在上一篇文章中，介绍了如何在k8s中无侵入安装Otel探针并实现了无侵入（某些语言还无法实现，比如Go的eBPF对内核的苛刻要求）的分布式跟踪。这篇文章发出后有读者评论javaagent的“无侵入”一说，这里有必要解释下。“无侵入”主要指的是不需要修改应用程序的业务逻辑代码就能实现的功能，对应用程序透明无感知，让开发者专注于业务开发；同时由于无需修改应用程序代码，更易于集成；同时还维护简单，在多种语言、框架间保证功能的一致性。而JavaAgent在JVM启动时加载，它在运行时修改字节码来注入跟踪代码，而不是在应用程序的源代码层面上进行修改。背景分布式跟踪分布式跟踪是监控和诊断微服务请求流程的关

介绍这里是小编成长之路的历程，也是小编的学习之路。希望和各位大佬们一起成长！以下为小编最喜欢的两句话：要有最朴素的生活和最遥远的梦想，即使明天天寒地冻，山高水远，路远马亡。一个人为什么要努力？我见过最好的答案就是：因为我喜欢的东西都很贵，我想去的地方都很远，我爱的人超完美。因此，小编想说：共勉！目录一、开发注意事项二、Git网址：1、什么是git？2、 Git与SVN区别3、Git、Gitee、Github、Gitlab的区别以及功能1、Git2、gitee3、github4、gitlab5、不同点4、Git工作流程 5、Git原理三、码云新建仓库了解码云中一些名词的意义 1、进入码云官网，注

不管你是为了联系亲爱的人，还是为了职业需求与同事/团队沟通，一个安全的通讯平台都是大家的需求。Jami 就是其中一款通讯平台，利用分布式网络来实现视频通话、文件分享、聊天等功能全都不经过服务器。这个工具完全免费且开源，具有多样的功能。然而，它的表现如何呢？用户体验会好么？使用体验能像其他已有的专有平台那么流畅么？或者，你能在手机上使用吗？在这篇文章里，我们将仔细研究Jami。我们试用了一下以助你作出更明智的决定。Jami的特性对很多用户来说，体验的好坏取决于功能的全面性。所以，在深入研究Jami之前，让我概述一下，你可以期待从它得到什么样的功能：即时发送消息群聊视频会议音频通话音频和视频信息屏

文章目录代码mvnrnd输入参数mu——多元正态分布的均值sigma——多元正态分布的协方差n——多元随机数的个数mvnrnd输出参数R——多元正态随机数代码生成指定均值向量为(3,2)，协方差矩阵为(11.51.54)\left(\begin{aligned}&1&1.5\\&1.5&4\end{aligned}\right)(​11.5​1.54​)的二元正态分布的随机数：mu=[32];%均指向量nov=[11.5;1.54];%协方差矩阵%生成100个二元正态分布随机数R=mvnrnd(mu,nov,100);%绘制二元正态分布散点图scatter(R(:,1),R(:,2),'fil

1.概述gamma分布与指数分布、泊松分布甚至其它一些混合分布有较为紧密的联系，本文通过对比与之相关的概率分布，建立某种联系并推导其概率密度函数，以便加深理解与认知。2.Gamma分布的必要性在设置Gamma分布的两个参数α、β 并将它们代入公式之前，有必要考虑该分布的必要性为什么我们必须发明Gamma分布？（即为什么存在这种分布？）何时应使用Gamma分布进行建模？伽马分布与指数分布有极为紧密的联系，指数分布预测等待时间，是在某件事情直到发生前需要等待的时间。而伽马分布预测等待时间，指的是直到第k个事件发生需要等待的时间。3.Gamma分布的PDF推导  ​ 已知从泊松过程可以推导出指数分布

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1.生产者消息发送流程（1）消息发送原理​在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程。在main线程中创建了一个双端队列RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到KafkaBroker。（2）生产者重要参数列表参数名称描述bootstrap.servers生产者连接集群所需的broker地址清单。例如hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置1个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要

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文章目录一、正态分布定义二、正态分布性质三、正态分布公式四、正态分布试验设计及实现一、正态分布定义        正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution）是统计学中最重要的连续概率分布。        若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。二、正态分布性质        1、曲线下的总面积为1        2、随机变量X等于任何特定值的概率为0.    

前言前面的文章我们已经介绍了如何获取沪深300成分股所述行业以及权重的数据，想要了解这部分内容的小伙伴可以阅读上一篇文章springboot+jdbcTemplate+sqlite编程示例——以沪深300成分股数据处理为例-CSDN博客那么有了上文获取的数据，我们实际上可以计算一下沪深300按照行业分布的权重占比数据，最后的成果如下所示 是不是效果还挺酷的，下面就来介绍一下技术细节。后端技术细节首先来讲一下后端的技术细节，其实后端需要做的就是从表中获取按行业区分的权重数据，我们先来看一下数据表数据表中包含了所述行业和权重占比，那么思路就很明确了，我们只需要查出所有的行业，然后按照行业统计权重之