为了支持更加广泛的业务场景，可视化编排系统近期需要支持对缓存的操作功能，为保证编排系统的性能，服务的执行过程采用了异步的方式，因此我们考虑使用Redis的异步客户端来完成对缓存的操作。

本文涉及的源码包含在安卓Unity渲染互通的 Demo (https://github.com/zhxmdefj/AndroidUnityRender)里，直接打开Unity工程的Test场景就行，不用管安卓工程。脚本控制粒子起初是看到这么一篇博客 Shader特效——音符跳动 ，效果如下图：!(https://osc

前言上篇文章「可视化作品分享：第2期|好评来袭」(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzI2OTQ4MTgyNg%3D%3D%26mid%3D2247484282%26idx%3D1%26sn%3Dc

公众号关注“杰哥的IT之旅”，选择“星标

权限功能是信息系统不可或缺的重要部分，一个优秀的权限设计可以使开发工作事半功倍，给使用者带来良好的使用体验。!(https://imgblog.csdnimg.cn/img_convert/e45fb904393e26f8cc2fa2c08d5cfd2e.png)企业做生意，都会聘请员工，若是员工数量较多，“权限管理”必不可少，这样的好处是可以

代码可视化是通过使用图形化手段（架构图、依赖图、分布式追踪、类图、火焰图、CallGraph等）使代码在某些特征上变得可观测，用于辅助开发人员理解分析项目或建设一些自动化工具。

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。