scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

光线追踪 Coleman 2011年论文的Python实现。 文件夹的结构在下面定义。 所有向量都将按照（r，theta，phi）=（径向，极地，方位角）的ISO约定在球坐标中存储和使用 示踪剂 包含用于跟踪广义射线的核心代码的文件。 输入项 已知参数：射线的起点和终点 电离层模型：在给定坐标系中空间位置的情况下返回电子密度的函数 磁场：当在坐标系中的空间位置调用时返回地球磁场的类 初始路径：代表给定起点和终点以及大气参数的离子路径的路径类别 Layers.py 给定所需输入参数的文件，该文

对于分布式追踪，主要有以下的几个概念： 追踪 Trace：就是由分布的微服务协作所支撑的一个事务。一个追踪，包含为该事务提供服务的各个服务请求。 跨度 Span：Span是事务中的一个工作流，一个Span包含了时间戳，日志和标签信息。Span之间包含父子关系，或者主从(Followup)关系。 跨度上下文 Span Context：跨度上下文是支撑分布式追踪的关键，它可以在调用的服务之间传递，上下文的内容包括诸如：从一个服务传递到另一个服务的时间，追踪的ID，Span的ID还有其它需