1）泊松分布，二项分布都是离散分布；正态分布是连续分布
2）二项分布什么时候趋近于泊松分布，什么时候趋近于正态分布？
这么说吧：二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p
表示一次试验成功概率。
现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。
如果 np 存在有限极限 λ，则这列二项分布就趋于参数为 λ 的
泊松分布。反之，如果 np 趋于无限大（如 p
是一个定值），则根据德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心极限定理，这列二项分布将趋近于正态分布。
3）实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布，但是如果同时
np
又比较小（比起n来说很小），那么用泊松分布近似计算更简单些，毕竟泊松分布跟二项分布一样都是离散型分布。
囚徒困境（Prisoner's
Dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。或者说在一个群体中，个人做出理性选择却往往导致集体的非理性。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
单次发生的囚徒困境，和多次重复的囚徒困境结果不会一样。
在重复的囚徒困境中，博弈被反复地进行。因而每个参与者都有机会去“惩罚”另一个参与者前一回合的不合作行为。这时，合作可能会作为均衡的结果出现。欺骗的动机这时可能被受到惩罚的威胁所克服，从而可能导向一个较好的、合作的结果。作为反复接近无限的数量，纳什均衡趋向于帕累托最优(顾及团体利益的帕累托最优解决方案)。
囚徒困境的主旨为，囚徒们彼此合作，坚不吐实，可为全体带来最佳利益（无罪开释），但在无法沟通的情况下，因为出卖同伙可为自己带来利益（缩短刑期），也因为同伙把自己招出来可为他带来利益，因此彼此出卖虽违反最佳共同利益，反而是自己最大利益所在。但实际上，执法机构不可能设立如此情境来诱使所有囚徒招供，因为囚徒们必须考虑刑期以外之因素（出卖同伙会受到报复等），而无法完全以执法者所设立之利益（刑期）作考量。
简单说，SSH是一种网络协议，用于计算机之间的加密登录。
如果一个用户从本地计算机，使用SSH协议登录另一台远程计算机，我们就可以认为，这种登录是安全的，即使被中途截获，密码也不会泄露。
最早的时候，互联网通信都是明文通信，一旦被截获，内容就暴露无疑。1995年，芬兰学者Tatu
Ylonen设计了SSH协议，将登录信息全部加密，成为互联网安全的一个基本解决方案，迅速在全世界获得推广，目前已经成为Linux系统的标准配置。
需要指出的是，SSH只是一种协议，存在多种实现，既有商业实现，也有开源实现。本文针对的实现是OpenSSH，它是自由软件，应用非常广泛。
此外，本文只讨论SSH在Linux
Shell中的用法。如果要在Windows系统中使用SSH，会用到另一种软件PuTTY，这需要另文介绍。
根据《Java编程思想 （第4版）》中的描述，泛型出现的动机在于：
有许多原因促成了泛型的出现，而最引人注意的一个原因，就是为了创建容器类。
容器类应该算得上最具重用性的类库之一。先来看一个没有泛型的情况下的容器类如何定义：
计算机，顾名思义即是用来做计算。因而也需要输入和输出，输入需要计算的条件，输出计算结果。这些输入输出可以抽象为I/O（input
output）。
Unix的计算机处理IO是通过文件的抽象。计算机不同的进程之间也有输入输出，也就是通信。因此这这个通信也是通过文件的抽象文件描述符来进行。
在同一台计算机，进程之间可以这样通信，如果是不同的计算机呢？网络上不同的计算机，也可以通信，那么就得使用网络套接字（socket）。socket就是在不同计算机之间进行通信的一个抽象。他工作于TCP/IP协议中应用层和传输层之间的一个抽象。如下图：
https://www.iteblog.com/archives/968
http://www.cricode.com/3212.html
8大排序算法图文讲解
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7776068
八大排序算法原理及实现
排序算法稳定性:假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。
本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes
classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。
让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。
某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。
序列化就是将一个对象的状态（各个属性量）保存起来，然后在适当的时候再获得。
序列化分为两大部分：序列化和反序列化。序列化是这个过程的第一部分，将数据分解成字节流，以便存储在文件中或在网络上传输。反序列化就是打开字节流并重构对象。对象序列化不仅要将基本数据类型转换成字节表示，有时还要恢复数据。恢复数据要求有恢复数据的对象实例
如果某个类能够被序列化，其子类也可以被序列化。声明为static和transient类型的成员数据不能被序列化。因为static代表类的状态， transient代表对象的临时数据。
一：对象序列化可以实现分布式对象。主要应用例如：RMI要利用对象序列化运行远程主机上的服务，就像在本地机上运行对象时一样。
二：java对象序列化不仅保留一个对象的数据，而且递归保存对象引用的每个对象的数据。可以将整个对象层次写入字节流中，可以保存在文件中或在网络连接上传递。利用对象序列化可以进行对象的"深复制"，即复制对象本身及引用的对象本身。序列化一个对象可能得到整个对象序列。
例如远程方法的变量和返回值必须是可序列化的，因为变量和返回值必须被打包并通过网络传输。
