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百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...image.png 我们知道，PDF 函数曲线中的点都对应着数据集中的数据，当数据量较少时，我们可以使用数据集的所有点来计算该函数，但是当数据量较大时，我们只有通过少量数据来代替数据集的所有数据。...image.png 当 ElasticSearch 处理一个数据集时，就是不断将数据集中的数据通过调用 add 函数加入到质心数中，然后统计完毕后，调用其 quantile 来计算百分位数。
百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...我们知道，PDF 函数曲线中的点都对应着数据集中的数据，当数据量较少时，我们可以使用数据集的所有点来计算该函数，但是当数据量较大时，我们只有通过少量数据来代替数据集的所有数据。...当 ElasticSearch 处理一个数据集时，就是不断将数据集中的数据通过调用 add 函数加入到质心数中，然后统计完毕后，调用其 quantile 来计算百分位数。
许多熟悉互联网应用的人对于服务网格并不陌生，随着云计算技术的兴起，服务网格云计算也存在着许许多多的关系。服务网格正是基于云计算以及云产品基础当中的一种动态设置。...大家都知道大型的软件应用当中的流量把控是非常困难的，而服务网格就是起到一个协调流量的作用，现在来看一看服务网格云计算中的应用。...服务网格云计算中的应用 现在许多的软件和应用都使用到了云计算技术，所以服务网格云计算中的应用也是非常普遍的。可以这么说，服务网格正是基于云计算基础的一种先进的流量保护模式。...都有哪些服务网格产品 上面已经了解了服务网格云计算中的应用，那么现在都有哪些服务网格软件和产品呢？...不同的应用系统所需要使用的服务网格也是不太一样的。应用系统人员可以根据需求来选择使用。 以上就是服务网格云计算中的应用的相关内容。
每个OpenCL 设备可划分成一个或多个计算单元(CU)，每个计算单元又可划分 成一个或多个处理元件(PE)。设备上的计算是在处理元件中进行的。...OpenCL 应用程序会按照主机平台的原生模型在这个主机上运行。主机上的OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备中的处理元件以执行计算任务(kernel)。...计算单元中的处理元件会作为SIMD 单元（执行 指令流的步伐一致）或SPMD 单元（每个PE 维护自己的程序计数器）执行指令流。 ? 对应的中文名字模型 ?...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目，但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了： /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU)中处理单元(PE)个数 */ size_t
0; while (n) { CountSetBits += n & 1; n >>= 1; } return CountSetBits; } 本质上就是计算...n中1的和，就是位数了
wrf-python是用于WRF模式后处理的python模块，其中提供了很多有用的函数，下面就来详细说一下其用法： 基本用法 计算诊断变量 wrf.getvar 函数的主要作用是返回需要计算的诊断变量...当有多个文件并且每个文件具有多个时间时，如果最后一个文件的时间数少于之前文件的时间数，那么剩余的数组将用缺省值填充。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...=start_point, end_point=end_point, latlon=True) 使用中心点和角度 # 在网格坐标中定义中心点和角度, 中心点在网格的中心 pivot_point = CoordPair...当然，也可以提供中心点和角度来进行剖面。可以使用 wrf.CoordPair 对象指定起始，终止或中心点。坐标点也可以是 (x, y) 网格点或是经纬度坐标点。
) dx, dy = ds_wrf.DX, ds_wrf.DY nx, ny = ds_wrf.dims['west_east'], ds_wrf.dims['south_north'] # 通过计算网格的起始点...（左下角）的坐标 x0 和 y0，基于网格的尺寸、分辨率和中心点坐标计算 x0 = -(nx-1) / 2. * dx + e y0 = -(ny-1) / 2. * dy + n # 用 np.meshgrid...() 创建了一个二维网格 (xx, yy)，其中包含了整个模型的网格坐标信息 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(nx) * dx + x0, np.arange(ny) *...ds_inter = xr.Dataset({'temp': t}) ds_inter meteva 转换xarray为grid_data（meteva可以绘制的格式） In [12]: tnn =meb.xarray_to_griddata...就使用而言，xesmf无疑是更简单的，并且插值后直接是xarray数组省去一步。
延迟是以分布的百分位数来提供报告的，例如 p50（中位数）、p99、p999（第 99.9%）等。 还要注意是，这个基准测试报告的数据是服务网格和设备及其环境的函数。...结果 我们的实验结果如下图所示，图中的每个点都是五次运行的平均值，误差线代表该平均值的一个标准差。柱状图本身代表 Linkerd（蓝色）、Istio（橙色）和无服务网格的基线（黄色）。...从百分位数来看，我们发现 Istio 的延迟分布在第99个百分位数时急剧上升到了200ms，而 Linkerd 则将较高的百分位数逐渐增加到70毫秒。...一般来说，在报告的每个百分位数上，Istio 都比 Linkerd 多了大概40％至400％的延迟。 资源消耗 接下来我们来看看资源的使用情况。下图显示了每个服务网格的 CPU 和内存消耗。...根据消耗的内核而不是 CPU 时间来衡量，可能更类似于衡量内存的方式。 计算所有运行数据的延迟百分位数，而不是取单个运行的百分位数的平均值，在统计上会更准确。
延迟是以分布的百分位数来提供报告的，例如 p50（中位数）、p99、p999（第 99.9%）等。 还要注意是，这个基准测试报告的数据是服务网格和线束及其环境的函数。...「结果」 我们的实验结果如下图所示，图中的每个点都是五次运行的平均值，误差线代表该平均值的一个标准差。柱状图本身代表 Linkerd（蓝色）、Istio（橙色）和无服务网格的基线（黄色）。...从百分位数来看，我们发现 Istio 的延迟分布在第99个百分位数时急剧上升到了200ms，而 Linkerd 则将较高的百分位数逐渐增加到70毫秒。...一般来说，在报告的每个百分位数上，Istio 都比 Linkerd 多了大概40％至400％的延迟。 「资源消耗」 接下来我们来看看资源的使用情况。下图显示了每个服务网格的 CPU 和内存消耗。...根据消耗的内核而不是 CPU 时间来衡量，可能更类似于衡量内存的方式。 计算所有运行数据的延迟百分位数，而不是取单个运行的百分位数的平均值，在统计上会更准确。
，关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了，也有公众号推送过相关文章 xarray指南：插值 基于xarray的气象场站点和格点插值，所以xarray的插值部分就不单独说了。...如果改为 xy[0].data 和 xy[1].data 得到的将是站点数x站点数的网格信息。这是因为在提取站点信息时，.sel这些函数接受的参数应该是 DataArray 对象。...投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的，除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。这里我们使用 xesmf 进行网格的转换。...每个库都有各自的优势，发挥优势才能更好的提高效率。 目前打算把平时处理WRF模式的脚本合并成命令行工具，以便平时进行快速数据处理和可视化。...后续添加完成后会开源，不知道大家平时都有哪些处理操作是经常需要用到的，可以考虑一起加进去，欢迎留言提出，也可以点赞、在看给个鼓励快速开源，也可以赞赏加个鸡腿给更新加个速~ —END—
:', point_mean_pre) 2021年某格点平均降水: array(12.158334, dtype=float32) Coordinates...191]) Coordinates: * time (time) datetime64[ns] 2021-01-16 2021-02-15 ... 2022-12-16} 输出了二十四时间点的最大值坐标...transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=cmaps.radar, levels=np.linspace(data.min(), data.max(), 20)) # 添加网格线...matplotlib.cm.register_cmap(name=cname, cmap=cmap) 在东经126，北纬9的附近的小黑点就是最大值所在，格点数据放大看确实有点奇形怪状 还有对应的argmin... 转为pandas计算 In [66]: df = ds.to_dataframe() df Out
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了......，关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了，也有公众号推送过相关文章 xarray指南：插值 基于xarray的气象场站点和格点插值，所以xarray的插值部分就不单独说了。...如果改为 xy[0].data 和 xy[1].data 得到的将是站点数x站点数的网格信息。这是因为在提取站点信息时，.sel这些函数接受的参数应该是 DataArray 对象。...投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的，除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。这里我们使用 xesmf 进行网格的转换。...每个库都有各自的优势，发挥优势才能更好的提高效率。 目前打算把平时处理WRF模式的脚本合并成命令行工具，以便平时进行快速数据处理和可视化。
计算一串字符串中每个字符出现的次数 import java.util.HashMap; import java.util.Scanner; public class demo { public...static void main(String[] args) { //1、使用Scanner获取用户输入的字符串 Scanner scanner = new Scanner...System.out.println("请输入字符串："); String str1 = scanner.next(); //2、创建Map集合，key是字符串中的字符...for(char c :str1.toCharArray()){ /** * 4、使用获取到的字符，去Map集合判断key是否存在...存储到Map集合中 * key不存在： * put(key,1) */ if(map.containsKey
前言 前段时间有读者来信问再分析数据的气象要素廓线怎么绘制，近期小编可以腾出手做个简单示例 今天我们测试如何使用Python中的两个强大库——xarray与pynio，来读取ERA5（European...所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 使用xarray直接读取GRIB文件 xarray允许您指定不同的引擎来处理不同格式的数据。...使用xarray的sel方法找到最接近该点的格点数据 In [6]: target_lat, target_lon = 40, 120 nearest_point = dataset.sel(longitude...计算风速并绘制垂直廓线（风速随高度的变化分布） In [50]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np wind_speed = np.sqrt...Speed Profile at ({target_lat:.2f}, {target_lon:.2f})') # 反转 y 轴（从大气顶部向下到地面） ax.invert_yaxis() # 添加网格线
本文简介 看完这篇博文，你将了解 Python 下载CMIP数据、下载SODA、ERSSTV5、GODAS以及相关的预处理，比如统一时间、插值、距平值计算、滑动平均计算。...我们根据上述规律，使用wget就可以很简单的下载数据了。 接下来是处理CMIP数据,为了统一语言，我使用python中的xarray来处理、merge文件。缺点是很慢，优点是易学。...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。...可以看到我计算距平值使用的语句是 TosA = TosArray.groupby("time.month") - TosArray.groupby("time.month").mean()，这是计算距平值常用的语法...插值使用 TosArray.interp(lat=lat, lon=lon)，输入指定的网格和维度即可，默认为线性插值，我们这里插值成5*5的网格。
前言 上次写的教程疏忽大意了，示例文件整成nc文件了 xarray 系列 | 怎么使用ERA5再分析数据绘制气象要素廓线 虽然上次的代码一样能读取，但是读取出来的·变量名还是有差异的， 为了不误导读者，...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 使用xarray直接读取GRIB文件 xarray允许您指定不同的引擎来处理不同格式的数据。...使用xarray的sel方法找到最接近该点的格点数据 In [9]: target_lat, target_lon = 40, 120 nearest_point = dataset.sel(g0_lon..._3=target_lon, g0_lat_2=target_lat, method='nearest') nearest_point Out[9]: 计算风速与绘制廓线 计算风速并绘制垂直廓线（风速随高度的变化分布...Speed Profile at ({target_lat:.2f}, {target_lon:.2f})') # 反转 y 轴（从大气顶部向下到地面） ax.invert_yaxis() # 添加网格线
，会出现个三角形，点击查看即可 前言 项目目标 读者来信：我想获得一个雷达基数据的里每个有效数据点的反射率强度，经纬度，海拔高度，这样一个三维的反射率强度数据，我想找到反射率强度达到某个值的这个或者这一组点从中心最强到临近区域最弱区域的三维距离和梯度变化...项目方法 在以下内容中，展示两种方法分别将雷达数据转为易于处理的表格数据和三维xarray数据 !...数据的列表 import pandas as pd # 将每个xarray DataArray转换为pandas DataFrame df_list = [da.to_dataframe() for da...)), #设置了网格的范围 grid_origin=(32.2 ,118.7), # 绘图中心 fields=["reflectivity"], # 变量 ) ds = grid.to_xarray...这两种方法各有优势，表格数据更适合直观查看和基础统计分析，而xarray则更适合复杂的多维数据分析和科学计算。通过结合使用这两种方式，可以全面深入地了解雷达数据中的信息
参考代码： 前天有奖答题内容： 1000道Python题库系列分享14（1道代码阅读题） 参考答案： 该问题功能为求解在n个物品中任选i个物品有多少种选法，也就是组合数C(n,i)。...根据组合数定义，需要计算3个数的阶乘，在很多编程语言中都很难直接使用整型变量表示大数的阶乘结果，虽然Python并不存在这个问题，但是计算大数的阶乘仍需要相当多的时间。...文中代码提供了另一种计算方法，也就是通过展开组合数定义然后进行约分来减少计算量：以Cni(8,3)为例，按定义式展开如下，对于(5,8]区间的数，分子上出现一次而分母上没出现；(3,5]区间的数在分子、...如下图所示： 除了缺少参数正确性的外围检查代码，该问题最大的问题有两处：1）实数计算会引入误差；2）循环结构中的n-j和minNI-j都是从大到小变化，会出现除不尽的情况，从而引入误差。...下面这位朋友请于明天中午12点之前通过公众号后台把详细邮寄地址和电话发送给我，以便邮寄赠书。
目前来看，许多公司已经通过云计算获取了巨大的成功，云计算的市场也将因此持续扩容，但是，伴随着新技术的风起云涌，部署和实施云计算的道路也愈发艰难，很多项目会面临很多风险，在众多的云计算部署失败案例中，以下三个问题会经常出现...第一，“滥竽充数”-无能的项目管理者大有人在 可以说这是造成云计算项目开发、部署和实施失败最普遍的一大原因。云计算被贴上流行技术的标签后，那些IT企业里夸夸其谈的“政客”们很快就会以云计算专家而自居。...第三，“弄巧成拙”-用云计算去解决错误的业务应用 在挑选哪些应用可以被部署或迁移到云环境中时，正确的做法是要选择那些有意义的应用，而不是选择那些关键的任务应用。...那些只要一断电就会终结业务的应用，是绝对不能把它们放到云里的，风险太大。也不能挑选那些几乎没人使用的无意义的应用，扔在云里，随意取用。因为这两条路都会导致业务的失败。...写在后面：在所有的云项目总结中，我们发现的问题一定比我们解决的问题要多的多。不要把这个过程用于对人们举措或决策的处罚上来。
它从客户端（负载生成器）的角度测量延迟，包括集群网络上的时间、应用程序中的时间、代理中的时间等等。延迟被报告为分布的百分比，例如 p50（中位数）、p99、p999（99.9%），等等。...这些图表中的每个点都是这 5 次运行的平均值，误差条代表与该平均值的一个标准差。条形图本身代表 Linkerd（蓝色），Istio（橙色）和无服务网格的基线（黄色）。...从百分位数来看，我们可以看到，Istio 的延迟分布从第 99 百分位数急剧上升到约 200ms，而 Linkerd 则从更高百分位数逐渐上升到 70ms。...一般来说，Istio 报告的每一个百分位都比 Linkerd 增加了 40%到 400%的额外延迟。 ? 资源消耗 现在让我们转向资源使用。每个服务网格的 CPU 和内存消耗如下图所示。...根据所消耗的核心而不是 CPU 时间来测量 CPU 可能是对内存测量方式的更好的模拟。 计算所有运行的所有数据的延迟百分位，而不是取单个运行的百分位平均值，在统计上更准确。
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