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我们设平均的暴露期为1κ\frac{1}{\kappa}κ1，暴露类为EEE，结合易感染类SSS,染病类III，恢复类RRR和总人口规模，得到以下流程：SEIR所以模型如下：{S′=−βSIE′=βSI

目录：一.实时计算初期二.实时数仓建设三.Lambda架构的实时数仓四.Kappa架构的实时数仓五.流批结合的实时数仓一、实时计算初期虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有部分公司有实时计算的需求

如果定向耦合器的耦合率是κ\kappaκ的话，它表示，如果我们选择in1in1

一.大数据处理架构：大数据处理架构的发展过程具体可以分为三个主要阶段：批处理架构、混合处理架构（Lambda、Kappa架构）、湖仓一体。

为什么运动品牌KAPPA的衣服花里胡哨

deltaepsilonE\Epsilonϵ\epsilonzetaZ\Zetaζ\zetaetaH\Etaη\etathetaΘ\Thetaθ\thetaiotaI\Iotaι\iotakappaK\Kappaκ

文章目录0.混淆矩阵1.精度名词解释2.Kappa系数3.举个栗子参考资料0.混淆矩阵混淆矩阵是分类精度的评定指标。是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。

拼写Αα：阿尔法AlphaΒβ：贝塔BetaΓγ：伽玛GammaΔδ：德尔塔DelteΕε：艾普西龙EpsilonΖζ：捷塔ZetaΕη：依塔EtaΘθ：西塔ThetaΙι：艾欧塔IotaΚκ：喀帕Kappa

文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1.混淆矩阵2.总体精度3.Kappa系数4.生产者精度5.用户精度总结前言要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。

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一、前言在大数据处理领域，有两种突出的数据架构已成为处理大数据的流行选择：Lambda架构和Kappa架构。

1、Kappa架构方案阐述Kappa架构将多源数据（用

1.希腊字母数学表达式Markdown语法α\alphaβ\betaγ\gammaδ\deltaε\epsilonζ\zetaη\etaθ\thetaι\iotaκ\kappaλ\lambdaμ\muν

经过多年的发展，业界已孕育出了一些较为成熟的架构模式，如Lambda架构、Kappa架构及Smack架构。

随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构>离线大数据架构>Lambda>Kappa>混合架构

1、流式架构传统大数据架构优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。缺点：对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批

Lambda架构基本介绍NathanMarz根据他在Backtype和Twitter使用分布式数据处理系统的经验，提出了Lambda体系结构（LA）一词，用于通用、可扩展且容错的数据处理体系结构。LA旨在满足对健壮系统的需求，该系统具有容错能力，既能防止硬件故障，也能防止人为错误，能够服务于广泛的工作负载和用例，并且需要低延迟的读取和更新。最终的系统应该是线性可扩展的，并且应该向外扩展而不是向上扩

前言：在大数据处理领域，两种突出的数据架构已成为处理大量数据的流行选择：Lambda架构和Kappa架构。这些架构为实时处理和批处理提供了强大的技术解决方案，使组织能够从其数据中获得有价值的见解。

1.背景随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，传统数仓经历了以下发展过程：传统数仓架构->离线大数据架构->Lambda架构->Kappa架构->新一代实时数仓

文章目录前言大数据架构特点Lambda架构Kappa架构Lambda架构与Kappa架构对比写在最后前言前不久参加了11月份的软考系统架构师，下午案例中还是有很多的架构相关的知识点，比如大数据架构和动静分离架构图等等

目录Lambda架构Kappa架构Lambda架构Lambda架构由Twitter的首席科学家NathanMarz提出。

1.希腊和希伯来字母符号代码符号代码符号代码符号代码符号代码符号代码α\alphaα\alphaκ\kappaκ\kappaψ\psiψ\psiϝ\digammaϝ\digammaΔ\DeltaΔ\DeltaΘ

目录一、历史背景1.BI系统2.传统大数据架构3.流式架构4.Lambda架构5.Kappa架构二、流批一体与数据架构的关系数据分析型应用数据管道型应用三、流与批的桥梁Dataflow模型四、Dataflow

第二个分水岭是是从有到全，以Lambad和Kappa为代表的架构，能够将实时与离线架构结合在一起，一套产品可以实现多种数据更新策略。第三个分水岭是从全到简，以Flink为代表的支持窗口计算的流

边云协同"的优势其它相关推荐：系统架构之微服务架构系统架构设计之微内核架构鸿蒙操作系统架构架构设计之大数据架构（Lambda架构、Kappa架构）系统架构设计之云原生架构所属专栏：系统架构设计师一."

目录一、前言二、架构详解1Lambda架构1.1Lambda架构组成1.2Lambda特点1.3Lambda架构的优点1.4Lambda架构的不足2Kappa架构2.1Kappa架构的核心组件2.2Kappa

文章来源：虹科云科技虹科干货丨Lambda数据架构和Kappa数据架构——构建现代数据架构如何更好地构建我们的数据处理架构，如何对IT系统中的遗留问题进行现代化改造并将其转变为现代数据架构？

如何更好地构建我们的数据处理架构，如何对IT系统中的遗留问题进行现代化改造并将其转变为现代数据架构？该怎么为你的需求匹配最适合的架构设计呢，本文将分析两种最流行的基于速度的数据架构，为你提供一些思路。文章速览：什么是数据架构？基于速度的数据架构结语一、什么是数据架构？数据架构是企业架构中的一个元素，继承了企业架构的主要属性：流程、策略、变更管理和评估权衡。根据OpenGroup架构框架，数据架构是

案例的考点：大数据架构Lambda架构和Kappa架构jwt特点数据持久层，Redis数据丢失，数据库读写分离方案Hibernat架构SysML七个关系，填需求图大数据的必选题：某网作为某电视台在互联网上的大型门户入口

大数据处理架构详解：Lambda架构、Kappa架构、流批一体、Dataflow模型、实时数仓https://www.cnblogs.com/robots2/p/17769376.html大数据架构设计

2×2两随机样本：SPSS，交叉表，chisquare配对：SPSS，交叉表，kappa，McNemarR×C1，双向无序：1.1比较多个构成比或率：SPSS，crosstable，chisquare1.2

Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。

代码（1）try{Console.WriteLine("本次活动特价的商品有：");string[]a={"Nike背包","Adidas运动衫","李宁运动鞋","Kappa外套","361°腰包"}

大数据架构一.大数据技术生态二.大数据分层架构三.Lambda架构3.1Lambda架构分解为三层3.2优缺点3.3实际案例四.Kappa架构4.1结构图4.2优缺点4.3实际案例五.Lambda架构与

分类三.NoSQL与关系数据库有什么区别四.NoSQL主要优势和缺点五.NoSQL体系框架其它相关推荐：系统架构之微服务架构系统架构设计之微内核架构鸿蒙操作系统架构架构设计之大数据架构（Lambda架构、Kappa

Recall召回率Precision精确率F1Kappa-MCC一般情况下，我们选择AUC最大的模型ROC-AUC曲线图上图中ROC曲线和X围成的区域的面积，即为AUC值，这个图中是多分类模

大数据架构设计理论与实践大数据处理系统概述传统数据处理系统存在的问题大数据处理系统面临的挑战大数据处理系统的属性/特征典型的大数据架构Lambda架构Lambda定义优缺点应用场景Lambda的体系结构(BatchLayer(批处理层)、SpeedLayer(加速层)、ServingLayer(服务层))Kappa

、分析处理olap第三代、有状态的流式处理第四代、分布式的有状态的流式处理第五代、lambda架构第六代、kappa四、flinksqlorflinkapi？

1960年Cohen等提出用Kappa值作为评价判断的一致性程度的指标。实践证明，它是一个描述诊断的一致性较为理想的指标，因此在临床试验中得到广泛的应用。

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'quadratic_weighted_kappa'分析原因在IDE写代码，通过“创建project——创建package——创建py文件

最后的评估方法是二次加权kappa。以前

kappa分为简单kappa（simplekappa）

Motivation假定我们现在有NNN个作文样例，以及它们对应的人类评分和GPT评分。评分一共有CCC个互斥类别，分别是{0,1,2,3}。现在我们要衡量人类评分和GPT评分的一致性。一个很直观的想法是，画出混淆矩阵，然后将对角线上的值汇总，除以总的样本数：Consistencyhuman−GPT=N人类评分=GPT评分N样本总数Consistency_{human-GPT}=\frac{N_{

.MODELLND150NMOS(LEVEL=3RS=150.00NSUB=5.0E13+DELTA=0.1KAPPA=1.0TPG=1CGDO=2.1716E-12+RD=40.0VTO=-2.0VMAX

Αα：阿尔法AlphaΒβ：贝塔BetaΓγ：伽玛GammaΔδ：德尔塔DelteΕε：艾普西龙EpsilonΖζ：捷塔ZetaΕη：依塔EtaΘθ：西塔ThetaΙι：艾欧塔IotaΚκ：喀帕Kappa

实时计算架构选型目前实时架构方法是Lambda和Kappa。1、Lambda架构Lambda架构核心就三个：批数据处理层、流数据处理层和服务层。批数据处理层应

架构图大数据的架构包括了Lambda架构和Kappa架构，Lambda架构分解为三层：即批处理层、加速层和服务层；Kappa架构不同于Lambda同时计算流计算和批计算并合并视图，Kappa只会通过流计算一条的数据链路计算并产生视图

表现层框架设计中间层架构设计数据访问层数据访问层工厂模式的设计（一个考点）物联网三层云原生架构面向服务架构(SOA)SOA设计模式嵌入式系统架构鸿蒙操作系统（可能考点）通信系统架构安全架构大数据架构（可能考点）Lambda架构Kappa

内容整理自百度百科kappa系数是一种衡量分类精度的指标。