小白特别白
当取样足够好的时候,当Datastream无限时,取样相当于一个物理规律.
Tail Inequalities;
一个经典的取样方法:Reservoir Sampling[水库抽样]
Add each element to S with probability M/n;
Concise sampling
以1/T的概率加入到取样之中.
如果我们用<value, count>来表示取样的样本，用concise sampling取样，对于什么样的<value, count>能做准确的估计，对于什么样的样本作出的估计是不准确的？
Effective for answering hot list queries;
所以,对k most frequent values的情况下的估计比较好;k most frequent 会在sampling中沉淀下来;
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：
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