伯努利数法 伯努利数原本就是处理等幂和的问题，可以推出 $$ \sum_{i=1}^{n}i^k={1\over{k+1}}\sum_{i=1}^{k+1}C_{k+1}^i*B_{k+1-i}*(n+1)^i $$ 因为 $$\sum_{k=0}^nC_{n+1}^kB_k=0(B_0=1)$$ 所以 $$ B_n={- {1\over{n+1}}}(C_{n+1}^0B_0+C_{n+1}^1B_1+……C_{n+1}^{n-1}B_{n-1})$
来源：胖福的小木屋 1747 年的最后一天，在巴塞尔大学教授生理学的丹尼尔还还没有来得及感受新年的气息，就接到了家里的噩耗，自己的父亲约翰·伯努利病重，丹尼尔马不停蹄的赶回家中，谁知道在病榻上的父亲却依然不肯见自己，将他拒之门外，丹尼尔没有想到，13 年前的事情会让父亲嫉恨自己到死，这让
项目在统计UV/PV时用到了Druid的Hyper hyperunique算法，书上介绍这种算法求出的UV/PV存在一定误差，因此需要了解下误差来自哪里。 实现去重功能，最简单的就是使用set记录集合本身，缺点与前面Bloom Filter差不多，显而易见，需要大量内存空间。HyperLogLog为解决这个问题而生。 另外redis也
经过一天的学习，我们发现伯努利数是个非常有用 （个屁） 的数列 定义 但是...伯努利数是什么呢？我们先给伯努利数一个定义： 令 \(B(i)\) 表示 伯努利数第 i 项，那么有： \[\sum_{i=0}^{n} \begin{pmatrix} n+1\\i \end{pmatrix} B_i=0 ,~~ n>0\] 当然 \(B_0=1\) ，于是上面的式子就可以一直推
文章目录伯努利分布二项分布多项分布贝塔分布狄利克雷分布高斯分布 伯努利分布 伯努利分布，又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验。 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，即对于一个随机变量X而言： P(X=1)=pP(X=0)=1−p \begin{array}{l}{P(X=1
