这篇文章是Python可视化seaborn系列的第二篇文章，本文将详解seaborn如何探究数据的分布。单变量直方图 displotseaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, colo
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2023-08-03 23:37:48
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如何实现 Python Alpha稳定分布
在Python中实现Alpha稳定分布可以通过使用SciPy库来实现。下面是一种实现该分布的流程：
步骤 | 操作 | 代码
---|---|---
1 | 导入所需库 | ```import numpy as np``````import matplotlib.pyplot as plt``````from scipy.stats import l
原创
2023-12-28 04:55:26
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1 生成0和1的数组empty(shape[, dtype, order]) empty_like(a[, dtype, order, subok])
eye(N[, M, k, dtype, order])
identity(n[, dtype])
ones(shape[, dtype, order])
ones_like(a[, dtype, order, subok])
zeros(shap
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2024-07-17 21:29:08
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Python3.9 刚发布a4 版本，a4 就是 Alpha 的第四个版本，Alpha 阶段还会添加其它新功能，直到发布 Beta 版本，Beta大概在5月份发布，之后才是候选版本，大概在8月份发布，最后才是release版本，就是我们说的正式版，在今年10月份发布。语法层面上，最大的特性就是新增了字典对象的合并、更新操作符。以前我们合并字典有两种方式：方法一：使用update方法>>
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2024-05-09 16:00:44
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# Python画Alpha稳定分布概率密度函数图
Alpha稳定分布（Alpha-stable distribution）是一种常见的概率分布，广泛应用于金融、信号处理、图像处理等领域。它是一类特殊的稳定分布，具有稳定性、尖峰厚尾和对称性的特点。本文将介绍如何使用Python绘制Alpha稳定分布的概率密度函数图。
## Alpha稳定分布概述
Alpha稳定分布的概率密度函数定义如下：
原创
2023-10-01 07:22:24
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分布式系统部分所重点解决的问题，即围绕失败模型来设计算法、解决各种稳定性问题。
解决问题的前提是发现问题，所以这一篇我们来说说如何发现系统内的错误，这是之后要介绍的算法们所依赖的前置条件。比如上一篇提到的共识算法，如果没有失败侦测手段，我们是无法解决拜占庭将军问题的，也就是会陷入 FLP 假说所描述的境地中，从而无法实现一个可用的共识算法。这里同时要指明，失败不仅仅是节点崩溃，而主要从其他节点看，
原创
2024-07-08 19:20:39
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Python 有多稳定？非常稳定。 自 1991 年起大约每隔 6 到 18 个月就会推出新的稳定发布版，这种状态看来还将持续下去。 目前主要发布版本的间隔通常为 18 个月左右。开发者也会推出旧版本的“问题修正”发布版，因此现有发布版的稳定性还会逐步提升。 问题修正发布版会以版本号第三部分的数字来标示（例如 3.5.3, 3.6.2），用于稳定性的管理；只有对已知问题的修正会包含在问题修正发布版
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2023-10-04 17:01:01
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# 如何实现“稳定匹配python”
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“稳定匹配python”的整体流程。我们可以用以下表格来展示这个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 初始化稳定匹配算法 |
| 2 | 创建稳定匹配算法的输入数
原创
2024-05-16 07:13:31
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在风控领域的业务中，稳定性压倒一切，一套风控模型正式上线运行后往往需要很久（通常一年以上）才会被替换下线。如果模型不稳定，意味着模型不可控，对于业务本身而言就是一种不确定性风险，直接影响决策的合理性，这是不可接受的。在机器学习构建风控模型时，我们基于假设“历史样本分布等于未来样本分布”。因此，我们通常认为：
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2023-10-07 13:50:09
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# Python Socket 的稳定性实现指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何实现一个稳定的 Python socket，通过清晰的步骤与代码示例来帮助你理解整个流程。下面是实现的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
| 1 | 导入socket库 |
| 2 |
从python的优缺点来说一下吧：python语言的优点⑴作为初学python的科班出身的小白，python非常简单，非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。⑵易学。python虽然是用c语言写的，但是它摈弃了c中非常复杂的指针，简化了pyth
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2024-02-19 19:07:11
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1. 男生向还未拒绝其的女生中选出优先级最高的，并向其求婚 2. 女生如果没有已经被优先级更高的男生求婚，则答应（女生以后可以反悔）。 如果反之，则拒绝 3. 对此步骤进行loop，直到没有求婚发生
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2023-05-22 23:48:53
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KM算法该算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[ i ]，顶点Yj的顶标为B[ j ]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立。 KM算法的正确性基于以下定理： 若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j
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2023-09-05 11:56:12
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一、稳定匹配的定义1、稳定分配方案这里以硕士研究生与导师之间的双向选择为例来说明稳定匹配问题。 假设师生分配问题中一个老师可以带三个学生，而一个学生只能跟一个导师。这里我们可能提前联系的导师有好几个，可能答应了某个导师后又反悔，导师也可能被很多学生选择，所以这里就涉及到一个分配问题。 若最后的分配方案能保证： （1）如果有学生想要换导师，那么没有教师愿意接受这名学生。 （2）如果有教师想要换学生，
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2023-09-27 13:45:48
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本文链接：https://blog.csdn.net/m0_38125278/article/details/95046242分布式架构的架构稳定性接上一期架构性能，本期讲架构稳定性 1.服务拆分服务拆分主要有两个目的：一是为了隔离故障，二是为了重用服务模块。但服务拆分完之后，会引入服务调用间的依赖
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2019-10-15 11:32:00
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实验不需要稳定，但是稳定很重要。
流量稳定
原创
2011-01-31 11:14:04
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2024-06-13 19:01:30
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一：selenium元素定位之稳定：1.本身selenium就有智能等待，implicitly_wait(),这个是智能等待，多多使用。可以等待元素加载出来在进行click事件。2.定位元素经常失效，有可能原因是：动态标签或者动态元素，或者是你点击的元素一出现你就操作，那么后面的其他加载出来的元素有可能会覆盖掉你要操作的元素或者标签。可以使用遍历方法，去遍历查找这个元素，或者先查找最后加载出来的元
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2023-05-31 13:39:40
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转自: https://blog..net/zuoanyinxiang/article/details/51680183 服务稳定性的实现方案: 依赖管理&服务分级&优雅降级&开关&应急预案 保障分布式系统的稳定性(一)：流量控制 保障分布式系统的稳定性(二)：心跳检测 容量与水位
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2019-01-07 14:20:00
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# Python中的稳定hashcode方法
在Python中，我们经常需要使用哈希表来存储和检索数据。哈希表是一种数据结构，可以快速地存储和查找数据。在哈希表中，元素的键是通过哈希函数计算出来的哈希码，然后根据哈希码存储和检索数据。然而，有时候我们需要确保哈希码的稳定性，即同样的输入应该始终生成相同的哈希码。这对于一些需求严格的场景非常重要，比如在分布式系统中进行数据传输和存储时。
在Pyt
原创
2024-03-24 05:33:58
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