实现功能：python绘制带误差阴影的时间序列图。实现代码：fromscipy.statsimportsemimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ImportDatadf_raw=pd.read_csv('F:\数据杂坛\datasets\orders_45d.csv', parse_dates=['purchase_time','purchase_date'])#PrepareData:DailyMeanandSEBandsdf_mean=df_raw.groupby('purchase_date').quantity.m
均方误差（MeanSquaredError，MSE）：MSE是回归任务中常用的损失函数，它衡量模型预测值与实际值之间的平均平方误差。具体来说，MSE的计算公式如下：其中，n是样本数量，xi是第i个样本的真实值，yi是模型对第i个样本的预测值。MSE的值越小，说明模型的预测值与真实值之间的差异越小，模型的性能越好。MSE可以被视为模型对预测值误差的平方的平均值，因此它对离群值（Outlier）比较敏感。如果样本中存在离群值，MSE可能会受到它们的影响而导致模型性能下降。MSE广泛应用于线性回归和多元线性回归等任务中。在深度学习中，MSE也被用于衡量神经网络在回归任务中的性能，并作为损失函数进行优
建立道路-车辆误差模型首先要建立车辆质心相对于车道中心线的误差模型，示意图如下所示：Frenet坐标系与全局笛卡尔Cartesian坐标系转换参考：https://mp.weixin.qq.com/s/VrbvIdoqFu6EBFZOwdaKUA自动驾驶规控混乱源头：Frenet坐标系Cartesian转Frenet公式在CartesianCartesianCartesian坐标系下，车辆运动状态可以描述为(x,y,θ,v,a,k)(x,y,\theta,v,a,k)(x,y,θ,v,a,k),在FrenetFrenetFrenet坐标系下,车辆的运动状态可以描述为(sr,xr,yr,θr,k
论文Asaturatedmapofcommongeneticvariantsassociatedwithhumanheighthttps://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-ys41586-022-05275-y.pdf代码没有公开，但是作图数据基本都公开了，争取把每个图都重复一遍今天的推文重复论文中的extendedFigure4频率分布直方图和散点图添加误差线首先是图a频率分布直方图library(readxl)dat1")image.png第二个图bdatbimage.png最后是拼图library(patchwork)p1+p2imag
论文Single-cellprofilingofvascularendothelialcellsrevealsprogressiveorgan-specificvulnerabilitiesduringobesityhttps://www.nature.com/articles/s42255-022-00674-x#Sec58s42255-022-00674-x.pdfhttps://github.com/Osynchronika/sc_EC_obesity_atlas大部分作图的数据都有，可以试着用论文中提供的数据复现一下论文中的图今天的推文我们复现一下论文中的figure4c分组折线图并添
一、MSE基本定义MSE全称为“MeanSquareError”，中文意思即为均方误差，是衡量图像质量的指标之一。计算原理为真实值与预测值的差值的平方然后求和再平均，公式如下：其中，M为图像I的像素总数，N为图像K的像素总数。MSE值越小，说明图像越相似。计算MSE有四种方法：方法一：计算RGB图像三个通道每个通道的MSE值再求平均值方法二：直接使用matlab的内置函数immse()(注意该函数将所有图像当成灰度图像处理)方法三：判断图像的维度，若是三维即为RGB图像求其MSE，若是二维即为灰度图像求其MSE方法四：同方法三，对MSE进行归一化处理二、matlab实现MSE1、方法一：rgb
这一章实际讲的是测量一定有误差；在误差没有朝着特定一个方向偏离的情况下，得到的是正态分布（钟形曲线）：在揭示钟形曲线重要性的3个人中，其发现者分到的功劳却是最少。亚伯拉罕·棣莫弗（AbrahamDeMoivre）的突破产生于1733年，当时他正是65岁左右的年纪，而直到5年后他的《机率论》（DoctrineofChances）第二版出版，人们才知道了这个突破。棣莫弗要找的，是那个被我们在第10行就截断的帕斯卡三角形，当它继续向下深深延伸几百行或几千行时，这些延伸区域中数字的近似值。这个追寻最终通向了钟形曲线。雅可布·伯努利在证明他自己版本的大数定律时，也不得不为这些行中的数字的某些性质而大伤脑
论文Meta-analysisoftheimpactsofglobalchangefactorsonsoilmicrobialdiversityandfunctionalityhttps://www.nature.com/articles/s41467-020-16881-7#Sec15论文里提供了数据和代码，很好的学习素材这篇论文是公众号的一位读者留言，说这篇论文提供了数据和代码，但是代码比较长，看起来比较吃力。我看了论文中提供的代码，大体上能够看懂，争取抽时间把论文中提供的代码都复现一下。因为论文中的图都对应着提供了作图数据，我们想复现论文中的图。关于用原始数据分析的部分后续有时间在单独介
论文是EnvironmentalfactorsshapingthegutmicrobiomeinaDutchpopulation数据和代码的github主页链接https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP这个也是数据代码的下载链接，可以看目录结构https://zenodo.org/record/5910709#.YmAcp4VBzic今天的推文重复一下论文中的figure1bimage.png数据集image.png这里误差线的范围是平均值加减标准差，数据提前算好，整理到csv文件中读取数据library(readr)dat01分组折线
作者简介Pin，关注RPC、ServiceMesh、Serverless等云原生技术。一、背景随着上云项目的不断推进，大量的应用需要部署到aws上，其中有很多应用都依赖延迟队列的功能。而在 aws 上，我们选择以Kafka作为消息队列，但是Kafka本身不支持延迟队列，这就需要思考如何基于Kafka来实现延迟队列。二、需求统计了一下所有需要使用到延迟队列的场景，有以下几大特点：延迟时间不固定。有的topic需要支持5分钟的延迟，有的却要求支持7天的延迟。延迟消息数量小。所有的场景中涉及到的每天延迟消息的数量不超过1亿条，每条消息的大小不超过1MB。延迟消息不能丢失，可以不保证有序。延迟误差小。
