性能分析
python爬虫——深圳市租房信息数据分析
一、选题背景 因为深圳经济非常不错，想必想要去深圳工作的人也不少。衣食住行是生活的基本需求。衣和食好解决，不喜欢的衣服可以买新的，不好吃的食物可以换一家吃。可是在住宿上，买房和租房的置换成本都相对较高，因此房源选择尤为慎重。作为目前买不起房的人自然是以租房为主，但是租房我们一般是通过中介或者是网站来 ......
futex源码分析
【转载】 https://www.openeuler.org/zh/blog/wangshuo/Linux_Futex_Principle_Analysis/Linux_Futex_Principle_Analysis.html 【疑问】 1） ......
《复分析》复习笔记
现在是周六早上十点，后天下午考复分析，而由于一些dddd的原因，我基本啥也不会，sad ps：原因就是上周六拍合影、拍完合影聚餐吃了三个多小时达美乐、然后去实验室做实验到六点多、之后和hy出去又大吃一些烤翅。周天写创新思维PPT+高性能，结果高性能由于一些非常弱智的原因一直调不对，周天周一连续两天改 ......
典型用户模板分析
用户一：名字：zz 性别、年龄：男，19 职业：大二学生 收入：无 知识层次和能力：大学本科，精通手机电脑各种功能 生活/工作情况：以父母给的生活费为生 动机，目的，困难：想垃圾分类正确，不会垃圾分类。 用户偏好：喜欢对垃圾进行分类 用户比例：80% 典型场景：有强烈强迫症 1．背景： (1)典型用 ......
干货｜开源OLAP引擎（ClickHouse、Doris、Presto、ByConity）性能对比分析
随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。
因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByCon... ......
Linux数据分析之九个给力的命令行工具
要对数据进行分析，大家会从哪里入手?对于大多数熟悉了图形工作环境的朋友来说，电子表格工具无疑是第一选项。但命令行工具同样能够更快更高效地解决问题——且只须稍微学习即可上手。 要对数据进行分析，大家会从哪里入手? 对于大多数熟悉了图形工作环境的朋友来说，电子表格工具无疑是第一选项。但命令行工具同样能够 ......
Python网络爬虫--爬取首都全年气候并可视化分析
一、选题的背景 为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？从社会、经济、技术、数据来源等方面进行描述 选题的背景？：天气是我们日常生活中非常重要的一个方面，它关系到我们的出行、衣食住行等各个方面。同时，天气也是一个非常复杂的系统，它受到多种因素的影响，如地理位置、气候、季节等。因此，对于 ......
推导：PCA主成分分析&LDA线性判别分析
# 推导：PCA主成分分析&LDA线性判别分析 PCA和LDA都是在通过降维进行特征提取，PCA倾向于数据重构（就如名字一样 主成分分析），LDA倾向于数据分类（更好的将不同类别分开）。 考虑它具体在做什么事情，其实在每个样本进行中心化处理后（减去均值），一个样本就变成了一个距离向量来描述与 ......
官方数据分析1
# 大数据处理与应用hive ```shell #修改云主机host文件，添加内网IP，对应映射名为hadoop000，实现云主机自身使用root用户ssh访问hadoop000免密登陆 vi /etc/hosts 172.18.39.103 hadoop000 hostnamectl set-ho ......
网络采集与数据分析1
# 网络采集与数据分析 ```shell #修改云主机host文件，添加内网IP，对应映射名为hadoop000，实现云主机自身使用root用户ssh访问hadoop000免密登陆 vi /etc/hosts 172.18.39.103 hadoop000 #配置免密################ ......
近十年CPU性能提升效果分析
# 近十年CPU性能提升效果分析 ## 测试脚本 ``` ./redis-server redis.conf cpu=`cat /proc/cpuinfo |grep "model name" |head -n 1 |awk '{print $7}'` ./redis-benchmark -p 56 ......
CPU算力提升与实际性能提升的关系
## 关于SPEC2006CPU和RedisBenchmark的理解 ``` 最近研究过硬件CPU的性能和Redis这样单线程重IO服务 突然想对比一下CPU算力提升占Redis性能提升的比率情况 性能很大程度由CPU决定,但是其他部分的提升也会有一些促进作用. 比如内存带宽,IO调度算法优化等. ......
数据分析实例
1、导入用于分析和可视化作图的库 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns #seaborn也很强大，可以小试一下 da=pd.read_csv('D:/datasource/mycrawldata ......
python 数据可视化———电子商务销售分析
一、选题背景 随着互联网和移动互联网技术的不断发展，电子商务已经成为了一个全球性的发展趋势。越来越多的商家和消费者都开始使用电子商务平台进行线上交易，这在一定程度上改变了传统商业模式，并且对于消费者而言，电子商务平台也提供了更为便捷的购物体验。因此，对于电子商务销售的分析就显得尤为重要。通过对电子商 ......
大数据分析python
# 导库import numpy as npimport pandas as pd # 读取数据data =pd.read_csv('logistics.csv')data.head(10) 思路：直接查看不同公司的数量即可 df1=data.groupby('货运公司名称').size().res ......
关于EXIF格式的分析（转）
原文：https://www.jianshu.com/p/ae7b9ab20bca 作者：cain_huang JPEG格式和标志 JPEG文件都是以十六进制的 0xFFD8 开始，以 0xFFD9 结束。在JPEG数据中，0xFF** 这样的数据被用作标志，表示JPEG信息数据段。0xFFD8表示 ......
Java内存分析
一、Java内存分区 java内存分区 ****方法区 主要用来存储已被虚拟机加载的类的信息、常量、静态变量和即时编译器编译后的代码等数据。 ****堆 java堆是所有线程所共享的一块内存，在虚拟机启动时创建，几乎所有的对象实例都在这里创建，因此该区域经常发生垃圾回收操作。 ****虚拟机栈 1. ......
9.4 包装类简介与原理分析
* 为了统一参数传输类型，需要针对于基础数据类型实现引用传递，所以java提供了包装类概念。 ## demo1 包装类的简单基础案例 ``` class Int { private int data;// 包装类一个基本数据类型 public Int(int data){ this.data = d ......
高性能消息队列disruptor
# 一、概述 1. Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单，2010年在QCon演讲后，获得了业界关注。 2. Disrup ......
MongoDB内存使用高的原因分析
WT的缓存设置(cacheSizeGB)只是控制WT存储引擎使用到的内存，而不是整个mongod实例使用的内存。 MongoDB/WT配置中，还有很多地方需要使用内存： ·WT压缩磁盘存储，但是内存的数据没有压缩 ·WT缺省不是每次提交都是fsync操作，因此日志文件也是在内存中。此外，为了更高效的 ......
MongoDB性能优化记录
1、设置WiredTiger的cacheSizeGB mongod.conf中配置 storage: wiredTiger: engineConfig: cacheSizeGB: <number> docker-compose启动参数中增加配置 version: '3' services : mon ......
开关柜测温技术研发现状分析
安科瑞虞佳豪 开关柜测温技术研发现状 现阶段，我国电力系统通常严格按照国家电气设备采购标准及设计规范安装、使用开关柜，确保开关柜可以通过试验验证，特别是对于温升现象的控制。在日常供电情况下，系统负荷通常不会与开关柜的设计满容量相同，因此其温升问题不会影响开关柜的正常运行。然而，在实际应用过程中，开 ......
易基因：全基因组DNA甲基化和小RNA分析揭示甘蓝型油菜种子的基因组不对称性
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 多倍体是被子植物基因组进化中的一种持续现象，有助于现存开花植物的多样性。甘蓝型油菜（Brassica napus）是世界上最重要的被子植物油料作物品种之一，起源于Brassica rapa（An）和Brassica oleracea（C ......
高性能无锁并发框架 Disruptor
高性能无锁并发框架 Disruptor Disruptor是什么？ Disruptor是一个高性能的异步处理框架，一个轻量级的JMS，和JDK中的BlockingQueue有相似处，但是它的处理速度非常快，获得2011年程序框架创新大奖，号称“一个线程一秒钟可以处理600W个订单”（这有点吓人吧）， ......
XJTU-ICS Lab 4: Optimization Lab 性能优化实验
# Part A: 性能测量 首先别忘了预热 cache。先跑一遍 `poly` 函数，从而避免在测量时由于 cold cache 带来的 cache miss 而导致测量值偏大。然后跑若干次 `poly` 函数，分别测量运行时间并取平均值。 ```cpp void measure_time(pol ......
大数据平台分析系统,解决企业大数据难题选择薪火数据
数据分析和大数据平台是两个紧密相关但又不同的概念。 数据分析是一种从数据中提取信息的过程，其基本任务是通过对数据进行收集、清洗、转化和可视化等操作，从中发现有用的信息和趋势，以支持决策和预测。数据分析可以使用各种工具和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。 大数据平台则是一种基于大数据存储和处理技 ......
Nginx安装部署及性能优化
- 引言 - 一、性能怪兽-Nginx概念深入浅出 - 二、Nginx环境搭建 - 三、Nginx反向代理-负载均衡 - 四、Nginx动静分离 - 五、Nginx资源压缩 - 六、Nginx缓冲区 - 七、Nginx缓存机制 - 八、Nginx实现IP黑白名单 - 九、Nginx跨域配置 - 十、 ......
现代 C++ 性能飞跃之：移动语义
*以下内容为本人的学习笔记，如需要转载，请声明原文链接[ 微信公众号「ENG八戒」](https://mp.weixin.qq.com/s/Xd_FwT8E8Yx9Vnb64h6C8w) > 带给现代 C++ 性能飞跃的特性很多，今天一边聊技术，一边送福利！ ![](https://img2023. ......
R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......