Резервуарное сэмплирование — это методика выбора справедливого случайного образца, когда неизвестен размер множества, из которого выполняется выборка. К концу этой статьи вы будете знать:• Когда может потребоваться резервуарное сэмплирование.• Математика его работы на основании лишь базовых операций: вычитания, умножения, умножения и деления. Никаких сложных математических формул, обещаю.• Простой способ реализации резервуарного сэмплирования на случай, если вам оно понадобится. Читать далее
Привет, Хабр.Сегодня разбираем реализацию Gibbs Sampling на Python. Это один из методов Монте‑Карло по цепям Маркова (MCMC), который решает такую задачу:«У нас есть сложное многомерное распределение, но мы не можем из него напрямую сэмплировать. Однако, если у нас есть условные распределения, то мы можем брать новые точки, обновляя поочередно каждую координату.» Читать далее
Помните нашу предыдущую статью, в которой мы обсуждали сэмплирование как эффективный инструмент для снижения затрат на мониторинг? Тогда мы сделали акцент на том, как выборочная запись трейсoв позволяет резко сократить объёмы хранимых данных — и, соответственно, расходы на серверы и хранилища. Однако сэмплирование, каким бы эффективным оно ни было, — это лишь вершина айсберга.Хотелось бы иметь возможность по щелчку пальцев, сократить затраты на инфраструктуру мониторинга минимум вдвое... Узнать как
Разработчики проекта Brython Python выпустили новый релиз, Brython 3.9. Сам проект позиционируется, как «Python для браузера». Он основан на Python 3 и выполняется на стороне браузера, причем для разработки веб-скриптов вместо JavaScript используется Python. Код проекта написан на Python и распространяется под лицензией BSD. Новый релиз совместим с Python 3.9, плюс обновлена стандартная библиотека. Читать дальше →