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在这两个极端之间，生活中实际上还有第三种事物：那些不具有更大或更小可能性结束的事物，只因为他们已经持续存在了一段时间。有时候事情是简单的，不变的。丹麦数学家瓦格纳。厄兰研究了这种现象，它将独立事件...
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对于任何幂律分布，贝叶斯法则表明，一个合适的预测策略就是相乘法则：讲迄今观察到的数量乘以一些常数。对于无信息先验，这个常数一般是2，哥白尼预测的方法由此得来；在其他幂律的情况下，所乘的数将取决于你工...
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从广义上讲，世界上有两种类型的事物，倾向于（或围绕）某种“自然”价值的事物，以及与之相反的事物。 人类的生命跨度显然是属于前一类的。他大体遵循所谓的正态“的分布，也被称为”高斯“分布。
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要应用贝叶斯法则，我们首先需要给每个现象的持续时间分配一个先验概率。事实证明哥白尼原则正是应用贝叶斯法则并使用了所谓的无信息先验的结果。 哥白尼原则出现了：如果我们要预测某个事物还将持续存在多久（在...
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描述这种关系的数学公式，将我们先前持有的观念和我们眼前的证据结合起来，就形成了后来的贝叶斯法则。有点儿讽刺的是，真正重要的工作却是由拉普拉斯完成的。它提供了一个非常简单的解决方案来如何处理现有的信...
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如果我们提前真的不知道彩票的情况，然后当我们买第一次买的三张彩票中的一张彩票中奖了，我们可以推测将此例彩票的总中奖比例为2/3。如果我们买三张彩票都中奖了，那我们可以推测总中奖比例正好时4/5. 事实上，...
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你应该尽可能长时间停留在一个任务上，而不是将你的反应降低到最低可接受的限度以下，决定你的反应速度，然后，如果你想把事情做好，就不要超过词反应速度。
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使实时调度变得如此复杂和有趣的部分原因是，它本质上是两个完全不兼容的原则之间的协调。这恋歌原则被称为反应速度和吞吐量：是指你能多快的进行反应，以及你可以做多少。 操作系统的调度程序通常被定义为一个“...
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事实上，在面对不确定性时，最短加工时间的加权版本是一种最通用的调度策略。它提供了一个简单的时间管理方法：每接到一件新工作时，通过其将耗费的时间来对其进行重要性的划分。如果该重要性高于当前正在执行的...
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它就像是把重点放在减少待办事项列表的长度。如果每一件未完成的工作就像你身边的一根刺，那么尽快完成简单的任务可能会给你的心情带来一些舒缓。 将每个任务的权值通过其需要的完成时间进行划分，然后将单位时间...
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我们度过每一天的方式，自然就时度过一生的方式。 我们该怎么做，什么时候做，以什么样的先后顺序做？人生就是在等待中度过。
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如果你能创建一个网页内容缓存，其实际地理位置更接近那些有需要的人，你就可以更快地为他们提供页面服务。互联网上的大部分流量现在都是由“内容分配网络”来处理的。这些网络利用遍布世界各地的电脑维护流行网...
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你最近访问过这些程序的这个事实就是一个线索，表明你可能会再次访问该程序。在同等条件下，如果某个程序闲置时间较长，就表明你在未来一段时间内应该也不会调用该程序。 当你按下Alt+Tab或Command+Tab组合键时，...
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由于缓存的容量比主存小好几倍，不能无限度地把数据保存在其中，因此我们必须在系统中国呢植入一个算法，逐步覆盖缓存中的数据。这些算法被称为“替换策略”或“清理策略”，或者简单地称为缓存算法。 缓存管理的...
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这种体积较小、速度较快的存储器不仅可以为我们处理数据、将处理好的数据存回主存储器提供了一个非常方便的场所，还可以用来有意地保留稍后可能需要使用的信息片段，为后期类似的需要做好准备，从而极大地加速机...
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在一个理想世界里，机器当然可以有无限量的快速存储能力，但在实践中这是不可能的。于是三个人退而求其次，提出了“分级存储器体系，每一级的存储能力都超过前一级，但是读取速度有所减慢”。事实上，通过各种各...
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不仅如此，计算机科学家还希望知道最慢的排序速度。分析最糟糕的情况，可以让我们放心地做出硬性保证——确保关键程序可以及时完成，确保不会超出最后期限。
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这是排序理论的第一个，也是最基本的深刻见解：规模越大，难度越大。 由此我们可以推断，在排序过程中，最大限度的减少痛苦的办法就是在排序时尽可能减少排序对象的数量。
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到20世纪60年代，一项研究估计，世界上超过1/4的计算资源被用于排序，难怪排序对于处理几乎任何类型的信息来说都是至关重要的。无论是查找最大值或最小值，最常见数据或最罕见数据，还是清点，索引、标记副本，或...
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室友从干净的洗衣篮中拿出一只袜子。接着，又随机抽出另一只袜子。如果两只袜子不配对，他就把第二只扔回去。然后继续这个过程，他把袜子一个一个地抽出来，然后把它们扔回去，直到为第一只袜子成功配对为止。
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因为意外惊喜有可能带给我们多倍补偿，所以基廷斯指数和上限置信区间都夸大了对位置选择方案吸引力的期望值。但是与此同时，这也意味着在大多数情况下，探索必然会让人失望。把注意力转移到自己喜欢的事情上，应...
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一般而言，人们似乎倾向于过渡探索——对新鲜事物的青睐程度超过效果最佳的事物。 既然世界是变化的，那么正确的选择可能就是继续探索。 诸如探索与利用的矛盾，剩余时间的虫咬性，0-0选择方案的高价值和最小遗憾...
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上限置信区间算法所采用的原理有一个绰号——"面对不确定性时的乐观主义”，他们指出这种乐观主义室友充分理由的。 上限置信区间算法的成功，是对怀疑者的一个正式回应。根据这些算法给出的建议，我们应该满怀激...
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遗憾以对数速率增加，意味着在前10年时间里，第一年留下的遗憾数量等于其余9年留下的遗憾总和。（同理，在100年时间里，前10年犯下的错误等于后90年的错误总和。）这种情况让我们多少可以找到一点儿安慰。总的来...
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面对一堆好的可选方案，结果却做出了一个错误的选择，我们往往难以原谅自己。领我们遗憾不已的常常是我们没有做的事情，或者是从来没有尝试过的选择方案。用管理理论学家切斯特 巴纳德的话来说就是“尝试后即使遭...
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由此可见，基廷斯指数以一种正式，严谨的形式，证明了再有机会对探索结果加以利用时，我们应该倾向于选择未知的新事物。有一句古老的谚语说“邻家放草绿” 探索行为本身就有价值，因为尝试新鲜事物可以增加我们发...
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经济学家把这种重现在、轻未来的概念乘坐“贴现”。 基廷斯称之为“动态分配指数”，现在全世界都把它叫做“基廷斯指数”。 事实上，基廷斯指数并不仅仅是一个效果不错的近似估计，还可以彻底解决回报按几何级数...
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在具体考虑了只有两台老虎机的情况之后，罗宾斯提出来赢留输变的算法：随便选择一台老虎机，只要他不断吐钱，就在这台老虎机上玩游戏。如果某次拉动拉把后，老虎机没有吐钱，就换另一台机器。
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当你有时间使用探索带来的知识时，就大胆探索。当你准备兑现探索的成果时，就尽情的利用。利用好剩余时间就是正确的应对之策。
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进行新的尝试，还是继续选择我们喜欢的那个？直觉告诉我们，生活就是在新鲜事物和传统事物之间、在最新的和最棒的之间、在勇于冒险和安于现状之间取得平衡。 50多年来，计算机科学家一直埋头钻研，希望可以找到这...
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事实上，效果最佳的做法是接受所谓的“摸清情况在行动准则”（lookg-then-leap rule）：事先设定一个“观察”期，在这段时间里，无论人选多么优秀，都不要接受他（也就是说，你的任务就是考察目标，收集数据）。...
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通过算法来思考我们周围的世界，了解我们所面临的问题的基本结构以及计算机给出的解决方案的特性，可以帮助我们真实地了解我们自己，更好地理解我们所犯的那些错误。
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从本质上讲，我们身边经常出现因为租房子、停车、求婚而感到苦恼的人，这些人其实就是在自寻烦恼。他们需要的不是治疗师，而是一种算法。治疗师告诉他们要在冲动与多虑之间找到一个正确的、舒服的平衡点。 算法告...
