描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行

分布式(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.jianshu.com%2Fwriter)分布式服务：DubboZookeeperProxyRestful分布式消息中间件：KafKaFlumeZookeeper分布式缓存：Redis   分布式文件：

描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。提到用python来进行描述性统计分析，第一反应就是用：dataframe.describe()，我们不妨用一组数据来展示：

SOFAStack是蚂蚁金服完全自主研发的金融级分布式架构，包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件，如微服务研发框架、RPC框架、服务注册中心、分布式定时任务、限流/熔断框架、动态配置推送、分布式链路追踪、Metrics监控度量、分布式高可用消息队列、分布式事务框架和分布式数据库代理层等。SOFAStack：https://gitee.com/

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/5017163e87f6300bb3bfbf64a9abd7815ba.png)近来，分布式的问题被广泛提及，比如分布式事务、分布式框架、ZooKeeper、SpringCloud等等。本文先回顾锁的概念，再介绍分布式锁，以及如何用Redis来实现分布式锁。

Elasticsearch的基础分布式架构Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性Elasticsearch是一套分布式系统，分布式是为了应对大数据量。Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制：分片：我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去

机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例：

泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为P(k)e^(λ)(λ^k)/k!。NumPy的random.poisson()可生成泊松分布数据。当λ很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同λ下的分布及模拟电话呼叫中心。使用Seaborn可进行可视化。关注公众号LetusCoding获取更多文章。

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba)，其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模，其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2))，由位置参数loc和尺度参数scale定义。

一课学透分布式事务框架AlibabaSeataAlibabaSeata是一个开源的分布式事务解决方案，旨在解决分布式事务的一致性问题。下面是关于Seata的详细介绍，希望能帮助你全面了解这个框架：1.什么是分布式事务？分布式系统中的分布式事务指的是跨多个独