【1】引言前述已经对hist()函数有相对深度的探索，但还没有彻底，今天继续探索。前述文章可通过下述链接直达：python画图|hist()函数高阶探索-CSDN博客【2】官网教程在官网的教程中，提供了一种直方图多子图绘制方法，相关链接为：Histogrambins,density,andweight—Matplotli

作者：来自vivo互联网存储团队-WangYuzhi本文以一次线上故障为基础介绍了使用glibc进行内存管理可能碰到问题，进而对库中内存分配与释放机制进行分析，最后提供了相应问题的解决方案。一、引言内存对象的分配与释放一直是后端开发人员代码设计中需要考虑的问题，考虑不周极易

项目用到的文件：一、代码解释：drawing01.pyimportdash#Dash是用于构建分析型Web应用的Python框架，由Plotly开发fromdashimportdccfromdashimporthtmlfromdash.dependenciesimportInput,Outputimportpandasaspd#尤其适用于表格数据和时间序列数

导言在libc版本越来越高的情况下，许多旧的攻击方式已然失效，而large_bin_attack始终屹立不倒，是许多攻击方式的先决条件，这也是我们要学习它的原因large_bin概念large_bin是一种堆分配的管理方式，是双向链表，用于管理大于某个特定大小阈值的内存块。一般而言，进入large_bin的最低字节

在Python中，你可以使用`scipy.stats`库中的`entropy`函数来计算两个连续变量之间的KL散度。这个函数计算的是两个概率分布之间的熵，即KL散度。以下是一个使用`scipy`计算KL散度的示例：首先，你需要安装`scipy`库（如果还未安装的话）：```bashpipinstallscipy```然后，你可以使用以下代码

C/C++malloc-free底层原理-动态内存管理关于动态内存管理这块在面试中被考察频率非常高，切入的点也很多，有从操作系统虚拟内存问起的，也有从malloc、new等开始问起的。但是无外乎就是两块内容：虚拟内存机制：物理和虚拟地址空间、TLB页表、内存映射动态内存管理：内存管理、分配

    本文主要关注Linux环境的堆内存的管理，详细解析Glibc与TCMalloc的malloc原理， 由于本人能力有限，难免会出现解读错误的地方，望各位大佬批评指正，后面也会在进一步解读中对本文进行修改。1、Linux内存分布        下图的布局形式是在内核2.6.7以后才引入的，

文章连接： 《堆的相关数据结构》参考：1.ctf.wiki:堆相关数据结构-CTFWiki2.星盟pwn佬:0011.哔哩哔哩-【个人向】CTFpwn入门-P11[高清版]_哔哩哔哩_bilibilimalloc_chunk概念：通过malloc申请的内存称为chunk，也可以将chunk称作堆的一个单位(自己随意理解)。free

m4c-stack.c:55:26:error:missingbinaryoperatorbeforetoken“(“55|#elifHAVE_LIBSIGSEGV&&解决方法：wgethttps://raw.githubusercontent.com/keyfour/openwrt/2722d51c5cf6a296b8ecf7ae09e46690403a6c3d/tools/m4/patches/011-fix-sigstksz.patch-O

目录01README02MCDF设计结构2.1功能描述2.2设计结构2.3接口与时序2.3.1系统信号接口2.3.2通道从端接口2.3.3整形器接口2.3.4控制寄存器接口2.3.4.1接口时序图2.3.4.2各数据位信息03验证框图3.1reg_pkg3.1.1reg_trans3.1.2reg_driver3.1.3reg_

SystemVerilogCoverpointBins该构造允许在coverpoint变量的给定可能值范围内为每个值创建一个单独的bin。binUsagecoverpointmode{//Manuallycreateaseparatebinforeachvaluebinszero={0};binsone={1};//AllowSystemVerilogtoautomatic

SystemVerilogFunctionalCoverageWhatisfunctionalcoverage?functionalcoverage是测试对设计的哪些功能/特性的衡量。这在约束随机验证（CRV）中非常有用，可以了解回归中的一组测试涵盖了哪些特征。Whatareitslimitations?这仅与为它编写的代码一样好。假设您在设计文档

linux虚拟内存系统进程的虚拟内存用户区分段：代码段、数据段、堆、共享库、栈内核区：存放进程信息，PID\程序计数器、打开文件列表、task和mm(描述虚拟内存)结构等Linux加载进程时(exec系列系统调用)会为该地址空间每个段分配VMA，VMA数据结构(vm_area_struct)会描述该段的虚拟空间

value_counts()方法返回一个序列Series，该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数bins使用时，它可以将数据分成指定的区间，然后统计每个区间内值的出现次数。value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或行使用。value_counts()只

背景介绍在开发微信看一看期间，为了进行耗时优化，基础库这层按照惯例使用tcmalloc替代glibc标配的ptmalloc做优化，CPU消耗和耗时确实有所降低。但在晚上高峰时期，在CPU刚刚超过50%之后却出现了指数上升，服务在几分钟之内不可用。最终定位到是tcmalloc在内存分配的时候使用自旋锁，在锁冲

cutsx['kh_loanterm']=pd.cut(sx['kh_loanterm'],bins=[3,6,9,12,15,np.inf],right=False,labels=['A_3','B_6','C_9','D_12','E_15'])def朴道_海纳综合指数V2_申请命中网络贷款类机构数_trans(x):#朴道_海纳综合指数V2_申请命中

正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式，大多数值保持在平均值附近，从而使排列对称。无涯教程在numpy库中使用各种函数来数学计算正态分布的值。将创建直方图，在该直方图上绘制概率分布曲线。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpmu,sigma=0

importtoadimportscorecardpyasscstr(x).strip()toad.detector.detect()toad.metrics.KS_bucket(x,y,bucket=10,method='quantile')bins=sc.woebin(y2,y="target")#y2是数据，里面的目标列用targetsc.woebin_plot(bins)breaks_adj={'xy'

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34271原文出处：拓端数据部落公众号在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。糯稻作为一种重要的粮食作物，其产量和质量均对农业生产具有深远的影响。然而，影响糯稻品种的因素是多元化的，理解这些因素之间的关系以及如何通过数据可视化来呈现这些

序翻了下笔记，翻到篇之前写的比较基础的、简洁的Glibc内存管理-ptmalloc2机制玉门学习笔记，这是刚开始学堆的时候写的，难免会有些描述不当的地方。学堆的话，有空必须得研读一下源码。但是前期学习可以先不研究得太过细、过于理念，这样会卡很久的进度，进步缓慢。我是由简入繁，了解

MySQL的连接和使用https://www.cnblogs.com/zdstudy/p/16567399.htmlmysql使用网址https://blog.csdn.net/LikiLyn/article/details/120385981多个文件mergeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportpymysql#%%打开数据库连接conn=pymysql.connect(host='地址',user

保序回归保序回归其实是reliabilitydiagram回归的自动版，即自动选择分桶的边界。如下图：从mse的角度来说，loss会比OLS大，但是保证了不改变模型的排序能力。个人认为，对于contrastiveloss或者是crossentropyloss，都会由于优化目标与p(y|x)的真实值有区别。如果选模型用的是auc的话

今天，我们来谈一谈曲线拟合，想了很久要不要记录一下数据拟合曲线这个问题，最近又遇到了，还是决定浅浅记录一下，以免遗忘。主要还是说一下类似双峰的曲线或者形状怪异的曲线怎么进行拟合。首先说一下，在数据拟合的时候，往往遇到的曲线并非常规曲线，此时会发现，基本函数无法完美拟合，经

importpandasaspddf=pd.read_excel(r"C:\Users\ying\Desktop\catering_sale.xls")  print(df.describe())销量count200.000000mean2755

开头一叙：最近把一部电视剧《天才基本法》看完了，学了一句话：“一以贯之的努力，不得懈怠的人生”，今天学直方图均衡化的时候，书上只介绍直方图均衡化后的效果，并没有讲解直方图。