我已经安装了 riemann 仪表板，但只能从 localhost 访问它。我所发现的只是设置 apache/nginx 以从远程主机访问仪表板的建议。

我正在查看bind参数，但不知道在此处设置什么才能从远程主机访问仪表板。

I wrote a code to use Riemann to calculate the area under certain function. It works well but when I set the boundaries to decimal number I get an error. I think I should tell the function I want to be able to enter floats but I don't see how. I think it is an easy fix, hope someone can help me:

我一直在此链接上使用双黎曼公式。 https://activecalculus.org/multi/S-11-1-Double-Integrals-Rectangles.html

这些是答案

1.I=81.3000。

2.I-left=-87.4287 //-84.5523 我的结果

3.I-右=-75.1072

我看不出我做错了什么。我需要某人的意见。

我需要制作一个 python 函数，我可以在其中找到带有黎曼和的曲面。这就是我所拥有的，根据我老师的反馈，我非常接近它，但它并没有像我想要的那样正常工作。老师还说了一些关于 try-catch 什么意思我需要做一个额外的代码来控制答案（如果我没有错的话）要找到表面，要求上限和下限以及在线下你想要多少个矩形就像在节目中一样。

（编辑）我做了一个新程序，你们能检查一下这是否正确。

定义 f(x)：

return math.sqrt(x) #函数在左边！

def positiveinput(message): while True: try: c = int(input(message))

print("哎呀！那不是有效的数字。再试一次...")

a = positiveinput("下限是多少？：")

b = positiveinput("上限是多少？：")

c = positiveinput("你想要多少个除法间隔？：")

a = int(input("下限是多少？:"))

b = int(input("上限是多少？:"))

c = int(input("你想要多少个除法间隔？："))

dx = 浮点数((ba)/c)

xi = 一个

总和 = dx

对于范围内的 i（0，c）：

xi = a - dx

总和 = 总和 + f(xi)

print("线下的曲面是", (sum*dx))

我使用 riemann ruby​​ 客户端进行电子邮件警报。我的电子邮件如下所示：

当电子邮件的内容很大时（当我得到异常回溯时），很难理解数据。

有没有办法以 JSON 格式接收这些数据，以便可以将其复制粘贴到代码编辑器中并轻松格式化？

我在这些存储库中找不到任何有关电子邮件格式的文档：

https://github.com/riemann/riemann

https://github.com/riemann/riemann-ruby-client

我必须更改 Python 中的脚本，该脚本使用黎曼的总和与左手规则来计算函数的积分，并对其进行修改，以便它使用黎曼的总和与中点规则。这是原始脚本（左手规则）：

在这种情况下，没有错误，图形如下所示：

然后我尝试修改脚本，使其使用中点规则，它看起来像这样：

图形如下所示：

我有两个问题。首先，中点图形的脚本有什么问题，因为红线上方的黑线不应该停止？其次，第二个脚本中的“for”循环是否正确使用了中点规则？我无法判断循环是否正确使用了中点规则，因为我不太了解该规则。非常感谢您，并且很容易，因为我对编程很陌生。

在Riemann 流处理服务器中，当我们查看内部 Riemann 度量时，有一个度量值“Riemann index size”？是什么导致这个值增加？它是否基于配置为接受事件（TCP、UDP、石墨）的传输侦听器的数量？

According to the original paper by Huang

https://arxiv.org/pdf/1401.4211.pdf

The marginal Hibert spectrum is given by:

where A = A(w,t) (i.e., a function time and frequency) and p(w,A) the joint probability density function of P(ω, A) of the frequency [ωi] and amplitude [Ai].

I am trying to estimate 1) The joint probability density using the plt.hist2d 2) the integral shown below using a sum.

The code I am using is the following:

1) I am not sure that everything is correct though. Any suggestions or comments on what I might be doing wrong? 2) Is there a way to do the same using a scipy integration scheme?