性能分析
数据分析图表怎么做才是领导喜欢的？
数据分析图表设计,领导喜欢的数据可视化,制作符合领导要求的数据图表,提高数据图表影响力的方法,数据可视化设计技巧,数据分析图表最佳实践,有效呈现数据的图表设计 ......
分析开发板信息中为啥df -h显示sda11分区挂载只有2GB Size且使用100%，但fdisk -l sda11有37GB size？
问题点 当使用开发板中的存储设备分区，进而格式化挂载到某个目录上后，使用df&lsblk后发现分区挂载情况和实际的存储器分区信息有差异后，会感到很疑惑，下面介绍遇到的情况： 情况1 使用xml添加分区后发现对应分区格式化&挂载对应设置的系统目录上但分区size Available size&Used ......
利用 Excel 对学生的成绩进行分析管理
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考试成绩分析软件都能统计哪些数据？
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Datainside数据分析，基于大数据分析学生成绩综合评价
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inplan表分析
基础数据表 attributes - 所有的Uda enum_types - 所有的下拉项 enum_values - 所有下拉项的值。 table_ordering - 所有的Interface 的数据表。 interface_ordering - 记录Interface 之间的关系表 (ROOT ......
Spring Framework RCE CVE-2022-22965 漏洞分析
本文会从几个角度分析漏洞CVE-2022-22965，首先会从payload的构造。每次我都喜欢先分析漏洞的payload，不得不承认实力没达到可以直接分析漏洞地步。 ......
连续性数据Meta荟萃分析全流程
Meta荟萃分析（也称Meta分析，元分析，异质性分析等），其是一种综合各种文献结论，进而汇总综合评价的方法，Meta分析常用于医学、心理学、教育学、生态学等专业领域。通俗地看，Meta分析是将多篇类似研究的文献进行汇总，将多个文献的研究结论进行总结，并且通过一系列科学分析，从而得到科学结论的方法。 ......
Python Flask 上下文管理源码分析
Python Flask 上下文管理源码分析 前言 Flask 上下文管理可以说是 Flask 非常具有特色的设计，它总共可分为 2 个大的方向： 应用上下文管理：通过 current_app 即可拿到当前 Flask 实例 请求上下文管理：通过导入的 request 对象即可拿到当前的请求对象 特 ......
vllm kernels分析
vllm kernels分析 接着上一节的架构分析，vllm的csrc目录下有一些手动实现的核函数，在上一节没有具体分析，这节详细来看看。 文件结构 csrc/activation_kernels:对应的silu和gelu激活函数 csrc/attention: 存放的是sq_kv_attentio ......
【结对编程-基于C++分析队友代码】中小学数学卷子自动生成程序
【结对编程-基于C++分析队友代码】中小学数学卷子自动生成程序目录【结对编程-基于C++分析队友代码】中小学数学卷子自动生成程序 1基本功能实现 1一、主要内容 1二、题目要求 1三、运行效果 2代码分析： 4一、总体分析： 4二、代码格式规范： 4三、优缺点分析： 6基本功能实现一、主要内容认真学 ......
万字长文深度解读Java线程池，硬核源码分析
前言 本文将深入分析Java线程池的源码，包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析，我们能够更好地理解线程池的原理和机制，为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长，建议找个安静的环境慢慢细读，由于线程池涉及的内容比较多，需要至少熟悉以下知 ......
【原创】BGP中几种时间上的分析
BGP当中的关于几种时间上的简单分析 在刚接触BGP时，出现了几种时间上的概念，对于这些时间上的概念，除了熟悉之外，也有一些疑惑，疑惑的是这些时间之间有没有什么联系？都是孤立存在的么？如果有联系的话，它们和BGP中的路由表、BGP邻居又有什么关系？带着这些疑惑，我们下面来仔细捋捋！ 第一：在谈到BG ......
动态面板案例分析
动态面板模型分析 如果在面板模型中，解释变量包括被解释变量的滞后值，此时则称之为“动态面板模型”，其目的是处理内生性问题。动态面板模型发展分为3个阶段，第1阶段是由Arellano and Bond(1991)提出的差分GMM(difference GMM)，第2阶段由Arellano and Bo ......
神经网络案例分析
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机 ......
nginx日志分析
转自: https://blog.csdn.net/u012467744/article/details/103821553 关键字：awk wc sort uniq head Nginx日志分析 访问日志 access_log path(存放路径) [format(自定义日志格式名称) [buff ......
软件应用安全测试-分析报告用途和类型
应用安全测试 随着信息技术的飞速发展，软件和系统集成项目在政府、事业单位、企业、学校等各个领域的应用越来越广泛，因此，第三方检测机构出具的测试报告也变得越来越重要。专业CMA/CNAS第三方检测机构出具的测试报告主要有以下五种： 1、鉴定测试报告 鉴定测试报告是一种用于政府项目申报、高新认证、项 ......
将vcf文件转成孟德尔随机化分析格式
以https://gwas.mrcieu.ac.uk/datasets/ukb-b-7330/为例: 原始文件形如： 转换代码 library(vcfR) getwd() a_data = read.vcfR('../ukb-b-7330.vcf.gz') str(a_data) head(a_da ......
使用CQRS和Event Sourcing实现高性能.NET应用程序
摘要 本文介绍了如何使用CQRS（命令查询职责分离）和Event Sourcing在.NET应用程序中实现高性能和可扩展性。我们将在一个具体的业务场景中应用这些模式，以演示它们如何解决实际问题。 引言 随着业务的发展和用户需求的增加，我们作为.NET程序员需要考虑如何提高应用程序的性能和可扩展性。为 ......
除了Kawaks的几个主要版本和非官方修改版，还有一些基于Kawaks的分支版本。以下是其中一些版本的年代： Nebula/Kawaks (2003年)：这个版本是一个Kawaks的分支版本，加入了一些新的特性和改进，并支持更多类型的街机游戏。 Winkawaks (2004年)：这个版本也是基于Kawaks的分支版本，用于支持更多的游戏ROM和改进性能。
Kawaks游戏模拟器是一款流行的街机游戏模拟器，下面是Kawaks的几个版本及其年代： Kawaks 1.46（2003年）：这是最早的Kawaks版本，支持大量街机游戏，如拳皇系列、侠盗猎车手2、合金弹头等。 Kawaks 1.48（2005年）：这个版本在前一个版本的基础上进行了改进和优化，修 ......
OpenSNS V6.2.0漏洞分析
前台RCE 原理分析 触发条件 在Application/Weibo/Controller/ShareController.class.php的存在shareBox方法 大概意思是从GET请求中获取名为query的参数值，解码它，然后将解码后的值和相应的关联数组传递给视图模板渲染使用 转到Appli ......
读高性能MySQL（第4版）笔记10_查询性能优化（上）
1. 三管齐下 1.1. 不做、少做、快速地做 1.2. 如果查询太大，服务端会拒绝接收更多的数据并抛出相应错误 1.3. 如果查询写得很糟糕，即使库表结构再合理、索引再合适，也无法实现高性能 1.4. 查询优化、索引优化、库表结构优化需要齐头并进，一个不落 1.5. Percona Toolkit ......
DDR，总线，PCIE技术分析
DDR，总线，PCIE技术分析 PCIE开发笔记（一）简介篇 这是一个系列笔记，将会陆续进行更新。 最近接触到一个项目，需要使用PCIE协议，项目要求完成一个pcie板卡，最终可以通过电脑进行通信，完成电脑发送的指令。这当中需要完成硬件部分，使用FPGA板实现，同时需要编写Windows下的驱动编写 ......
基于Autoencoder自编码的64QAM星座图整形调制解调通信系统性能matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 自编码器（Autoencoder）是一种深度学习模型，可以通过无监督学习的方式来学习数据的低维表示。64QAM星座图整形调制解调通信系统是一种数字通信系统，可以在有限的带宽资源下实现高速数据传输。 4.4 实现过 ......
【面试题精讲】为什么G1收集器不需要调优性能也很优秀
G1（Garbage-First）收集器是一种面向服务器端应用的垃圾回收器，它在JDK 7u4版本中首次引入，主要用于替代CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器。相比于其他垃圾回收器，G1收集器具有很多优点，使得它在性能和调优方面表现出色。 首先，G1收集器采用了分代收集的思想， ......
DRF之权限组件源码分析
【一】权限组件介绍 Django REST framework（DRF）中的权限组件用于控制API的访问权限。 DRF内置了多个常用的权限类，同时也允许你创建自定义的权限类以满足特定需求。 【二】内置权限类 IsAuthenticated：要求用户在访问API时进行身份验证，即用户必须登录。 IsA ......
DRF之过滤类源码分析
【一】过滤类介绍及BaseFilterBackend Django REST framework（DRF）中的过滤类允许你在API视图中对查询进行过滤，以根据特定条件筛选结果集。 过滤类是DRF的一部分，它允许你轻松地添加各种过滤选项，以满足不同用例的需求。 class BaseFilterBack ......
视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=20650 原文出处：拓端数据部落公众号 视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 本文将帮助您回答以下问题： RO ......