元组并不像数组、对象那样是不可缺少的编程元素，但是， 使用它却能对编写代码带来很多的便利，尤其是当一个函数需要返回多个值的情况下。...因此， 解决这类问题最好的方案就是使用元组。 在语法本身支持元组的语言中， 元组是用括号表示的，如(int,bool,string)就是一个三元组类型， 它的值可以是(1,true,"abc")。...， 然而却比第二种使用map的方案要好的多， 至少使用元组能知道函数会返回几个值， 这些值又分别是什么类型， 而且它还有第二种使用map的方案编码简单快捷的优势。...，使用起来肯定不如原生元组来的便捷。...下面是一个三元组的代码示例 ? 举一反三，其余的元组类型也是同样的使用方式。 因为Java的元组并非语言自身支持， 因此代码看起来Java味十足， 显得不那么优雅。
使用 OpenStack 和 CentOS 时至今日，CERN 是 OpenStack 的深度用户，而 Bell 则是 OpenStack 基金会的董事会成员之一。...不过 CERN 比 OpenStack 出现的要早，多年来，他们一直在使用各种开源技术通过 Linux 服务器提供服务。...因此，每当我们发现一个开源项目的改进之处，其他实验室便可以很容易地采纳使用。”Bell 说，“与此同时，我们也向其他项目学习。...我们正在使用软件定义的基础架构使一切自动化，这使我们能够在保持员工数量不变的同时继续添加更多的服务器。“Bell 说。 随着时间的推移，CERN 将面临更大的挑战。...“当我们开始使用大型强子对撞机并观察我们如何提供计算能力时，很明显我们无法将所有内容都放入 CERN 的数据中心，因此我们设计了一个分布式网格结构：位于中心的 CERN 和围绕着它的级联结构。”
Python 的关键数据结构是列表和元组。元组元素一旦设置，就无法更改。这称为不可变性。但是列表元素可以在初始化后修改。在处理需要组合在一起的数据时，for 循环用于创建元组列表。...列表比元组更具适应性，因为它们能够被修改。本教程演示如何使用 for 循环创建元组列表，从而简化重复性任务。...任何长度的单个元组都可以在一行代码中解压缩为多个变量。 算法 让一个空列表保存元组。 使用 for 循环循环访问元素或对象。 对于每个条目，创建一个元组并将其追加到列表中。...for 循环遍历“员工姓名”长度范围，使用名称和 ID 构建元组。“employee_list”与新形成的元组一起添加。这将生成一个元组列表，其中包含给定短语中单词的长度。...元组包括多种数据类型，包括整数、字符串和浮点数。本指南演示了如何在 Python 中使用 for 循环来创建元组列表。当您希望构造具有不同值的多个元组时，使用 for 循环生成元组列表可能很方便。
简介 本文将使用histogram函数来进行数据分析。 直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用： 1....展示数据分布：直方图可以将数据按照不同区间进行分组，并以柱状图的形式呈现。通过观察直方图的形状和高低，我们可以了解数据在不同区间内的分布情况。 2. 检测异常值：直方图可以帮助我们发现数据中的异常值。...异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显的峰值或者缺口。通过观察直方图，我们可以发现这些异常值并进行进一步的分析。 3. 判断数据分布的偏度和峰度：直方图的形状可以反映数据的偏度和峰度。...偏度指的是数据分布的对称性，而峰度指的是数据分布的尖锐程度。通过观察直方图的形状，我们可以初步判断数据的偏度和峰度。 4. 比较数据分布：直方图可以用来比较不同数据集的分布情况。...通过将多个直方图进行重叠或并列显示，我们可以直观地比较数据集之间的差异和相似性。 总的来说，直方图是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解和解释数据的分布特征。
'xxxxxxxx'），没有使用索引，而是使用了全表扫描。...我给出的答复是： 这是因为直方图（histogram）的存在，而直方图只取varchar2字段的前32位，如果完整路径的文件名前面32位是相同的，那么优化器将认为这个字段的NDV只有一个（虽然字段的...就会错误的使用全表扫描的执行计划。...(user,'th'); --第一次收集统计信息后，因为没有使用th表的sql shared pool，所以收集统计信息后是不会收集直方图的（默认值是FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO）...： --在没有直方图的情况，这个SQL的执行计划正是我们期望使用filename字段上的索引： SQL> select /*+ run1 */* from th where filename=rpad(
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...创建直方图可以让基于成本的优化器知道何时使用索引才最合适，或何时应该根据WHERE子句中的值返回表中80％的记录。...（二）直方图的使用场合 通常情况下在以下场合中建议使用直方图： （1）当WHERE子句引用了列值分布存在明显偏差的列时：当这种偏差相当明显时，以至于WHERE子句中的值将会使优化器选择不同的执行计划。...这时应该使用直方图来帮助优化器来修正执行路径。（注意：若查询不引用该列，则在该列上创建直方图没有意义）。 （2）当列值导致不正确的判断时，这种情况通常会发生在多表连接时。...如优化器对中间结果集的大小作出不正确的判断，则它可能会选择一种未达到最优化的表连接方法。因此向该列添加直方图经常会向优化器提供使用最佳连接方法所需的信息。
环境： OEL 5.7 + Oracle 10g + amdu_X86-64 现象： 我的两套实验环境，一套单实例，一套RAC，操作系统都是OEL 5.7，数据库都是Oracle 10g，上传同样的amdu...，libclntsh.so.11.1和libnnz11.so这两个库文件都是指向的10g环境路径下的；而正常环境是应该会指向解压amdu的所在路径下相关文件。...10.2.0/db_1/lib/libnnz11.so /s01/oracle/product/10.2.0/db_1/lib/libnnz11.so.bak1210 再次测试amdu命令已经恢复正常使用...总结：本文最主要的是通过ldd命令对比正常和异常两个环境的输出定位出了问题所在。至于为何这个环境会有这个区别，当定位到这个问题时，我也回忆起是因为之前测试安装新版本ogg时做的特殊处理。...而现实中，尤其是乙方服务的角色，这类非普遍的问题碰到的几率也还蛮高的。主要考验的就是经验和排错思路了。
环境： OEL 5.7 + Oracle 10g + amdu_X86-64 现象： 我的两套实验环境，一套单实例，一套RAC，操作系统都是OEL 5.7，数据库都是Oracle 10g，上传同样的amdu...，libclntsh.so.11.1和libnnz11.so这两个库文件都是指向的10g环境路径下的；而正常环境是应该会指向解压amdu的所在路径下相关文件。 ...10.2.0/db_1/lib/libnnz11.so /s01/oracle/product/10.2.0/db_1/lib/libnnz11.so.bak1210 再次测试amdu命令已经恢复正常使用...总结：本文最主要的是通过ldd命令对比正常和异常两个环境的输出定位出了问题所在。至于为何这个环境会有这个区别，当定位到这个问题时，我也回忆起是因为之前测试安装新版本ogg时做的特殊处理。...而现实中，尤其是乙方服务的角色，这类非普遍的问题碰到的几率也还蛮高的。主要考验的就是经验和排错思路了。
直方图并非没有偏见。实际上，它们是武断的，可能会导致对数据的错误结论。 无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。...直方图非常直观:任何人一眼就能理解它们。此外，它们是对现实的不偏不倚的反映，对吧?其实不是这样。 直方图可能会误导人，并得出错误的结论——即使是简单的数据!...例如，让我们看一个由1万个数据点组成的变量，其中26％为0。 ? 左边的图是使用默认参数得到的。通过观察它，你会相信这个变量有一个“平滑”的行为，你甚至不会察觉到有非常多0。...此外，如果你经常需要回答这样的问题:“有多少人在140和160之间?”或“180以上的有多少?”CDP将更有用。如果你仔细想想，CDP可以立即给一个答案。使用直方图是不可能的。...使用R的话就更加简单 plot(ecdf(data)) 在Python中则要引用一些辅助的包: from statsmodels.distributions.empirical_distribution
以bitehist为例： 使用BPF之前： 1、在内核中:开启磁盘IO事件的插桩观测。 2、在内核中，针对每个事件:向perf缓冲区写入一条记录。...如果使用了跟踪点技术（推荐方式)，记录中会包含关于磁盘IO的几个元数据字段。 3、在用户空间:周期性地将所有事件的缓冲区内容复制到用户空间4。在用户空间:遍历每个事件，解析字节字段的事件元数据字段。...在用户空间:生成字节字段的直方图摘要。 其中步骤2到步骤4对于高I/O的系统来说性能开销非常大。...它只获取字节字段，并将其保存到自定义的 BPF直方图映射数据结构中。 3、在用户空间:一次性读取BPF直方图映射表并输出结果。...这个过程避免了将事件复制到用户空间并再次对其处理的成本，也避免了对未使用的元数据字段的复制。如前面的程序输出截图所示，唯一需要复制到用户空间的数据是“count”列，其是一个数字数组。
关于Apache-Commons-Lang3中元组的使用 在日常工作中，有时候我们并不清楚有这些工具类的存在，造成在开发过程中重新实现导致时间浪费，且开发的代码质量不佳。...本篇介绍的是关于 Commons-Lang3 中元组的使用 1、Commons-Lang3元组介绍 1.1、Commons-Lang3元组的应用场景 在实际工作当中，有时候我们会遇到期望返回 1 个以上返回值的情况...此时我们就需要使用我们本篇的主角————元组。...---- 2、Commons-Lang3元组使用————Pair 2.1、Pair简介 Pair 类可以用于存储一对值，类似于一个二元组。Pair 类是一个泛型类，可以存储任意两种类型的值。...3、Commons-Lang3元组使用————Triple 3.1、Triple 简介 Triple 类是一个泛型类，可以存储三个值。
一、元组常用操作 1、使用下标索引取出元组中的元素 - [下标索引] 使用下标索引取出 元组 tuple 中的元素 的方式 , 与 列表 List 相同 , 也是将 下标索引 写到中括号中 访问指定位置的元素..., 语法如下 : 元素变量 = 元组变量[下标索引] 如果是嵌套元组 , 则使用两个 中括号 进行访问 ; 元素变量 = 元组变量[下标索引1][下标索引2] 代码示例 : """ 元组 tuple...: Jerry 16 2、查找某个元素对应的下标索引 - index 函数 调用 tuple#index 函数 , 可以查找 元组 中指定元素 对应的下标索引 ; 函数原型如下 : def index...print(index) 执行结果 : 2 3、统计某个元素的个数 - count 函数 调用 tuple#count函数 , 可以统计 元组 中指定元素 的个数 ; 函数原型如下 : def...t0.count("Tom") # 打印查询结果 print(count) 执行结果 : 2 4、统计元组中元素的个数 - len 函数 调用 len(元组变量) 函数 , 可以统计 元组 所有元素
高中学的方法大概分为以下几步： ①求全距②定组距③求组数④列组限⑤求组中值⑥归组登记频数 使用SPSS时主要在第二步定组距的步骤出现了问题，因为SPSS提供的分析-->描述统计 -->频数里面不提供自定义组距的功能...这里总结一下这类题型的做法（以组距为3为例） 方法一：使用Record(重新编码)过程（不推荐） 转换-->重新编码为不同变量 把25-28重新分组到25； 把28-31重新分组到28； ……设置到手酸...方法二：使用图形编辑 先用描述统计做图。 然后双击直方图横轴任意一个数字， 即可更改最小值，最大值以及组距。...方法三：使用可视化分箱 (Visual Bander)等距分组 转换-->可视化分箱 生成分割点-->输入等宽区间-->生成标签 生成标签后，SPSS会自动根据这个范围进行分组。...【如果点击确定出现的下面这种数字怎么办】 解决办法：查看-->勾选值标签即可 【注】 这里的直方图做出来的直方图并不是频率分布直方图，因为频率分布直方图的纵轴必须是频率除以组距，而SPSS做出来的直方图的纵轴是频数
我们可以使用 元素 in 列表 的方法，判断一个元素是否在列表中!...元组 元组：存放多个数据的容器，和列表很像。 注意: 元组中的元素是不可以被修改的。 创建 要创建一个元组，需要使用小括号，括号里填入多个元素，并用逗号分隔开。...py tup = ('幼年', '少年', '青年') 如果要创建的元组只包含一个元素，在定义元组时，在元素的后面加一个逗号，否则括号会被当作运算符使用。...元组切片得到的是一个新的元组。...示例中的元组data，想要切片的得到’D’之 前的元素(不含’D’)，可以书写代码:data[:3] tuple()命令 使用tuple()命令可以将列表转换成元组。 tuple 是元组的意思。
直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。...间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。 绘制直方图： 直方图的绘制方法，使用的是plt.hist方法来实现，这个方法的参数以及返回值如下： 参数： x：数组或者可以循环的序列。...比如[1,2,3,4]，那么分组的时候会按照三个区间分成3组，分别是[1,2)/[2,3)/[3,4]。 range：元组或者None，如果为元组，那么指定x划分区间的最大值和最小值。...density：默认是False，如果等于True，那么将会使用频率分布直方图。每个条形表示的不是个数，而是频率/组距（落在各组样本数据的个数称为频数，频数除以样本总个数为频率）。...每根条的对象，类型是matplotlib.patches.Rectangle。
编辑：犀牛 好困 【新智元导读】欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机（LHC）刚刚实现了一项令人震惊的壮举：将铅转化为黄金！...CERN的ALICE探测器 很久之前，化学家们就一直梦想着能把廉价的铅转化成昂贵的黄金。 但由于铅的质子数是82，而金的质子数是79。这种数量上的差异靠化学方法完全没戏。...然而，CERN的研究人员现在却做到了！ 他们让铅离子以接近光速对撞。但有些时候，这些离子不是正面撞上，而是擦肩而过。...测量（圆圈）和通过 RELDIS（实线直方图）计算的给定数量中子i伴随单个质子在208Pb核的UPCs中的发射截面 ALICE团队的物理学家Uliana Dmitrieva说，这项分析是「首次通过实验系统地探测和分析...纽约石溪大学的物理学家Jiangyong Jia提到，CERN的另一个加速器SPS早在2002到2004年就观察到了铅转变成金的现象。
使用Petalinux的boot文件、根文件系统，和开源Linux的Image启动 概述 作者： 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境： Vivado/PetaLinux...Image启动 在调试时，也可以使用分开的Image、rootfs.cpio.gz.u-boot、system.dtb。查看boot.scr，可以看到uboot依次检查上述3个文件是否存在。...使用Petalinux的boot文件、根文件系统，和开源Linux的Image启动 使用PetaLinux编译时，会自动生成根文件系统，耗时较长，导致调试不方便。...在编译PetaLinux工程后，把Linux kernel的代码和配置文件复制出来。修改Linux kernel的代码后，直接编译，得到对应的Image和ko文件，也可以使用上述命令启动。...相对PetaLinux编译，这种方式更快，也能使用PetaLinux的boot文件和根文件系统。
，您将了解这对执行根本原因分析有何帮助 我们收到关于广告服务中的平均交易持续时间过长的警报 我们可从告警跳转到APM应用程序中的服务地图 所以，让我们来调查一下根本原因 在这里我们可以看到 广告服务是不健康的...探索可能与我们的问题有关的其他异常情况 我们很快就能看到 我们的机器学习工作 检测到我们的内存和CPU使用率出现异常 还有一些与缓存相关的有趣的异常现象 让我们看看我们可以在APM应用程序中找到这些异常情况...让我们继续调查，通过检查 这些指标可以为我们提供哪些洞察力 关于运行广告服务的Kubernetes Pod 在发布之后 CPU大幅增加 内存使用量呈现峰值 非常不稳定 我们去看看日志吧 应用程序，看看我们能发现什么...关于特定的堆问题 以及是否与事务的超时错误有关 我们可以访问与高持续时间交易相关的POD日志 我将缩小查询范围以查找相关的heap或memory事件 我们可以看到 广告服务正在终止 由于内存不足 但是为什么呢...它在缓存项目时不验证是否有足够的内存 结果 广告服务一直在重新启动 并且不能响应请求 显著增加了响应时间 通过回滚损坏的版本来控制该问题 我们会修复广告服务 以避免消耗过多的内存 感谢收看这段简短的视频
模板表示梯度特征的直方图，我们有区别地训练模型。然而，我们的系统是半监督的，使用最大边缘框架训练，不依赖于特征检测。...根过滤器和部分过滤器都是通过计算一组权重与窗口内梯度直方图(HOG)特征之间的点积来得分的。根过滤器相当于Dalal-Triggs模型。该部分滤波器的特征值是根滤波器空间分辨率的两倍。...在时间中我们反复迭代训练三元组 ，其中，在前一次迭代学习的模型中，zi被选为xi的最佳得分潜标。初始根过滤器是从PASCAL数据集中的包围框生成的。这些部分是从这个根过滤器初始化的。...这些三元组中的每一个都指向一个用于训练线性分类器的示例 。这允许我们使用高度优化的SVM包。在单个CPU上，PASCAL数据集中每个目标类的整个训练过程需要3到4个小时，包括部件的初始化。...初始变形成本度量ai =(0,0)和bi = -(1,1)时位移的平方模量。模型更新：为了更新模型，我们构造了新的训练数据三元组。
“ root直方图适合数据统计；csv文件适合原始数据保存。”...--与root直方图相对应，打开myfile_h1_Eabs.csv会看见数值格式的直方图。 ? 图1 root直方图内容 ?...图2 csv文件存储的直方图内容 其中， entries：当前bin获取了多少个满足信息抽取条件的数据，对应hist中的Y轴counts； Sw：每个数据填充时配置权重weight（默认为1），当前bin...02 — 扩展阅读 a) Geant4 User's Guide->Analysis->g4tools b) https://geant4-forum.web.cern.ch/t/making-more-than-one-csv-file...图4 多个csv文件中的数据合并 04 — 总结展望 Root和csv文件流的优点在于它们的多线程管理能力，对于直方图两者均能在EndofRunAction中实现数据合并；而对于ntuple原始数据的存储
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