而是讨论Elastic APM，是如何在全量采样和按需采样下寻找平衡的。 交易采样 分布式追踪可以产生大量的数据。更多的数据可能意味着更高的成本和更多的噪音。...Elastic APM 支持两种类型的采样： 基于头部的采样 基于尾部的抽样 基于头部的取样 在基于头部的取样中，每条追踪的取样决定是在追踪开始时做出的。...剩下的痕迹将放弃上下文信息，以减少痕迹的传输和存储大小。 基于头部的采样是快速和容易设置的。它的缺点是它是完全随机的--有趣的数据可能纯粹是由于机会而被丢弃。...使用基于头部的采样进行分布式跟踪 在分布式跟踪中，采样决定仍然是在跟踪开始时做出的。每个后续服务都尊重初始服务的采样决定，无论其配置的采样率如何；其结果是采样百分比与起始服务相匹配。...而非采样trace则删除所有跨度和事务数据。无论采样决定如何，所有跟踪都会保留错误数据。 APM 应用程序中的一些可视化，如延迟，由聚合事务和跨度指标提供支持。
用户态的事，尽量在用户态解决。因此，另一个直观想法就是需要时申请一片空间，然后在用户态管理和分配这些空间。 堆分配器的目的和原理是大同小异的，各个不同的堆分配器区别主要体现在分配和管理策略上。...Fastbin fastbin的作用是用来保存最近释放的small chunk。因此和其他bin不同的是fastbin为单链表而不是双链表，因为fastbin中的chunk不会从中间进行删除。...largebin紧邻着smallbin，每个largebin大小范围根据bin的位置不同而不同，随着大小范围越大，bin的数量也就越少。...，还会将bin中其他相同大小的chunk全部转移到tcache中 } if (in_smallbin_range(size)) { // 定位对应的smallbin，并在尾部取出，即bin->...house_of_lore：(和largebin在头部插入尾部取出的特性(FIFO)，伪造bin中某个chunk的bk指针，这样在chunk出链之后下一个分配的就是我们的
与直方图相比，CDF 是 SVM 分类的卓越特征输入，因为它超出了表示关键统计数据（如最小值、最大值、中位数和百分位数）的能力。CDF 提供了更全面的数据表示形式，从而能够更好地表示数据异常值和分布。...使用具有不同条柱大小的直方图表示异常值的数据集示例 在左侧的直方图中，异常值是不可观察的（由于分箱偏差），但在中间的直方图中显示出来。对于 CDF，异常值在 CDF 曲线的尾部更突出地表示。...CDF 可以消除不正确的 bin 大小问题（也称为 binning bias），并提供一种更准确的方法来识别和分析通常位于数据分布尾部的异常值（如下所示）。...将数据分布表示为 CDF 和基于 2 个数据分布之间距离的 K-S 统计量。...（由上图中的黑色箭头表示） CDF 是分析数据分布的强大工具，它使用统计检验（如 Kolmogorov-Smirnov （K-S） 检验）来衡量不同类别之间的相似性。
() 返回了一个字典，字典里出现的键为目标列表里面的所有唯一数值，而值为所有数值出现的频率次数。...这个分布比标准正态分布拥有更宽的尾部，并有两个描述参数（location和scale）： >>> import numpy as np >>> np.random.seed(444) >>> np.set_printoptions...但是首先，我们先生成两个不同的数据样本作为比较（两个正太分布的样本）： >>> # 两个正太分布的样本 >>> means = 10, 20 >>> stdevs = 4, 2 >>> dist = pd.DataFrame...对于直方图而言，Seaborn有 distplot() 方法，可以将单变量分布的直方图和kde同时绘制出来，而且使用及其方便，下面是实现代码（以上面生成的d为例）： import seaborn as...更多请查阅np.digitize() 数据存在于在Pandas的Series和DataFrame对象中 Pandas方法，比如， Series.plot.hist()，DataFrame.plot.hist
标量的有序列表称为向量。向量位于向量空间中。在绝大多数机器学习应用中, 对模型的输入通常表示为数字向量。向量可以被可视化为空间中的一个点。（有时人们从原点到那一点画一条线和一个箭头。...例如, 我们可以将一个人的年龄分组为十年: 0-9 岁归纳到bin 1, 10-19 年归纳到 bin 2 等。要从计数映射到 bin, 只需除以 bin 的宽度并取整部分。...容器宽度呈指数增长，从O（10）、O（100）到O（1000）和以上。要从计数映射到bin，取计数的log值。指数宽度的划分与对数变换非常相关，我们在“对数变换”中讨论。...（重尾分布在尾部范围内的概率比高斯分布的概率大）。它将分布在高端的长尾压缩成较短的尾部，并将低端扩展成较长的头部。图2-7比较d对数转换之前和之后的YELP商户评论计数的直方图。...请注意, 在对数转换后, 分布看起来更高斯, 除了长度为零的文章 (无内容) 的断裂。
count_elements() 返回了一个字典，字典里出现的键为目标列表里面的所有唯一数值，而值为所有数值出现的频率次数。...这个分布比标准正态分布拥有更宽的尾部，并有两个描述参数（location和scale）： >>> import numpy as np >>> np.random.seed(444) >>> np.set_printoptions...但是首先，我们先生成两个不同的数据样本作为比较（两个正太分布的样本）： >>> # 两个正太分布的样本 >>> means = 10, 20 >>> stdevs = 4, 2 >>> dist = pd.DataFrame...对于直方图而言，Seaborn有 distplot() 方法，可以将单变量分布的直方图和kde同时绘制出来，而且使用及其方便，下面是实现代码（以上面生成的d为例）： import seaborn as...更多请查阅np.digitize() 数据存在于在Pandas的Series和DataFrame对象中 Pandas方法，比如， Series.plot.hist()，DataFrame.plot.hist
所以现实中基本都是使用动态顺序表，根据需要动态的分配空间大小，所以下面我们实现动态顺序表。...p->capacity = 0;//数组容量置为0 p->size = 0;//数组下标置为0或-1，具体看你需要哪一种下标 } 顺序表的初始化是数据结构学习中不可或缺的一步，它指的是为一个预先分配了固定大小内存空间的线性表分配存储空间...在打印顺序表时，我们通常会选择一种易于阅读和理解的方式，如按照元素在表中的顺序依次打印，或者使用特定的分隔符将不同的元素分隔开。...在实际应用中，顺序表的头部/尾部插入操作常常用于实现各种算法和数据结构。例如，在某些需要动态维护数据集合的场景中，我们可以使用顺序表来存储数据，并根据需要在头部或尾部进行插入操作。...对于有序的顺序表，二分查找、插值查找和斐波那契查找等高效算法是更好的选择；而对于无序的顺序表，线性查找可能是唯一可行的选择。此外，还可以根据表的大小、元素的分布等因素来选择合适的查找算法。
画图理解 启动 memcached 的时候，可查看到 page 和 chunk 的信息 命令：./bin/memcached -m 64 -p 11211 -u root -vvv 2....内存分配 启动 memcached 时，-m 指定内存大小，将信息保存到缓存中后才开始分配和保留物理内存。 通过 slab allocation 机制对内存进行管理。...内存空间由 slab classes 构成，内存以 slab page 为单位去申请，分配到对应的 slab class。 slab page：最大 1 兆，由 1 个或多个 chunk 组成。...chunk：实际存储数据的单元。 3. memcached 缓存策略 - LRU 在 1.4.x 及更早版本中，memcached 中的 LRU 是标准的双向链表：有头部和尾部。...将新物品插入头部，从尾部弹出驱逐物。如果访问某个项目，则将其从其位置取消链接，然后重新链接到头部（此处称为“碰撞”），返回到 LRU 的顶部。
偏度（skewness）和峰度（Kurtosis）就是两个常见的统计量，本篇主要处理前者。如下图所示，红色表示正态分布，黑色表示不同偏度，绿色和蓝色表示正负峰度。 ?....定义 随机变量 的偏度 为三阶标准矩，定义为 其中 是三阶中心矩， 是标准差， 是期望。...请注意，这里所谓的左偏和右偏的叫法，是根据尾部的方向来说的。对于左图，因为尾部在左侧，所以它是左偏（负偏）；而右图的尾部是在右侧，所以它是右偏（正偏）。...另外，如果分布对称，那么平均值 = 中位数，偏度为零。如果分布为单峰分布，那么平均值 = 中位数 = 众数。注意，偏度为零表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧，但不一定意味着其为对称分布。...不同的偏度意味着数据分布与正态分布的不同偏离程度，因此需要使用不同的变换。可以将偏度分成三级，然后针对每个级别采用不同方法。
概述 深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等多个领域展现出卓越的性能，然而，和学术界高质量的大规模数据集如 ImageNet ILSVRC 2012、MS COCO和 Places Database等不同...，现实世界的数据分布大多是不平衡的，少数的头部类占据了大部分数据，而大多数的尾部类的样本却很少。...在深度不平衡学习中，主要有四种迁移学习方案，即从头部类到尾部类的知识迁移、模型预训练、知识蒸馏和自训练（self-training）。...为解决该问题，FTL利用头部类的类内方差知识来指导尾部类样本的特征增强，从而使尾部类特征具有更高的类内方差，从而获得更好的尾部类性能。...LEAP [14]为每个类构建了“特征云”，并试图通过在特征空间中增加具有一定干扰的尾部类样本，迁移头部类特征云的知识，以增强尾部类特征云的类内变化。最终，不同类间的类内特征方差的失真得到了缓解。
但是，这些方法没有考虑到 Graph 中头部节点与尾部节点间存在的显著差异，其也缺乏为不同数据集构建自适应数据增强的能力，因而此类方法可能产出不均匀的分布表示，这也影响了对比学习方法本身的性能。...举一个简单的例子，尾部节点由于其本身仅有少量的邻居使其在 GNN 中的表征效果远弱于头部节点，直接的结构扰动会删减其本就少量的邻居边缘，而直接的特征扰动又会引入很大的噪声，显然，本可应用于头部节点的方法难以直接作用于尾部节点中...简单来说，如图 1 所示，(a) 中的头部用户与 (b) 中的尾部用户有着相似的偏好，我们的方法旨在从头部用户中提取出一种迁移模式，并有效的将其应用于尾部用户中，如 (c) 所示。...随后，为了模拟真实的尾部节点，我们从 [1,k] 的范围内随机为每个头部节点分配一个目标的邻居数量 ，我们将要对这些头部节点采样到 的节点度。...先前的研究表明[3,4]，对比学习与表征均匀性之间存在着很强的关联，因此，我们推测更均匀的表征分布能够赋予模型更好的能力来捕获不同的 user 偏好以及 item 特性。
引言 C++ 标准模板库（STL）提供了一组功能强大的容器类，用于存储和操作数据集合。不同的容器具有独特的特性和应用场景，因此选择合适的容器对于程序的性能和代码的可读性至关重要。...特点 轻量高效：std::array 是静态分配的，因此不涉及动态内存分配，这使得它非常高效。 固定大小：数组大小在编译时确定，因此不支持动态扩展，适合已知大小的数据集合。...特点 高效插入和删除：在链表中的插入和删除时间复杂度为 (O(1))，不需要像 vector 一样移动其他元素。...4. std::deque 简介 std::deque 是双端队列，支持在头部和尾部快速插入和删除。它可以理解为 vector 和 list 的结合，具有两者的优点。...查找高效：set 使用平衡二叉树，查找、插入和删除的时间复杂度为 (O(\log n))。 唯一性：set 保证集合中不会有重复的元素。
基本关键值的直接定量读取 CDF 相对于直方图的主要优势之一是可以直接从图表中读取主要和重要的关键值和特征，如最小值、最大值、中值、分位数、百分位数等。...另一方面，异常值以原始分布可能变得难以识别的方式扩展了 bin 的大小。因此，必须根据离群值到主要值的距离来扩展 bin 的数量。...直方图没有表明在显示的轴限制之外仍然存在数据。 在累积分布函数内，可以通过 CDF 曲线的尾部看到异常值。它们的值在尾部的末端直接可见。此外，即使由于异常值导致x 轴重新缩放，分布类型也保持可见。...有时我们用圆圈标记这些值，以突出和容易识别这些值。 分配类型的识别 我们同意使用直方图可以更简单地识别分布类型。在直方图中，人们可以轻松识别数据是正态分布还是遵循任何不同的分布类型。...防止误解和操纵的安全性 直方图的另一个缺点是它对某些显示参数（如 bin 大小）的敏感性。
0x00 原理 Unsorted_bin_attack 是一种比较基础的堆利用手法，常用于可以通过溢出，uaf或其它一些手法控制Unsorted_bin中末尾块（unsorted_arena->bk）的...unsorted_bin是双链表结构，arena中fd指向链表首，bk指向链表尾。并且其中的chunk遵循头部插入尾部取出的规则。...这意味着，如果在取出尾部chunk前，我们如果将尾部chunk的bk修改为tartget_addr-0x10（fd被改掉不会直接报错，但是可能会破坏链表），那么在取出后，target的值就会被覆盖为arena...上一个拙劣的图： 看似被覆盖的值不受控制，但是可以达到很对目的，比如： 修改某些判断条件中的常数 修改循环的计数变量 修改glibc中max_fastbin_size的大小，使得可以创建更大的fastbin...主要还是分配，编辑，释放三大功能，其中分配和编辑的大小都是自定义的，没有严格检查，所以存在堆溢出。
01 引言 直方图统计在图像增强和目标检测领域有重要应用，比如直方图均衡，梯度直方图。直方图的不同种类和统计方法请见之前的文章。...从FPGA角度来看，只关心以下几点： 1） 根据数据大小确定其分布区间，统计分布在不同区间的数据个数，区间的大小可以调节，比如灰度直方图区间为1，梯度直方图通常大于1； 2） 如何利用FPGA对直方图统计进行加速...如果区间是平均分布，那么就需要进行数据的大小比较。如果区间大小是2的幂次，那么index只需要数据进行移位得到。...因此目前设计仅仅支持2的幂次的区间。整个设计架构如图1.2。 主要分为以下几个模块： 1）statis:这个是核心计算模块，统计数据分布。ram中存放直方图统计数据，地址对应着数据分布区间。...), .HIST_BW(HIST_BW), .ADDR_BW(HIST_LEN_BW), .BIN_W(BIN_W) )u_statis( .clk
通过样本的分布，我们可以 "估计 "出描述总体分布的参数。 非参数方法假设不对群体分布的形状和参数做任何假设，而是根据样本经验进行估计。相比之下，参数方法则对基本人口的分布形状做出假设，如正态分布。...让我来演示一下非参数方法，并根据经验估计一个分布。我任意汇总了三个伽马分布和一个正态分布来生成一个不遵循任何特定形状的分布（见图1）。右尾部存在一些极端值。...(ECDF) 在图 (2) 中，我选择了一些位置来显示累积概率，例如，X的累积概率为 0.173，X的累积概率为 0.9967。...建模流程 本文提出了异常检测的步骤 1、2、3 建模流程，包括模型开发、阈值确定和特征评估。在步骤 1 中建立模型并分配离群值后，步骤 2 建议绘制离群值直方图以选择阈值。...（如均值和标准差）对于证明模型的合理性非常重要。
首先我们要知道一点就是: 模型的性能主要由模型的参数量和计算量来决定的.参数量的大小直接决定模型的大小，也影响推断时对内存的占用量以及内存的访问次数....) : 计算FP32类型Tensor中绝对值的最大值abs_max，将其映射为127，则量化比例因子等于abs_max/127。...(2) 量化过程从预训练模型开始，在不同网络层中添加量化操作利用若干epoch模型进行调优, 模拟在推理过程中发生的量化过程通过训练学习量化参数，减少量化模型和与预训练模型之间的精度损失.图片(3) QAT...把校准集输入到模型进行前向推理, 并收集模型中各个Layer的激活值分布直方图, 如左上图所示.然后生成不同的阈值和量化分布, 并计算不同阈值下真实分布P和量化分布的Q的KL散度, 直到找到KL散度最小的一个阈值...P和Q并计算相对熵，然后找到最小（截断长度为m）的相对熵, 而阀值就等于（m + 0.5）*一个bin的长度；校准后的效果:图片更多关于KL散度的说明请参考附录.3.3 量化后的最终效果模型精度上, 量化后对模型的精度影响比较小
前言 本篇文章继续继续另外一种比较常用的数据存储方式：Memcached Memcached：一款高性能分布式内存对象缓存系统，通过 内存缓存，以减少数据库的读取，从而分担数据库的压力，进而提高网站的加载速度...-m：分配的最大内存，默认大小为 64 M -u：运行 Memcached 的用户 -l：设置可以访问 Memecache 服务的 ip 地址，默认只能通过本机访问；如果想外网进行访问，需要设置为：0.0.0.0...__query_many(["name", "age"]) 4、追加操作 追加操作相当于修改某一个键的值，在头部或者尾部追加数据 其中： append(str)：在尾部追加一段数据 prepend(str...__query_one("name") # 2、prepend # 头部新增内容 self.mc.prepend("name","头部新增的内容") self....__query_one("name") 5、删除操作 和查询操作类似，删除操作同样支持单个键值对的删除和多个键值对的删除 delete(key)：删除某一个键值对 delete_multi(keys)
变量是303人在某些体育活动中达到的最大心率（每分钟心跳数）（数据来自UCI心脏病数据集）。 ? 查看左上图（在Python和R中默认情况下得到），我们会看到一个具有单个峰（模式）的良好分布的印象。...但是，如果我们查看其他直方图，则会得到完全不同的图片。直方图可以得出矛盾的结论。 2、它太依赖于变量的最大值和最小值。 即使设置了箱数，间隔也取决于变量的最小和最大位置。...左边的是连续的，右边的是离散的。然而，在上面的图(默认值)中，你不会看到两者之间有任何区别:它们看起来完全一样。 5、无法观察和比较数据的分布 通常有必要在不同的集群上比较相同的变量。...FROM HIST, STATS, BIN_WIDTH 这显然不是有点麻烦能够形容的 另一种选择:累积分布图（Cumulative Distribution） 在看到为什么直方图不是理想选择的...FROM TABLE_NAME 如何在Excel, R, Python中制作一个累积分布图 在Excel中，需要构建两列。
与普通数组不同的是，vector 可以根据需要动态扩展其大小，即它能够存储任意数量的元素，而不需要在创建时指定一个固定的大小。...3.4 元素的插入与删除 3.4.1 尾部插入与删除 vector 尾部的插入和删除操作是最为高效的，时间复杂度为 O(1)，因为它们不需要移动其他元素。...vec2 在上面的例子中，std::move 将 vec1 的所有资源（如内存和元素）直接转移到 vec2 中，而不需要进行深拷贝。...尾部插入和删除：尾部插入（push_back()）和尾部删除（pop_back()）的平均时间复杂度为 O(1)，但在某些情况下（如扩容时）插入操作的复杂度可能会暂时达到 O(n)。...中间或头部插入和删除：由于插入或删除会导致大量元素的移动，因此这些操作的时间复杂度为 O(n)。
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