import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import...
简单版本 绘制正态分布的 QQ 图 对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...但是如果是其他分布的情况呢？ 这里以一个可靠性数据为例子，该数据来源于文献：Badar, M. G., Priest, A. M. (1982)....QQ 图 这里先绘制其指数分布的 QQ 图。...具体如何拟合，读者自行搜索 R 包中的相关函数。 其他代码基本不变，主要是将 stat_qq_line() 和 stat_qq_point() 中的分布设定下，参数设定下。...读者可以使用其他分布进行拟合，并比较对应的 QQ 图，寻找最合适的分布。 然后把这些 QQ 图 合并到一起，通过可视化直观的进行比较。 这里使用 cowplot[2] 包，将两图进行合并。
基础知识 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。 ...已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？ 有可能一下子出生6个，也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。 泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生概率。 ? ...接下来两个小时，一个婴儿都不出生的概率是0.25%，基本不可能发生。 ? 接下来一个小时，至少出生两个婴儿的概率是80%。 ? 泊松分布的图形大概是下面的样子。 ? ...C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 ...假设随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σ的正态分布，则可以记为： ? 而概率密度函数为 ? 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...多性状的QQ图： 多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景 场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。...),multracks=TRUE, file.output=TRUE,multraits = TRUE) 上面有四个图，分别是： 分开绘制的QQ图 合并绘制的QQ图 分开绘制的曼哈顿图 合并绘制的曼哈顿图...关键参数： multracks=TRUE，这个参数是多个性状放在一个图中 multraits = TRUE，这个参数是多个性状叠加效果 4，文件介绍 压缩包： 压缩包的文件：
分布式系统的基础问题 在分布式技术中，由于数据的存储和计算需要跨多个独立节点来实现，因此不得不涉及到一系列基础技术。...我们先考虑一个静态的（不会发生变化的）图结构，比如“CiteSeer 数据集”，这里面记录了 3,312 篇论文，以及这些论文之间的引用关系；这是一个很小规模的数据集，因此工程上，我们可以基本相信对于这个数据集的处理是可以交给单个服务器...另一方面，由于人类社会数据产生的速度快于摩尔定律，而数据之间的交互与关系又指数级高于数据产生的速度；“切图”似乎是一个不可避免的问题；但这听上去似乎和各种主流分布式技术里面的数据分片和散列的方式没啥区别...其假设是数据产生的速度快于摩尔定律，而数据之间的交互与关系又指数级高于数据产生的速度。因此，必须要能够处理这样爆炸增长的数据，并快速提供服务。...为了处理超级节点和负载均衡（第二个问题），再引入一层数据结构 B+tree，将大的超级节点拆分成更多小的处理单元，并工程上实现线程间的负载切换，和独立扩容计算层。
从一个节点发送到另外一个节点过程中，允许丢失任意多的消息. 在分布式环境中，节点之间的通信可能出现问题，整个系统就产生所谓的分区。...idempotent_withdraw和withdraw的区别在于关联了一个ticket_id，一个ticket_id表示的操作至多只会被处理一次，每次调用都将返回第一次调用时的处理结果。...ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。...XA接口是一个双向的系统接口，在事务管理器以及多个资源管理器之间作为通信桥梁。之所以需要XA是因为在分布式系统中从理论上讲两台机器是无法达到一致性状态的，因此引入一个单点进行协调。...事务管理器控制着全局事务，管理事务的生命周期，并且协调资源。 两阶段提交协议：XA用于在全局事务中协调多个资源的机制。TM和RM之间采取两阶段提交的方案来解决一致性问题。
整理自 DTCC 主题演讲【开源分布式图数据库的思考和实践】 目录 目录 图数据库市场的现状 图数据库的优势 以 Nebula Graph 为例 开源社区 图数据库市场的现状 开篇之前，先回顾下图数据库市场变化...，继而转向研究分布式数据库是如何处理数据。...存储引擎层 Storage Service 是多进程系统，多个进程之间做一个强同步。 上文说到 Nebula 支持万亿规模的点边数据量，肯定要对图切片。一般来说图切片分为两种：切点、切边。...查询引擎本身不存在状态，引擎相互之间不存在通信，某个查询过来只会落到某个 graphd 上，而这个 graphd 会落到多个 storaged 上。...这里对之前的存储引擎进行补充说明，对外对于查询引擎 graphd 而言，存储引擎暴露的对外接口就是分布式图服务，但如果需要的话，也能暴露为一个分布式 KV 服务。
在分布式事务中，如果一个参与者在执行prepare阶段失败了，整个分布式事务的状态会发生如下变化：协调者会收到该参与者的失败通知，并向其他参与者发送回滚请求，要求它们回滚已经执行的操作。...为了保证数据的一致性，在整个分布式事务过程中，可以采取以下措施：协调者和参与者之间使用两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）协议进行通信。...在一个分布式事务中，如果一个参与者执行commit操作失败了，整个分布式事务的状态会发生如下变化：事务管理器会接收到参与者的commit失败的反馈。...处理这个失败情况的步骤如下：事务管理器会记录该参与者的状态为“失败”。事务管理器会根据事务的隔离级别保证其他参与者能够读取到失败状态，并且按照回滚操作进行相应处理。...参与者在执行回滚操作后，会将自身的状态更新为“已回滚”。如果有必要，事务管理器会记录或通知相关人员进行后续的处理，例如重新执行事务或进行补偿性操作。
为什么要做分布式频控系统？ 相信之前刷屏的“八一军装照”和“小学生证件照”大家都不陌生。类似这样的运营活动突然涌入的巨大流量对天天P图后台造成的冲击不可小觑。...综上，分布式频控系统的设计和开发提上日程。 ? 图1 八一军装照 频控系统可用来对流量的削峰管理，使进入后台的流量尽在掌控之中，对后台的过载和雪崩防护可谓意义重大。...图2 几种频控策略的对比 即时消费即时结算模式 该模式的原理是，接入层每收到一个请求都去频控中心进行频控校验，如果超限，进行拦截，如果未超限，请求放行，进行下一步的业务逻辑处理。...用来进行下次的秒级频控和总额度频控。 一次频控校验需改写多个字段的值，需进行事务性保证。如果加锁的话，又极大影响了服务的性能。...图10 动态频控流程图 极高的频控性能 a) 根据压测和线上表现，该分布式频控系统频控准确率超过99%（某时间段实际放行请求数/某时间段限制放行请求数），局部波动不超过2%（某秒多放行或少放行请求数/每秒频控值
在这篇综述中，我们提供了一个全面的回顾和总结，涵盖了解决图学习背景下分布偏移问题的最新方法、策略和见解。...这篇综述旨在为处理图分布偏移的有效图学习算法的开发提供一般指导，并激发在这一领域的未来研究和进展。...在金融网络中，实体（如股票、商品或机构）之间的关系会因市场趋势、经济政策或全球事件而变化[27]、[28]。一个在历史市场数据上训练的图学习模型可能在实体之间的关系发生变化时表现不佳。...总结来说，这项综述工作的核心贡献可以如下呈现： 广泛的图分布偏移场景。据我们所知，这是图学习领域第一篇涵盖广泛图分布偏移场景的综述工作，有助于深入理解和分析处理多样化和复杂的图数据分布偏移案例。...全面的回顾和分类法。我们提供了一个系统的分类法，涵盖了存在各种分布偏移的现有图学习进展。
例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数。...3.比如发送消息，也应该只发一次，同样的短信如果多次发给用户，用户会崩溃。 4.比如创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，不能出现创建多个订单。...(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个) 唯一索引，防止新增脏数据 拿资金账户和用户账户来说，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户...获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，其实就是为了控制多线程并发的操作，也是分布式系统中经常用到的解决思路。...状态机幂等 在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态
测试集是用于在完成神经网络训练过程后，为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能，因此测试与验证集和训练集之间也是独立不重叠的，而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见...通过训练数据来训练模型，就是希望模型能够从训练集中学习到数据的分布，如果训练集和测试集数据不在同一个分布中，那么模型在测试集上的表现肯定是不会理想的。...KDE (核密度估计)分布图 当我们一想到要对比训练集和测试集的分布，便是画概率密度函数直方图，但直方图看分布有两点缺陷: 受bin宽度影响大和不平滑，因此多数人会偏向于使用核密度估计图(Kernel...我研究生的有一门课的小作业有要去对比直方图和KDE图，相信这个能帮助大家更直观了解到它们的差异: 图2：心脏疾病患者最大心率的概率密度函数分布图，数据源自UCI ML开放数据集 这里在略微细讲下KDE...，最终得到一个平滑连续的概率分布曲线，如下图所示: 图3：生成KDE的过程呈现[3] 言归正传，对比训练集和测试集特征分布时，我们可以用seaborn.kdeplot()[4]进行绘图可视化，样例图和代码如下
在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。...QQ 图绘制了两个分布的分位数。如果分布相同应该得到一条 45 度线。 Python 中没有原生的 QQ 图功能，而 statsmodels 包提供了 qqplot 功能，但相当麻烦。...例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。...由于我们使用对照组中收入分布的十分位数生成了 bin，因此我们预计处理组中每个 bin 的观察数在各个 bin 之间是相同的。检验统计量渐近分布为卡方分布。...山脊图 山脊图沿 x 轴绘制了多个核密度分布，它比小提琴图更直观。在 matplotlib 和 seaborn 中都没有默认的山脊线图。素以需要joypy包。
例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数。...当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱 比如发送消息，也应该只发一次，同样的短信如果多次发给用户，用户会崩溃 比如创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，不能出现创建多个订单 还有很多诸如此类的...(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个)。...唯一索引，防止新增脏数据 拿资金账户和用户账户来说，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，在新增的时候只有一个能请求成功，剩下都会抛出唯一索引重复异常...状态机幂等 在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态
例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数。...，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱3.比如发送消息，也应该只发一次，同样的短信如果多次发给用户，用户会崩溃4.比如创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，不能出现创建多个订单复制代码 还有很多诸如此类的...(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个)。...复制代码 唯一索引，防止新增脏数据 拿资金账户和用户账户来说，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，在新增的时候只有一个能请求成功，剩下都会抛出唯一索引重复异常...状态机幂等 在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态
关于Karton Karton是一款基于Python、Redis和MinIO实现的分布式恶意软件处理框架，Karton也是一个用于创建灵活轻量级恶意软件分析后端的健壮框架。...karton-dashboard 一个简单的Flask仪表盘，负责任务和队列的管理以及监控。...karton-config-extractor 恶意软件提取工具，它使用了Yara规则和Python模块来提取恶意软件样本中的静态配置，病毒其进行分析。...karton-mwdb-reporter 管道中非常重要的一部分。报告工具需要向MWDB提交分析期间生成的所有文件、标签、注释和其他数据。...karton-autoit-ripper 一个围绕AutoIt-Ripper的小型封装工具，用于从已编译的AutoIt可执行文件中提取嵌入式AutoIt脚本和资源。
例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数。...，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱 3.比如发送消息，也应该只发一次，同样的短信如果多次发给用户，用户会崩溃 4.比如创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，不能出现创建多个订单 还有很多诸如此类的...(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在 ，返回0，删除的数据多条，返回结果多个)。...唯一索引，防止新增脏数据 拿资金账户和用户账户来说，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资 金账户表中的用户ID加唯一索引，在新增的时候只有一个能请求成功，剩下都会抛出唯一索引重复异常...状态机幂等 在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态
每个被试被分配到处理组或对照组，被分到处理组的被试又被分到四种不同的治疗亚组当中去。 两组-图 让我们从最简单的情况开始：比较处理组和对照组的收入分布。首先用可视化方法来进行探究，然后再使用统计方法。...最好的做法是收集处理组和对照组所有变量的平均值，以及两者之间的距离——要么t检验，要么SMD——到一个被称为平衡表的表格中。可以使用causalml库中的create_table_one函数来生成它。...例如，让我们使用处理组和对照组之间的样本均值差异作为检验统计量。...多组-图 到目前为止，我们只考虑了两组的情况:处理组和对照组。但如果我们有多个组呢?我们看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不行。...结论 在这篇文章中，我们已经看到了大量不同的方法来比较两个或多个分布，无论是视觉上的还是统计上的。这是许多应用的主要关注点，在因果推断中尤其如此，我们使用随机化方法使处理组和对照组尽可能具有可比性。
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