算法 规则 性能apriori
60秒内检查Linux服务器性能,你能做到吗？
导读 如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。 概述：通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解 uptime dme ......
Turndown 源码解析：三、规则集
Rules 规则集包含一系列规则，其构造器通过传入的options配置对象获取规则列表并置于array字段中。 字段为： options：配置项对象，就是用户传进来的那些 _keep：保留的规则列表 _remove：删除的规则列表 array：常规规则列表 blankRule：空白节点的规则 kee ......
创建有WBS分配规则的生产订单
有时候的生产订单是需要挂WBS的，但是使用如下代码创建不了 DATA:LS_ORDERDATA TYPE BAPI_PP_ORDER_CREATE. DATA:ls_return TYPE bapiret2, LV_ORDER_NUMBER TYPE BAPI_ORDER_KEY-ORDER_NUM ......
java排序算法3(冒泡排序、)
冒泡排序 稳定 冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 f ......
1.ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理
摘要 ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统，可以在单目，双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。 本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统，该系统完全依赖于最大后验估计，即使在IMU初始化阶段也是如此。本系统在小型和大型、室内和室外环境中实时稳定运 ......
python与java 对应的加密算法
python与java 对应的加密算法 1.gzip 加密 java的gzip加密: import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.util.Arrays; import ......
性能优化
定义性能指标 rt、p99、p999 定位性能瓶颈 Goprofile gc分析 链路trace分析 sql慢日志分析 redis大key热key分析、慢实例分析 优化 批量读写（mysql、redis、abase、tcc） 并行化 多级缓存（本地缓存解决热key问题，大key拆分） 持久化缓存（先 ......
国内公路编码规则
总结： 1、国道，是连接各大中型城市的道路，也是国家公路网的主要框架【由国家交通部公路部门管理？】。以G开头，G1XX以北京为起点，放射性散出。G2XX是横跨南北的国道，G3XX是横跨东西方向的国道，G0XX是“五纵七横”主干线国道。2、省道是连接省内各大城市的主要干线，由省级公路部门管理，以S开头 ......
「学习笔记」tarjan 算法与强连通分量
强连通的定义是：有向图 G 强连通是指，G 中任意两个结点连通。 强连通分量（Strongly Connected Components，SCC）的定义是：极大的强连通子图。 说简单一点就是环，环内的点都在一个强连通分量里，单独一个点也算是强连通分量（自己可以到达自己）。 变量 int tim, s ......
ByteHouse云数仓版查询性能优化和MySQL生态完善
ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上，基于云原生架构重构设计，并新增和优化了大量功能。在字节内部，ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域，最大的一个集群规模大于2400节点，管理的总数据量超过700PB。本分享将介绍Byte... ......
Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践)
Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践) 相关文章：Gradio入门到进阶全网最详细教程[一]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重项目搭建和案例分享) 在教程一中主要侧重讲解gradio的基础模块搭建以及demo展示，本篇文章则会侧重实际 ......
单窗算法的地表温度反演：谷歌地球引擎GEE代码
本文介绍在GEE中基于Landsat遥感影像实现地表温度（LST）单窗算法反演的代码。 1 背景知识 基于遥感数据的地表温度（LST）反演目前得到了广泛的应用，尤其是面向大尺度、长时间范围的温度数据需求，遥感方法更是可以凸显其优势。目前，基于各类遥感数据源的地表温度反演方法不断得以改进，精度亦不断提 ......
《深入理解计算机系统》第五章学习笔记 优化程序性能
编写高效程序需要做到以下几点：第一，我们必须选择一组适当的算法和结构。第二，我们必须编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码。C语言的有些特性，例如执行指针运算和强制类型转换的能力，使得编译器很难对它进行优化。第三，针对处理运算量特别大的计算，将一个任务分成多个部分，这些部分可以在多核 ......
功能测试与性能测试
功能测试就是对产品的各功能进行验证，根据功能测试用例，逐项测试，检查产品是否达到用户要求的功能。 定义 Functional testing（功能测试），也称为behavioral testing（行为测试），根据产品特性、操作描述和用户方案，测试一个产品的特性和可操作行为以确定它们满足设计需求。本 ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
pid算法函数实现，c语言版
#include <stdio.h> float pid(float setpoint, float process_variable, float kp, float ki, float kd, float dt, float* integral, float* last_error) { // ......
Linux RT补丁/分析/性能测试(@Ubuntu)
关键词：rt-tests，rt等等。 要去了解实时Linux，首先了解其背景，实时Linux的目标是什么？都采取了哪些措施？ 然后需要准备测试环境，需要同一版本的两个内核作对比测试。 确定内核版本之后，针对两个版本的差异进行分析，详细了解这些差异是如何保证实时性的。 最后借助rt-tests和ltp ......
分治算法：剑指 Offer 36. 二叉搜索树与双向链表
题目描述： 输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的循环双向链表。要求不能创建任何新的节点，只能调整树中节点指针的指向。 为了让您更好地理解问题，以下面的二叉搜索树为例： 我们希望将这个二叉搜索树转化为双向循环链表。链表中的每个节点都有一个前驱和后继指针。 对于双向循环链表，第一个节点的前 ......
Unity性能优化课程学习笔记(Metaverse大衍神君)
课程来源于：https://space.bilibili.com/1311706157 等待函数： AA方案： 后处理： 渲染提前期优化culling,simplization,batching Culling Simplization: Batching 场景远景简化 看的到，但到不了的地方 Un ......
滑动窗口算法实现分布式第三方请求限频
一. 业务背景 第三方服务接口存在频率调用限制（例如，1s5次，超过5次返回超出频率），己方服务存在并发处理的情况，为了保证服务的成功率，且达到第三方限制的最大吞吐量，故需要一个限频调用的算法 二.实现思路 常见限频算法一般有五种，漏桶算法、令牌桶算法、固定窗口算法，滑动窗口算法，漏斗算法，五种算各 ......
mybatis-plus对列表中数据进行查询的性能比较
测试代码 共准备了以下几个测试代码： 空白对照 public List<User> test0() { return new ArrayList<>(); } for循环遍历 public List<User> test1(@RequestBody List<Integer> ids) { List ......
FIT2004 python算法
FIT2004 S1/2023: Assignment 1 DEADLINE: Friday 28th April 2023 16:30:00 AEDT. LATE SUBMISSION PENALTY: 10% penalty per day. Submissions more than 7 ca ......
性能测试需要关注的点
响应时间：性能测试的主要目的是评估系统或应用程序的响应时间，即用户在请求系统或应用程序时，系统或应用程序需要花费多长时间来响应。 负载测试：负载测试是一种测试方法，旨在测试系统或应用程序在正常使用情况下能够处理多少负载。在负载测试期间，您可以确定系统在承受高负载时的稳定性和可靠性。 并发用户数：并发 ......
并行算法的设计 评估并行程序的性能
5. 如何设计一个并行程序 — python-parallel-programming-cookbook-cn 1.0 文档 https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter1/05_H ......
基于ICP配准算法的三维点云数据的匹配仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换。ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法。该算法重复进行选择对应关系 ......
m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 提出了一种有效的图像姿态合成方法。姿势合成用于预测在给定姿势的期望姿势处具有最小误差的面部图像。在许多情况下，这是经常需要的例如动画电影的制作、法医学和3D人脸几何的生成等应用，它使用主成分分析（PCA）和线性对象类（ ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
决策树算法总结
决策树（Decision Tree） 决策树是一种树形结构，以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，它每个内部节点表示在某个特征上的分割使得分割前后熵值下降最快，到叶子结点处的熵值为零，此时每个叶结点中的样本都被归为同一类（训练时叶结点中数据的真实类别未必为同一类）。 决策树算法递归的选择最优特征， ......
tracecompass+lttng 分析系统性能问题
主要是一个测试学习，对于基于babeltrace 的我以前写过简单的使用，以下主要是基于tracecompass 进行可视化分析 安装lttng 可以直接使用centos 系统自带的，但是推荐使用EfficiOS 源 wget -P /etc/yum.repos.d/ https://package ......