delayed transaction 中，桥的内部数据缓存是1DW，master想要从target的存储空间中读取3DW数据，请画出以下两种条件的总线1和总线2的波形，条件1：桥不支持delayedtransaction，这个存储读完成正常的，条件2，桥支持delayed transaction，first retry，然后怎样去完成这个传输

抱歉，我无法直接给出图形。但是我可以为您描述这两种条件下的总线波形。

条件1：桥不支持delayed transaction
在这种情况下，总线波形如下：
1. Master发起读取请求，请求读取3DW数据。
2. 桥将请求传递给target。
3. Target开始读取数据，并通过总线将数据返回给桥。
4. 桥将数据传递给Master。

条件2：桥支持delayed transaction，first retry
在这种情况下，总线波形如下：
1. Master发起读取请求，请求读取3DW数据。
2. 桥将请求传递给target。
3. Target开始读取数据，并通过总线将第一个DW的数据返回给桥。
4. 桥收到第一个DW的数据后，触发delayed transaction，向Master发送retry信号。
5. Master接收到retry信号后，重新发送读取请求。
6. 桥将重新发送的请求传递给target。
7. Target继续读取剩下的2DW数据，并通过总线将这些数据返回给桥。
8. 桥将所有数据传递给Master。

请注意，这只是一种描述波形的方法，实际的总线波形可能会根据具体的系统和硬件配置有所不同。

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数据挖掘中给出数据分析准时到达、不准时到达的的货运的产品重量分布情况，并用箱线图展示。

首先，我们可以将数据分为两类：准时到达和不准时到达。然后，我们可以计算每类货运的产品重量分布情况，例如平均值、中位数、标准差等。

接着，我们可以使用箱线图来展示这些数据。箱线图可以显示数据的中位数、上下四分位数以及异常值。下面是使用 Python 和 Matplotlib 库绘制箱线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准时到达数据
ontime = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 不准时到达数据
delayed = [5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95]

# 将数据合并到一个列表中
data = [ontime, delayed]

# 设置箱线图的标签
labels = ['准时到达', '不准时到达']

# 创建箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)

# 设置 x 轴标签
ax.set_xticklabels(labels)

# 设置 y 轴标签
ax.set_ylabel('产品重量')

# 显示图形
plt.show()

运行示例代码后，会得到一个包含两个箱线图的图形，其中一个箱线图表示准时到达货运的产品重量分布情况，另一个箱线图表示不准时到达货运的产品重量分布情况。可以通过箱线图来比较两类货运的产品重量分布情况，以及查看特定数据点是否为异常值。

如何利用dask快速向dask.dataframe中添加数据

要向Dask DataFrame中快速添加数据，可以使用 `dask.dataframe.concat` 函数。该函数可以将新的Dask DataFrame与原有的Dask DataFrame连接起来，从而实现向Dask DataFrame中添加数据的目的。具体步骤如下：

1. 将新的数据以Pandas DataFrame的形式读入内存。
2. 使用 `dask.delayed` 函数将Pandas DataFrame转化为Dask DataFrame。
3. 使用 `dask.dataframe.concat` 函数将新的Dask DataFrame与原有的Dask DataFrame连接起来。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from dask import delayed

# 读入新的数据
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')

# 将Pandas DataFrame转化为Dask DataFrame
delayed_new_data = delayed(pd.DataFrame)(new_data)
dask_new_data = dd.from_delayed(delayed_new_data)

# 读入原有的Dask DataFrame
old_data = dd.read_csv('old_data.csv')

# 将新的Dask DataFrame与原有的Dask DataFrame连接起来
merged_data = dd.concat([old_data, dask_new_data])

# 保存新的Dask DataFrame
merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)

以上示例代码将读入新的数据 `new_data.csv`，将其与原有的Dask DataFrame `old_data.csv` 进行连接，最后将结果保存为新的Dask DataFrame `merged_data.csv`。