《负载均衡》专题

我有一个数据框，我创建了列的CDF： 在50%标记处，CDF覆盖图中的数据点显示平均值为120，但是显示平均值为154。 为什么会有差异？ ：

我有一个由未加权边构建的图（a），我想计算主图（a）中最大连通图（giantC）的平均最短路径长度。但是，到目前为止，该脚本已经运行了3个多小时（在Colab和本地进行了尝试），对于和都没有输出任何结果。 我使用的是， 这是我的剧本 有没有办法让它更快？或者是计算giantC图的直径和最短路径长度的替代方法？

我在Azure中有一个应用程序服务。它显示了两个称为“平均内存工作集”（Average Memory Working Set）和“内存工作集”（Memory Working Set）的度量。现在，内存工作集被定义为进程中线程最近接触到的内存页集。门户中显示的这两个图形如下所示： 现在，我有三个问题： > 如何找出我的服务的专用最大内存是多少？一旦达到限制会发生什么？ 内存工作集是进程中的线程最近接

问题内容： 我必须创建一个函数，将提供的数据帧分成所需大小的块。例如，如果数据帧包含1111行，我希望能够指定400行的块大小，并获得三个较小的数据帧，分别具有400、400和311的大小。是否有方便的功能来完成这项工作？在切片的数据帧上存储和迭代的最佳方法是什么？ 示例数据框 问题答案： 您可以将序列的底数划分为数据帧中的行数，然后将其用于将数据帧拆分为大小相等的块：

问题内容： 订单表具有如下数据： 运算符表： 组表： 如您所见，约翰有3个订单，凯特（Kate），威尔（Will），杰克（Jack）和山姆（Sam）没有。 现在，我想根据某些条件将操作员分配给订单： 订单现金必须大于0 订单必须具有状态= 1 订单必须在组1或2中 操作员必须处于活动状态（active = 1） 操作员必须在组1或2中 这是我想要得到的结果： 我想重新整理订单并更新operator

这是我的代码： 将指数移动平均值从0.1应用到0.2（或从0.2应用到0.1或从0.0应用到0.1）会导致大约3100次迭代： 相反，如果我使用0.0，它的迭代成本要高出25倍： 为什么？棘手的地方在哪里？我想不出来。非规范化？

我正在尝试优化一个程序，该程序需要在数据流的每个位置（字节）为数据流中的恒定大小窗口计算哈希。在比可用RAM大得多的磁盘文件中查找重复时需要它。目前我为每个窗口计算单独的md5哈希，但它花费了很多时间（窗口大小为几千字节，因此每个数据字节被处理几千次）。我想知道是否有一种方法可以在恒定（与窗口大小无关）时间内计算每个后续哈希（例如移动平均中1个元素的加减）？哈希函数可以是任何东西，只要它不提供长哈

代码：

我们公司在Go中建立了push服务，为了保证传输速度，我们在四台机器上安装了push服务，当我们需要发送通知时，我们将消息发送给rabbitMQ，然后push服务从队列中获取消息，但有时我们发现只有一台机器获取消息。 我应该如何设置配置以确保每个消费者获得相同数量的消息？

我需要创建一个随机整数数组，它们的和是1000000，这些数字的平均值是3。数组中的数字可以重复，数组的长度可以是任意数字。 我能找到随机整数的数组，它们的和是1000000。 然而，我不知道如何找到平均数为3的随机数。

我是python编程的新手，我的代码出现了运行时错误。感谢任何帮助。 第一行由一个表示测试用例数量的整数T组成。每个测试用例的第一行由一个表示数组大小的整数N组成。下面的一行由N个空格分隔的整数Ai组成，表示数组中的元素。 2 2 1

在我的java课上，我们写了一个卡片程序，在这个程序中，你可以选择一张“秘密卡片”，最后它会告诉你你的秘密卡片是什么。我只有一个问题，那就是格式化输出。到现在为止，当它打印第一列时，第一列是偶数，但第二列和第三列不是。我的老师说要使用空格，但我试过了，不起作用。我知道有一种方法可以格式化它，但我不确定。输出看起来像这样： 我的输出代码如下： 如果你愿意，我可以发布整个代码，但我尽量不发布太多。我非

再次，我确实在xts中有我的df，但没有名字！（据我所知，设置为时不再有名字。单点（ ））： 我想计算一天的平均值和标准差，而不是整个df。 工程，但我得到的不是一天的平均值-如何处理标准差？谢谢

我需要找到直方图的桶边界，当用户输入均值，方差和桶数的标准正态分布，除了产生分布值。 我正在使用java nextGaussian（）生成正态分布值，但我不确定如何获得桶边界，以便直方图形状看起来像正态分布。

我想计算两个相关数组的许多连续间隔的均值和标准偏差（如下所示），其中前两列分别是（比方说）时间和距离。第三、四、五是平均时间（中心）、平均距离和偏差标准。（实际上这是我亲手做的）。在这个例子中，平均值和标准差是为每三个连续的间隔做出的（但通常可以超过4×4，10×10，以此类推）。 所以，我有类似的长列表，我想计算（可能用PANDAS，NUMPY和/或SCIPY）类似的东西，做一些循环，创建平均时