性能分析

1 cbv分析 # 基于类的视图，写法 from flask import Flask,request from flask.views import View, MethodView app = Flask(__name__) app.debug = True # 视图类,继承MethodView ......

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 I. 传统数仓的演进：云数仓 近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增 ......

01-mysql_access.py 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 # 代码11-1 4 5 import os 6 import pandas as pd 7 8 9 # 修改工作路径到指定文件夹 10 os.chdir("D:/chapter11/demo") 11 ......

文 / 高扬 这两天不太平。 3月31号，不少技术圈的朋友和我闲聊说，ChatGPT账号不能注册了。 我不以为然，自己有一个号足够了，并不关注账号注册的事情。 后面又有不少朋友和我说ChatGPT账号全部不能注册了，因为老美要封锁我们。 越听越离谱，颇有狼来了之势。 作为一个程序员，这些传闻听多了， ......

前言 性能优化是数据库运维人员和中、高级软件开发人员的必备技能，很多时候老司机和新司机的区别就在写出的东西是否优化。 博主接触过近千家客户的系统，这些系统都存在着各种各样的性能问题。那么如何透彻的了解我们的数据库性能问题？今天就用一个案例来说明性能优化的那点儿事儿。 PS:很多技术人员对优化有一套自 ......

exp4恶意代码分析实验报告20201331黄文刚 目录 一、实验目标 二、实验内容 三、基础知识 恶意代码 schtasks sysmon 四、实验过程 1.使用schtasks指令监控系统 2.使用sysmon工具监控系统 3.使用VirusTotal分析恶意软件 4.静态分析——PEiD软件分 ......

• ICMP协议流量特征分析 一、ASCII与HEX对照转换表 二、ICMP正常流量分析 经常使用的ping命令就是基于ICMP协议，Windows系统下ping默认传输的是："abcdefghijklmnopqrstuvwabcdefghi"，共32bytes，如图所示： linux系统下，pin ......

访问数据库 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 #os.chdir("D:/chapter11/demo") # 第一种连接方式 #from sqlalchemy import create_engine #engine = create_eng ......

首先，BeanFactory和ApplicationContext都是Spring IOC容器，至于它们的不同点，先结合官方文档进行说明，文档地址：https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.3.24/reference/html/core.html ......

# 代码11-1 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 os.chdir("E:/demo") # # 第一种连接方式 # from sqlalchemy import create_engine # engine = create_engine( ......

CryptoSMT是一个易于使用的工具，用于对称原语的密码分析，如分组密码或哈希函数。它基于SMT/SAT求解器，如STP, Boolector，CryptoMiniSat，并提供了一个简单的框架来使用它们进行密码分析技术。 其中一些特点是: *关于原语微分行为的证明性质。 *寻找最佳的线性/微分路 ......

一：背景 1. 讲故事 昨天有位朋友找到我，说他的程序内存存在泄露导致系统特别卡，大地址也开了，让我帮忙看一下怎么回事？今天上午看了下dump，感觉挺有意思，在我的分析之旅中此类问题也蛮少见，算是完善一下体系吧。 二：WinDbg 分析 1. 到底是哪里的泄露 在.NET高级调试训练营中，我多次告诉 ......

前端构建是指通过工具自动化地处理那些繁琐、重复而有意义的任务。 这些任务包括语言编译、文件压缩、模块打包、图像优化、单元测试等一切需要对源码进行处理的工作。 在将这类任务交给工具后，开发人员被解放了生产力，得以集中精力去编写代码业务，提高工作效率。 构建工具从早期基于流的 gulp，再到静态模块打包 ......

多面体编译技术与示例分析多面体模型的基本概念编译器中的多面体模型（polyhedral model）是一种高效的程序优化技术，它将复杂的循环依赖关系映射到高维几何空间，从而在编译阶段实现对计算任务的并行化和局部性优化。通过构建和操作多面体表示能有效地调度指令和数据访问，以减少资源争用和缓存未命中德情 ......

条件编译类似C语言 “ if .....else.... ”，从大量代码中，通过预处理的方式对代码进行预删除的工作 条件编译本质是对代码进行选择性的预处理操作后的编译操作，只对符合要求的代码进行编译 /* 通常采用 #ifdef ..... #else(#elif) ...... #endif 表示 ......

# -*- coding: utf-8 -*- # 代码11-1 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 #os.chdir("D:/chapter11/demo") os.chdir("D:\\大三下\\大数据实验课\\data\\Unit11") ......

连接数据库 # 代码11-1 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 os.chdir("D:/人工智能&软件工程/数据挖掘与分析/tmp") # 第一种连接方式 from sqlalchemy import create_engine engine ......

# 在浏览1次的前提下, 得到的网页被浏览的总次数 fullURL_count = pd.DataFrame(real_one.groupby("fullURL")["fullURL"].count()) fullURL_count.columns = ["count"] fullURL_count ......

# 代码11-1 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 os.chdir("C:/Users/Lenore/Desktop/data") # 第二种连接方式 import pymysql as pm con = pm.connect(host='l ......

一、连接数据库 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 os.chdir(r"D:\py_project\a_三下\chapter11\demo") import pymysql as pm #con = pm.connect('localhost' ......

BlackLotus 分析1--安装器阶段 文件信息 BlackLotus installer. sha1 :a5a530a91100ed5f07a5d74698b15c646dd44e16 start __int64 start() { //ThreadHideFromDebugger 反调试 N ......

1 import os 2 import pandas as pd 3 4 5 # 修改工作路径到指定文件夹 6 os.chdir("C:\Users\86184\Desktop\文件集\data") 7 8 # 第一种连接方式 9 #from sqlalchemy import create_en ......

连接数据库 import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 os.chdir("D:\Python\数据处理") # 第一种连接方式 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('m ......

Switch语句 Switch语句也是分支语句的一种，其语法如下： switch(表达式) { case 常量表达式1: 语句; break; case 常量表达式: 语句; break; case 常量表达式: 语句; break; ...... default: 语句; break; } 需要注 ......

访问数据库的代码 import osimport pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹os.chdir("D:\大三下大数据分析\课堂练习第六周") # 第一种连接方式from sqlalchemy import create_engine engine = create_engi ......

第一部分 代码一：python访问数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:102011@localhost/test?chars ......

1.数据抽取 以用户的访问时间为条件，选取3个月内（2015年2月1日至2015年4 月29日）用户的访问数据作为原始数据集。由于每个地区的用户访问习 惯以及兴趣爱好存在差异性，因此抽取广州地区的用户访问数据进行分 析，其数据量总共有837450条，其中包括用户号、访问时间、来源网站、访问页面、页面 ......

一、背景与挖掘目标 二、分析方法与过程 网站智能推荐的主要步骤如下： 从系统中获取用户访问网站的原始记录。 分析用户访问内容，用户流失及用户分类等。 对数据进行预处理，包含数据去重，数据变换，数据分类等过程。 以用户访问html后缀的网页为关键条件，对数据进行处理。 对比多种推荐算法的效果，选择效果 ......

import osimport pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹os.chdir("E:/demo") # # 第一种连接方式# from sqlalchemy import create_engine # engine = create_engine('mysql+pymys ......

1.导入sql文件 利用cmd 登入mysql use database 输入 “ SET SESSION innodb_strict_mode = OFF; ” “source + 路径” 2.数据库连接 # 修改工作路径到指定文件夹 import pandas as pd import pymy ......