型比如指数衰减散热 每打一发 增加50度 超过500度报警 没crash就冷下来了 不停crash温度就上去了 然后就该报警了

@int64ago 我其实觉得付钱没啥 这付了钱还卡就不好了 看不上国内市场 就老老实实回MITBBS去

但是你的时间间隔T得足够长 使得通常这个间隔内有至少40次crash 不然泊松分布训练不出来

我来个土鳖思路
你定个时间间隔T
对于这个间隔: 连续测量/记录时间间隔内的crash事件的发生数量
用全部历史数据训练一个泊松分布出来
之后每一个新的测量都和这个泊松统计比较 看看这么多crash是什么概率的事件
如果crash数量多到是个小概率时间(你定的概率 5% 3% 1% 0.1% 都可以) 就说明你摊上大事了