在马来西亚，SST指的是销售与服务税（Sales and Service Tax），于2018年9月1日起正式实施，取代了之前的商品及服务税（GST）。
马来西亚SST指销售与服务税（Sales & Service Tax），是2018年9月1日起取代消费税（GST）的间接税。 构成与征收对象：由销售税和服务税组成。
SST代表总平方和（Sum of Squares Total）。SST的计算公式是：SST = SSE + SSR，其中SSE代表误差平方和（Sum of Squares for error），SSR代表回归平方和（Sum of Squares for Regression）。SST是统计学中回归分析的一个重要概念，用于衡量数据的总变异程度。
SST 即销售与服务税（Sales and Service Tax），是马来西亚于 2018 年 9 月 1 日推行的间接税制，用于取代之前的商品及服务税（GST）。 构成及税率：SST 由销售税和服务税两部分组成。
DF表示自由度，自由度是指在计算某一测量系统时不受限制的变量数。在回归分析中，总自由度等于样本数量减去1。回归分析模型的自由度为1，因为模型中包含一个回归参数。这意味着剩余的自由度等于总自由度减去回归模型的自由度。MS代表均方，它是对应的SS除以DF的结果。
MS是均方，其值等于相应的SS除以DF。SS是平均偏差平方和，表示数据的总变化。DF是自由度，它是计算统一测量时具有无限值的变量数。F是F的值，F是方差分析的统计量，用于检验回归方程是否显著。在统计学中，回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。
回归分析df（自由度）：含义：表示回归分析模型中独立或能自由变化的个数。解读：对于一元线性回归，自由度通常为1（即模型有一个参数）。回归分析SS（回归平方和SSR）：含义：表示回归预测Y值与实际Y均值之间的平方和。解读：SSR越大，表示模型对数据的解释能力越强。
1、LSM树探秘：原生分布式数据库的存储引擎 LSM树，即Log-structured-Merge-Tree（日志合并树），是一种分层、有序、面向内存+磁盘的数据结构，其核心思想是磁盘批量的顺序写速度要远比随机写性能高出很多。这一特性使得LSM树在原生分布式数据库的存储引擎中得到了广泛应用。 出现背景 传统集中式数据库使用的数据结构主要是B+树。
2、虽然LSM树的世界充满了细节和复杂性，但它正是推动现代数据库性能提升的基石。深入理解LSM树，无疑能让你在数据存储和管理的道路上走得更远。
3、深入浅出分析LSM树（日志结构合并树）在调研NoSQL数据库时，发现RocksDB、LevelDB、HBase以及Prometheus等底层存储引擎都采用LSM树这一数据结构。为深入了解，决定撰写此篇。LSM树设计于1996年，年仅35岁，比我还年轻。它采用“疯狂到不顾一切”的磁盘顺序写策略，提供无与伦比的写吞吐量。
4、区块链存储技术选型之LSMtree的要点如下：起源与应用：LSMtree源于google的BigTable论文，是一种在存储引擎中广泛应用的数据组织方式。它被广泛应用于LevelDB、Cassandra、Hbase等存储系统中。核心优势：减少硬盘寻道开销：LSMtree通过优化数据写入和存储结构，显著减少了硬盘的寻道次数，从而提升了写入性能。
SST=总平方和. SSR=回归平方和. SSE=误差平方和。为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr：SST=总平方和. SSR=回归平方和. SSE=误差平方和 因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。
因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr。
因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr：回归分析（regression analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
SST、SSR、SSE和R-square是回归分析中常用的评估指标。它们分别反映了数据总变异量、回归关系所能解释的数据变异量、随机误差所引起的数据变异量以及模型对观测值的拟合程度。通过综合运用这些指标，我们可以对回归模型的拟合效果和预测精度进行全面评估，从而选择出最优的模型。
线性回归残差平方和计算公式是总偏差平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）。线性回归残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。
SST = SSR + SSE其中，SST表示总平方和，即各观测值与均值之差的平方和，反映数据总体变异程度；SSE表示残差平方和，即实际观测值与预测值之差的平方和，反映模型未能解释的误差部分。解释：这个公式表明，数据的总变异可以被分解为回归模型解释的变异（SSR）和未解释的残差变异（SSE）。
滴滴通过FastLoad平台实现了海量离线数据的在线化。以下是关于FastLoad的详细解FastLoad的目的：解决衔接问题：FastLoad旨在解决离线数据与在线存储系统之间的衔接问题，特别是针对滴滴自研的分布式存储解决方案Fusion。
滴滴海量离线数据的在线化，通过FastLoad平台得以实现。FastLoad旨在解决离线数据与在线存储系统之间的衔接问题，特别针对滴滴自研的分布式存储解决方案Fusion。Fusion以其高性能的RocksDB存储引擎，服务线上集群，承载着大量的业务数据，总QPS峰值可达1200万次。
