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使用python，通过Prometheus http api，导出Prometheus采集的各种机器指标的数据。

Part I Metric Searching in a Nutshell Overview 3 1. FOUNDATIONS OF METRIC SPACE SEARCHING 5 1 The Distance Searching Problem 6 2 The Metric Space 8 3 Distance Measures 9 3.1 Minkowski Distances 10 3.2 Quadratic Form Distance 11 3.3 Edit Distance 12 3.4 Tree Edit Distance 13 3.5 Jaccard’s Coefficient 13 3.6 Hausdorff Distance 14 3.7 Time Complexity 14 4 Similarity Queries 15 4.1 Range Query 15 4.2 Nearest Neighbor Query 16 4.3 Reverse Nearest Neighbor Query 17 4.4 Similarity Join 17 4.5 Combinations of Queries 18 4.6 Complex Similarity Queries 18 5 Basic Partitioning Principles 20 5.1 Ball Partitioning 20 5.2 Generalized Hyperplane Partitioning 21 5.3 Excluded Middle Partitioning 21 5.4 Extensions 21 6 Principles of Similarity Query Execution 22 6.1 Basic Strategies 22 6.2 Incremental Similarity Search 25 7 Policies for Avoiding Distance Computations 26 7.1 Explanatory Example 27 7.2 Object-Pivot Distance Constraint 28 7.3 Range-Pivot Distance Constraint 30 7.4 Pivot-Pivot Distance Constraint 31 7.5 Double-Pivot Distance Constraint 33 7.6 Pivot Filtering 34 8 Metric Space Transformations 35 8.1 Metric Hierarchies 36 8.1.1 Lower-Bounding Functions 36 8.2 User-Defined Metric Functions 38 8.2.1 Searching Using Lower-Bounding Functions 38 8.3 Embedding Metric Space 39 8.3.1 Embedding Examples 39 8.3.2 Reducing Dimensionality 40 9 Approximate Similarity Search 41 9.1 Principles 41 9.2 Generic Algorithms 44 9.3 Measures of Performance 46 9.3.1 Improvement in Efficiency 46 9.3.2 Precision and Recall 46 9.3.3 Relative Error on Distances 48 9.3.4 Position Error 49 10 Advanced Issues 50 10.1 Statistics on Metric Datasets 51 10.1.1 Distribution and Density Functions 51 10.1.2 Distance Distribution and Density 52 10.1.3 Homogeneity of Viewpoints 54 10.2 Proximity of Ball Regions 55 10.3 Performance Prediction 58 Contents ix 10.4 Tree Quality Measures 60 10.5 Choosing Reference Points 63 2. SURVEY OF EXISTING APPROACHES 67 1 Ball Partitioning Methods 67 1.1 Burkhard-Keller Tree 6

isogeometric GeoPDEs 等几何分析

Matrix-geometric solutions in stochastic models an algorithmic approach

在Unity引擎中，开发者经常需要创造出引人入胜的视觉效果来提升游戏体验。"Volumetric Lasers + Magic Arsenal + Vectrosity"这个主题恰好涵盖了三个强大的工具，它们可以帮助你实现这一目标。以下是这三个工具的详细介绍： 1. **Volumetric 3D Lasers**： 这个工具专注于创建逼真的体积激光效果。传统的2D激光虽然直截了当，但在3D环境中显得缺乏立体感。Volumetric 3D Lasers unitypackage 提供了物理上准确的光束模拟，允许激光在场景中穿越空气、雾气甚至物体，产生散射、折射等效果。你可以调整激光的颜色、宽度、强度以及是否有雾化或动态模糊等，从而为你的游戏增添科幻感或者紧张的战斗氛围。 2. **Magic Arsenal**： Magic Arsenal 是一个综合性的特效工具包，它包含了各种粒子系统、魔法效果、光影特效等元素。在2.51版本中，它可能已经包含了大量预设的魔法特效，如火球、冰霜、闪电等，并支持自定义粒子行为和动画。通过这个工具，开发者可以快速地为角色添加酷炫的技能特效，提升游戏的视觉表现力。此外，Magic Arsenal 还可能提供了易于使用的界面和强大的脚本接口，让开发者能够根据需求调整和扩展特效。 3. **Vectrosity**： Vectrosity 是一个专门用于2D向量图形绘制的库，尽管它的名字看起来与3D激光无关，但其功能强大，可以辅助创建激光、线条和其他向量图形。在5.4.2版本中，它可能已经包含了丰富的选项，如线宽控制、颜色渐变、描边效果以及与其他Unity对象的交互。通过Vectrosity，开发者可以轻松创建出精细的界面元素、路径指示或者用于游戏玩法的特殊标记。 这三者结合使用，可以在Unity项目中构建出令人震撼的3D环境和特效。例如，你可以用Volumetric 3D Lasers创建动态的激光交战，然后用Magic Arsenal的粒子系统增加魔法攻击的效果，最后通过Vectrosity进行界面的美化和指示箭头的设计。这种组合不仅提升了游戏的视觉质量，还能帮助玩家更好地理解和沉浸在游戏世界中。 这三个工具包都是Unity开发者的重要武器，它们提供了丰富的特效资源和强大的定制能力，使得即使是没有深厚图形编程背景的开发者也能创造出专业级别的视觉效果。通过不断学习和实践，你可以利用这些工具创造属于自己的独特游戏体验。

圈python代码的复杂度的工具

Geometric Algebra for Computer Science - An Object-Oriented Approach to Geometry (Morgan Kaufmann, 2009

矩阵求导与积分理论。对于做机器学习的学者，非常有用。

High Frequency Financial Econometrics。高频交易模型