性能测试学习之二 ——性能测试模型（PV计算模型）

PV计算模型现有的PV计算公式是: 每台服务器每秒平均PV量 =( (总PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量 =2*(总PV)/* (24*60*60) /服务器数量通过定积分求整个分布图的面积,然后求出最高值附近范围内的定积分,可以求得占据了80%的pv量的总时间.根据这个数据,得出计算pv的公式变成: 每台服务器每秒平均PV量= ( (80%*总PV)/(24*60*60*(9/24)))/服务器数量即每台服务器每秒平均PV量=2.14*(总PV)/* (24*…

Sqlite学习笔记(二)&&性能测试

测试目标获取SQlite的常规性能指标测试环境 CPU:8核,Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2430 0 @ 2.20GHz 内存:16G 磁盘:SSD Linux 2.6.32 SQlite最新版本3.8.11 测试场景 1) 主键查询测试 2) 主键更新测试 3) 批量导入测试初始化 1) 测试表结构 CREATE TABLE user( id integer primary key autoincrement, c1 int, c2 ), c3 )); CR…

Cesium 学习（二）所支持的模型数据类型，以及转换

1.Cesium所支持的模型数据类型目前所知的有glTF.glb.bgltf等格式的模型数据: 想要了解glTF等的知识可以看一下https://www.cnblogs.com/fuckgiser/p/6266552.html Cesium还推出了3DTiles格式的数据用于解决加载量大的模型: 3DTiles也可以看一下https://www.cnblogs.com/fuckgiser/p/6500641.html 2.模型转换 glTF.glb等模型可以由obj.dae等格式转换成,目前的…

性能测试学习之三—— PV->TPS转换模型&TPS波动模型

PV->TPS转换模型由上一篇“性能测试学习之二 ——性能测试模型(PV计算模型)“ 得知 TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量转换需要注意: 1.性能测试脚本中,只保留与性能点相关的内容,异步处理的,保留多个请求:2.在执行场景中,不模拟浏览器缓存,确保每次请求都到达应用服务器:3.在执行场景中,每次迭代,都模拟一个新用户,而且清除用户缓存信息,确保每个用户每次发送请求都是全新的. TPS波动模型 TPS表现轨迹可以总结为两大类: 1. TP…

[Firefly引擎][学习笔记二][已完结]卡牌游戏开发模型的设计

源地址:http://bbs.9miao.com/thread-44603-1-1.html 在此补充一下Socket的验证机制:socket登陆验证.会采用session会话超时的机制做心跳接口验证保持一个长连接也为推送消息提供 ======这段是一个以前同事给我的JAVA Socket验证机制的例子===========socket通信一般是找不到头这些的,要自定义封装通信消息类如开源框架netty,消息进出都有自定义加密和选择性压缩的socket不想http一样能找到某个方法,他就监听ip…

性能测试学习之路（三）jmeter常见性能指标(相关术语、聚合报告 && 服务器性能监控配置 && 图形结果 && 概要报告)

1 性能测试目的性能测试的目的:验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,同时发现软件系统中存在的性能瓶颈,以优化软件. 最后起到优化系统的目的性能测试包括如下几个方面: 1.评估系统的能力:测试中得到的负荷和响应时长数据可以被用于验证所计划的模型的能力,并帮助做出决策 2.识别体系中的弱点:受控的负荷可以被增加到一个极端的水平并突破它,从而修复体系的瓶颈或薄弱的地方 3.系统调优:重复运行测试,验证调整系统的活动是否得到了预期的结果,从而改进性能检测软件中的问题:长时间的测试执行可导致程…

性能测试学习之路（一）认识jmeter(性能测试流程 && 性能测试通过标准 &&jmeter体系结构)

性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常.峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试. 1 性能测试技能树性能测试是一项综合性的工作,致力于暴露性能问题,评估系统性能趋势.性能测试工作实质上是利用工具去模拟大量用户来验证系统能够承受的负载情况,找出潜在的性能问题,分析并解决. 目前主流的一些性能测试工具:Jmeter.Grinder.Ngrinder等. 资源监控工具:nmon.jprofiler.kibana.skywalking.grafana等. 具体的技能树如下: 2 性能测…

SQLite介绍、学习笔记、性能测试

SQLite介绍.学习笔记.性能测试哪些人,哪些公司或软件在用SQLite: Nokia's Symbian,Mozilla,Abobe,Google,阿里旺旺,飞信,Chrome,FireFox可见SQLite的稳定性及性能是不会有什么问题的,详细列表请参见:http://www.sqlite.org/famous.html. 网上关于SQLite的介绍一抓一大把,总结起来,他有如下特点: SQLite优点及适应场合: 轻量级绿色组件单一文件跨平台查询效率极高使用事务插入速度极快支持limi…

WEB框架-Django框架学习（二）- 模型层

今日份整理为模型层 1.ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动ORM是"对象-关系-映射"的简称. 不过使用ORM也是有优缺点的优点: 写python代码,实现对数据库的相关操作,提高开发效率平滑切换数据库,在多表链接的时候是很明显的缺点: python代码,转换SQL需要时…

第二步：将LAD结果的属性值二（多）值化，投入计算模型

一文详解LDA主题模型 - 达观数据 - SegmentFault 思否 https://segmentfault.com/a/1190000012215533 SELECT COUNT(1) FROM myu_oriv_t; #CREATE TABLE myu_oriv_t AS SELECT * FROM (SELECT t.aid,t.label,o.* FROM myt t LEFT JOIN myu_oriv o ON t.uid=o.uid) AS t; SELECT DISTINC…

Keras学习笔记二：保存本地模型和调用本地模型

使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型,需要的时候直接调用,不再重新训练一.保存模型到本地以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例.添加: file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_dir='/tmp/tb', histogram_freq=0, write_graph=False) chec…

MapReduce计算模型二

之前写过关于Hadoop方面的MapReduce框架的文章MapReduce框架Hadoop应用(一) 介绍了MapReduce的模型和Hadoop下的MapReduce框架,此文章将进一步介绍mapreduce计算模型能用于解决什么问题及有什么巧妙优化. MapReduce到底解决什么问题? MapReduce准确的说,它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,能够用分治策略来解决问题.例如:网页抓取.日志处理.索引倒排.查询请求汇总等等问题.通过分治法,将一个大规模的问题,分解成多个小规模的问…

MXNET：深度学习计算-模型构建

进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo…

轻松学习JavaScript二十七：DOM编程学习之事件模型

在介绍事件模型之前,我们先来看什么是事件和什么是event对象. 一事件介绍 JavaScript事件是由訪问Web页面的用户引起的一系列操作,使我们有能力创建动态页面.事件是能够被 JavaScript侦測到的行为. 网页中的每一个元素都能够产生某些能够触发JavaScript函数的事件.例如说.我们能够在用户点击某button时产生一个onclick事件来触发某个函数.事件在HTML页面中定义:事件通常与函数配合使用,当事件发生时函数才会运行:事件一般用于浏览器和用户操作进行交互. 我们…

莫烦python教程学习笔记——利用交叉验证计算模型得分、选择模型参数

# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code…

java web学习总结(二十九) -------------------JavaBean的两种开发模式

SUN公司推出JSP技术后,同时也推荐了两种web应用程序的开发模式,一种是JSP+JavaBean模式,一种是Servlet+JSP+JavaBean模式. 一.JSP+JavaBean开发模式 1.1.jsp+javabean开发模式架构 jsp+javabean开发模式的架构图如下图(图1-1)所示图1-1 在jsp+javabean架构中,JSP负责控制逻辑.表现逻辑.业务对象(javabean)的调用. JSP+JavaBean模式适合开发业务逻辑不太复杂的web应用程序,这种模式下…

javaweb学习总结(二十一)——JavaWeb的两种开发模式

Linux线程学习（二）

线程基础进程系统中程序执行和资源分配的基本单位每个进程有自己的数据段.代码段和堆栈段在进行切换时需要有比较复杂的上下文切换线程减少处理机的空转时间,支持多处理器以及减少上下文切换开销, 比创建进程小很多进程内独立的一条运行路线处理器调度的最小单元,也称为轻量级进程可以对进程的内存空间和资源进行访问,并与同一进程中的其他线程共享线程相关的执行状态和存储变量放在线程控制表内一个进程可以有多个线程,有多个线程控制表及堆栈寄存器,共享一个用户地址空间多线程同步问题线程共…

强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在…

深度学习（二）--深度信念网络（DBN）

深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语:restricted Boltzmann machine,RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络.RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基(PaulSmolensky)于1986年命名为簧风琴(Harmonium),但直到杰弗里·辛顿及其合…

小波学习之二（单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化）--转载

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化) 在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中…

python3.4学习笔记(二十四) Python pycharm window安装redis MySQL-python相关方法

python3.4学习笔记(二十四) Python pycharm window安装redis MySQL-python相关方法window安装redis,下载Redis的压缩包https://github.com/dmajkic/redis/downloads 如redis-2.4.5-win32-win64.zip下载完后将其解压放在自己要放的目录下如果你是32位的话就进32bit的文件夹,64位就进64bit文件夹文件夹进去后会看到几个文件:redis-benchmark.exe: 性能…

语义分割：基于openCV和深度学习（二）

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2…

[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算

[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 Gradient checkpointing 0x02 背景知识 2.1 求导如何工作 2.2 梯度Checkpoint 2.3 论文内容 2.3.1 主要论文 2.3.2 论文 Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 2.3.2.1 主要思路 2…

hadoop 学习笔记二

NameNode的持久化(persistent)(day4,1) 类似于:Redis redis中的持久化文件是相互独立的当两个持久化文件同时存在时默认使用的是aof ,但是namenode 的持久化文件是相互配合的. checkpint (初始化保存点) 格式化hdfs集群时(bin/hdfs -namenode format) -->生成一个新的FsImage 每一次从新启动hdfs集群时,hdfs 会把editsLog中的数据整合到Fsimage中, 又因为持久化的过程中会在checkpo…