压力单位MPa、Psi和bar之间换算公式 1bar=10^5Pa Psi为英制压力单位. “磅力每平方英寸(1bf/in2)为1psi=6894.76 pa; 1bar等于10的5次方=10^5 pa ;1atm等于一个标准大气压=101325pa ;1at等于一project大气压(千克力每平方厘米 ※:压力单位的兆帕符号为 MPa 不要书写为 Mpa mpa ; 千帕符号 kPa 不要书写为 KPa Kpa 或 kpa; 帕的符号 Pa 不要书写为 pa ▲ 磅力/英寸2(lbf/in2, psi ) ※:压力单位的磅力/英寸2符号为 lbf/in2, psi 不要书写为 Ibf/ln2 Psi ; ▲ 毫米汞柱(mmHg) ※:压力单位的毫米汞柱符号为 mmHg 不要书写为 mmhg ;
] = psi_df['percent_a2'].apply(lambda x: eps if x == 0 else x) # 计算每行的 psi psi_df['psi'] = (psi_df['percent_p2 '] - psi_df['percent_a2']) * np.log(psi_df['percent_p2'] / psi_df['percent_a2']) print(psi_df) bin p2 求和 psi = psi_df['psi'].sum() print(psi) # 0.4533650280982507 通过上述代码实现可以看出:特征漂移实际是在计算预期数据和实际数据的分布差异情况 令 p2 = x1, a2 = z1, 计算出 psi1; 令 p2 = x2, a2 = z2, 计算出 psi2; 令 p2 = x3, a2 = z3, 计算出 psi3; 通过 psi* 就能看出是哪个特征引起的不稳定 psi 是模型已经上线了,受环境影响生产中的数据时刻在变化,psi 判断当前模型能不能适应这些变化的数据。psi 还有个作用是用来筛选特征。
ULMK 是基于PSI (pressure stall information)信息来notify lmkd 来kill 进程。PSI 是ULMK基础。 What's the PSI PSI 是Facebook 用于监控系统资源使用压力,而采取相关的策略的运营工具。 PSI 就可以解决这类OOM livelocks 问题。 我们利用PSI还可以内存压力进行减载。 我们可以利用PSI的信息来处理基于各种VM统计信息进行启发式分析和预测OOM,并避免OOM livelocks issue。 PSI memory File : /proc/pressure/memory 它提供有关由于内存压力而导致的进程等待时间的信息。
最后写入以下两个环境变量: export PATH=$HOME/software/psi4conda/bin:$PATH export PSI_SCRATCH=/scratch/zhigang/PSI4 PSI4也可以从源码编译,但有一定的难度。如果有读者成功编译过PSI4,欢迎与大家分享。 更多更详细的说明可参考PSI4官方的在线说明文档,见: https://psicode.org/psi4manual/master/index.html 三、从Gaussian向PSI4传轨道 公众号前期介绍过的开源程序 使用示例如下 fch2psi water.fch 这样会生成PSI4输入文件water_psi.inp(内含坐标和基组数据)和water.A文件(内含Alpha轨道数据)。 PSI4的输出文件非常易读,本文就不做介绍。后续我们还将陆续介绍PSI4的其他功能。
通常包括特征PSI和模型PSI。 特征PSI关注特征的取值是否随时间推移发生大的波动,可用于模型训练和上线前特征选择、变量监控等。 下面是按等宽计算PSI的具体实例: 3 PSI阈值衡量标准 两个样本间的差异越小,PSI值越小,代表越稳定,一般来说, PSI<0.1,样本分布有微小变化,变量较稳定可以入模,或模型较稳定可以不做调整 '] = (psi_df['expect'] + 1) / psi_df['expect'].sum() #计算每个箱内的数值 psi_df['psi'] = (psi_df['actual_rate '] - psi_df['expect_rate']) * np.log(psi_df['actual_rate'] / psi_df['expect_rate']) #得到PSI psi = psi_df['psi'].sum() return psi, psi_df cal_psi( train_date['predict'], test_date['predict'])
PSI+ULMK 在Android10以及以后的版本,android变采用基于PSI 的ULMK PSI 是Facebook搞的一套东西并在2018 年开源。PSI提供了一种评估系统资源压力的方法。 ,&psi_cpu_fops); psi_init 函数中初始化统计管理结构和更新任务的周期: psi_period = jiffies_to_nsecs(PSI_FREQ); //默认2s group_init Cgroup中各个分组的PSI 信息跟踪是类似的。 struct psi_group 用来定义PSI 统计管理数据,其中包括各cpu 状态、周期性更新函数、更新时间戳、以及各PSI 状态的时间记录。 PSI状态一共有六种: enum psi_states { PSI_IO_SOME, PSI_IO_FULL, PSI_MEM_SOME, PSI_MEM_FULL, PSI_CPU_SOME, /* 另一侧ULMK 会监听PSI event。当PSI event 发生时,ULMK 会epoll当前 的PSI event,然后根据PSI event的采用相关的策略。
Psi4的使用(PsiAPI为例) Psi4的安装可以参考公众号之前的文章《PSI4程序安装及运行》,建议下载预编译版本或者用Docker镜像运行程序。 我用的版本是Psi4conda-1.4rc3-py39-Linux-x86_64.sh。另外,Psi4还支持wsl2版以及有windows版,建议大家试试。 Psi4有两种使用模式,一种是类似大多数常规程序的可执行文件运行输入文件控制方法(Psithon),另一种是写个Python脚本与Psi4交互的方式(PsiAPI)。 通过psi4.set_options方法指定。 使用Psi4计算RESP不要忘记引用RESP模块以及Psi4本体程序。 4.
PSI)。 针对这种场景,隐语实现并开源了专门的非平衡PSI(Unbalanced PSI)协议,能得到更好的性能。具体来讲:与ecdh-psi对比,ecdh-psi在大数据集上进行两次加密操作。 隐语实现的非平衡PSI只在大数据集上进行一次加密操作,在大数据集与小数据集的体量相差非常大的时候,总体计算量和运行时间大约是ecdh-psi的1/2。 本文给出隐语非平衡PSI协议(Unbalanced PSI)的具体测试环境、步骤、和数据,供大家参考。 Balanced PSI Benchmark报告为了方便大家对比,同等硬件资源和数据规模下,对平衡PSI做了性能测试,报告如下:解读:Balanced PSI 跑20亿*2000万规模数据时,在8C16G
PSI 量化了由于硬件资源紧张造成的任务执行中断,统计了系统中任务等待硬件资源的时间。我们可以用 PSI 作为指标,来衡量硬件资源的压力情况。停顿的时间越长,说明资源面临的压力越大。 PSI 已经包含在 4.20及以上版本的 Linux 内核中。 PSI 阈值监控 用户可以向 PSI 注册触发器,在资源压力超过自定义的阈值时获得通知。 如何向 PSI 注册触发器呢? PSI 应用案例 Facebook 是因为一些实际的需求开发了 PSI。其中一个案例是为了避免内核 OOM(Out-Of-Memory) killer 的触发。
PSI的使用场景 PSI的实际分布和预期分布在不同的场景、不同类型下是不尽相同的。 一般情况下,PSI稳定性指标的参考值如下: PSI的Python实操 下面我们用Python代码来实操一下PSI指标的计算,以及PSI指标逐月的计算。 上面是一个单变量或者模型分的PSI计算。将以上计算函数calculate_psi封装造出以逐月计算PSI的函数,代码如下。 [mt] = pd.concat(psi_month_detail_each) # oot每月所有变量的psi值 psi_array.append(col_psi_dict ) # oot上逐月变量psi汇总表 psi_month_table = pd.DataFrame(psi_array).T psi_month_table.columns =
Index 01 PSI的概念 02 PSI的生成逻辑 03 PSI的业务应用 04 PSI的Python实现 01 PSI的概念 PSI全称叫做“Population Stability Index” PSI值没有指定的值域,我们需要知道的是值越小越稳定,一般在风控中会拿0.25来作为筛选阈值,即PSI>0.25我们就认定这个变量或者模型不稳定了。好了,那具体PSI怎么计算呢? 4)观察是否有PSI超过0.25的变量,剔除。 = A_sub_E * ln_A_divide_E psi = PSI_i.sum() return tt, psi tt, psi = cal_psi(df, df_test , 'age', 'target') print("PSI: ", psi) tt Reference [1] 风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用 https://zhuanlan.zhihu.com
它克服了 PSI 模式在台阶高度测量上的限制,能够测量更高台阶或更粗糙表面,但在精度上相较于 PSI 模式稍低。 PSI 模式PSI 模式基于单色光干涉,利用单色光作为光源,通过测量分析干涉图的干涉相位来获取样品表面高度信息。 然而,PSI 模式存在 1/4 波长台阶高度的测量限制,即当相邻两点高度超过光源波长的 1/4 时,干涉相位值会模糊,导致测量不准确。 VXI 模式VXI 模式结合了 VSI 和 PSI 两种测量模式的优势,利用 VSI 模式的垂直扫描能力以及 PSI 模式的高精度相位测量能力,实现更高分辨率和更广泛测量范围的测量。 总结白光干涉仪中的 VSI、PSI 和 VXI 三种测量模式在原理、精度、适用表面类型等方面存在差异。
为什么我要使用Psi Probe做监控工具? https://github.com/psi-probe/psi-probe/releases 配置conf/tomcat-users.xml文件。 <! -- psi probe相关角色配置 --> <role rolename="probeuser"/> <role rolename="poweruser"/> <role rolename="poweruserplus <em>Psi</em> Probe管理端页面 ?
IDEA 报错:stub index point to a file without PSI 并且IDEA 中左边栏部分内容不断刷新,死循环一般的闪 ...
简单补充一下chi1,phi, psi。chi1(chi-one)、phi 和 psi 是用于描述蛋白质分子中氨基酸残基构象的二面角。 角# 使用点积公式计算二面角cos_psi = normal1.dot(normal2) / (normal1.norm() * normal2.norm())psi_rad = math.acos(cos_psi )# 确定二面角符号(使用右手法则)if normal1.dot(vector4) < 0: psi_rad = -psi_rad# 转换为角度psi_deg = math.degrees(psi_rad )print(f"Residue A:{resid} 的psi角: {psi_deg:.2f}°")# 更简单的方法:使用PyRosetta内置函数验证# Rosetta可以直接计算任何二面角calculated_psi = tripeptide.psi(2)print("original phi:", orig_phi)print("original psi:", orig_psi)# print the xyz coordinates
(i,2)-psi(i,1))/dh^2; xi(i,n+1)=-2*(psi(i,n)-psi(i,n+1))/dh^2; end for j=2:n xi(1,j) =-2*(psi(2,j)-psi(1,j)+dh)/dh^2; xi(n+1,j)=-2*(psi(n,j)-psi(n+1,j))/dh^2; end for i=2:n for j=2:n u(i,j)=(psi(i,j+1)-psi(i,j-1))/(2*dh); v(i,j)=-((psi(i+1,j)-psi(i-1,j))/(2*dh )); err1=(psi(i+1,j)+psi(i-1,j)+psi(i,j+1)+psi(i,j-1)+xi(i,j)*dh^2)/4-psi(i,j); psi(i,j )=psi(i,j)+rho*err1; err2=(xi(i+1,j)+xi(i-1,j)+xi(i,j+1)+xi(i,j-1))/4 ...
下的psi_memory.h文件只能拷贝到/usr/include/mysql/psi这个文件夹下边 cp -r /usr/include/mysql/mysql/psi /usr/include/ 1026 cp /usr/include/mysql/mysql/psi/psi_memory.h /uar/include/mysql/psi_memory.h 1027 cp /usr /include/mysql/mysql/psi/psi_memory.h /usr/include/mysql/psi_memory.h 1028 ln -s /usr/include/mysql /usr/include/mysql/psi/ 1034 find / -name psi_memory.h 1035 find / -name psi 1036 cp -r / usr/include/mysql/mysql/psi /usr/include/mysql//psi 1037 make 1038 make test 1039 histort
PHJlY3Qgd2lkdGg9IjciIGhlaWdodD0iMjAiIHg9IjQ2LjUiIHk9IjQwIiBmaWxsPSIjRTlFOUU5IiByeD0iNSIgcnk9IjUiIHRyYW5zZm9ybT0idHJhbnNsYXRlKDAgLTMwKSIvPjxyZWN0IHdpZHRoPSI3IiBoZWlnaHQ9IjIwIiB4PSI0Ni41IiB5PSI0MCIgZmlsbD0iIzk4OTY5NyIgcng9IjUiIHJ5PSI1IiB0cmFuc2Zvcm09InJvdGF0ZSgzMCAxMDUuOTggNjUpIi8 PHJlY3Qgd2lkdGg9IjciIGhlaWdodD0iMjAiIHg9IjQ2LjUiIHk9IjQwIiBmaWxsPSIjOUI5OTlBIiByeD0iNSIgcnk9IjUiIHRyYW5zZm9ybT0icm90YXRlKDYwIDc1Ljk4IDY1KSIvPjxyZWN0IHdpZHRoPSI3IiBoZWlnaHQ9IjIwIiB4PSI0Ni41IiB5PSI0MCIgZmlsbD0iI0EzQTFBMiIgcng9IjUiIHJ5PSI1IiB0cmFuc2Zvcm09InJvdGF0ZSg5MCA2NSA2NSkiLz48cmVjdCB3aWR0aD0iNyIgaGVpZ2h0PSIyMCIgeD0iNDYuNSIgeT0iNDAiIGZpbGw9IiNBQkE5QUEiIHJ4PSI1IiByeT0iNSIgdHJhbnNmb3JtPSJyb3RhdGUoMTIwIDU4LjY2IDY1KSIvPjxyZWN0IHdpZHRoPSI3IiBoZWlnaHQ9IjIwIiB4PSI0Ni41IiB5PSI0MCIgZmlsbD0iI0IyQjJCMiIgcng9IjUiIHJ5PSI1IiB0cmFuc2Zvcm09InJvdGF0ZSgxNTAgNTQuMDIgNjUpIi8 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
图2 隐私集合求交分类示意图 三、 PSI方案介绍 3.1 基于DH的PSI方案 基于DH的PSI方案[3]流程如图3所示,该方案基于DH密钥交换的思路,实现两次可以交换加密顺序的加密操作,使得参与双方对于交集数据 图3 基于DH的PSI方案流程示意图 基于DH的PSI方案主要分为以下3个步骤: 1. Alice选择随机数作为私钥。 基于DH的PSI方案思想简单,易于实现,但也具有一定的局限性,例如:基于公钥加密实现PSI功能会产生较大的计算开销。因此,适用于数据量较小的场景。 经典的基于OT的PSI方案仍具有很大的计算开销及通信开销,但是OT的扩展协议为构建高效的PSI方案提供了理论支撑。在3.3中,我们以OPRF为例,介绍基于OT扩展协议的高效PSI方案。 图8 基于OPRF的PSI方案总体流程示意图 我们将基于OPRF的PSI方案分为以下步骤进行阐述: 1. 请求者将数据映射为,映射过程如图9所示。
2.1.3 PSI判断标准PSI < 0.1:无明显漂移,分布基本稳定,建议继续监控0.1 ≤ PSI < 0.25:轻微漂移,分布有些变化,需要关注PSI ≥ 0.25:显著漂移,分布明显不同,需要立即处理 / expected_perc) total_psi = np.sum(psi_components) return total_psi, psi_components 值 print("\n步骤4: 计算PSI值") total_psi, psi_components = self.calculate_single_psi(expected_perc E_i)对每个桶计算 ln(A_i / E_i)相乘得到每个桶的PSI分量求和得到总PSI值PSI分量计算: 桶号 | (A-E) | ln(A/E) | PSI分量 ----------------- < 0.1:分布稳定,无需特别处理0.1 ≤ PSI < 0.25:轻微漂移,需要关注PSI ≥ 0.25:显著漂移,需要立即处理总PSI值: 0.306228PSI值解释: 显著漂移 - 分布明显不同