1.腾讯出了一个和umeng差不多的异常上报工具Bugly.(传送门:https://bugly.qq.com/docs/) (1)两者比较明显的区别是,Bugly能比较实时上报异常信息,经过测试基本上几秒就能在后台看到上报的信息,umeng的要等一段时间:(这个是我选择Bugly的主要原因) (2)Bugly感觉比较轻盈,主要方向就是异常上报:umeng感觉比较臃肿,主要方向在后台数据统计上:(个人感觉) 2.Cocos的接入文档就在里面,提供了c++/lua/js三种方式的接入,很简单方便就…

来自<python学习手册第四版>第七部分,而且本书发布的时候3.1还未发布,所以针对本书的一些知识会有些滞后于python的版本,具体更多细节可以参考python的标准手册. 一.异常基础(第32章) 异常时可以改变程序中控制流程的时间.在python中异常会根据错误自动的被触发,也能由代码触发和截获.异常由四个语句处理,第一种由两种编译,二最后一张在2.6和3.0之前都是可选的扩展功能. 1.a)try/except:捕获由python或我们引起的异常并恢复:b)try/finally:无…

windows系统下的使用方法: (1)将python安装包下的Tools/Scripts下面的2to3.py拷贝到需要转换文件目录中. (2)dos切换到需要转换的文件目录下,运行命令2to3.py test.py 可打印test.py,在python2与python3的差异. (3)dos切换到需要转换的文件目录下,运行命令2to3.py -w test.py 将test.py备份为test.py.bak文件 test.py将相应的格式及相应包改写为python3 恭喜你,python2到p…

机智的防爬虫标识原创博客地址:http://www.cnblogs.com/alexkn/p/7095855.html博客求关注: http://www.cnblogs.com/alexkn 1.启动时间测试常用方案介绍 如何精确测试启动时间,其实这个问题可大可小,主要需要看团队对启动时间的测试精度要求,当启动时间测试误差需要精确到小几十毫秒时,很多问题都会暴露,因为其实目前很难有一种方式去评估数据的有效性.当前设备状态,CPU温度,内存,系统GC,研发人员的代码以及线程模式等,都有可能导致启动…

在Python开发中为了对项目进行管理和调试.必须安装一些特定的软件包.据说业内这个叫做yak shaving-做一个非常酷非常绚丽的Python项目之前,必须做的一些枯燥无味的准备工作.本文介绍了setuptool.pip.distribute.nose.virtualenv的安装. 1,python2.x bug 首先python 2.x的一个bug会导致包安装失败,以2.7为例改动例如以下: C:\Python27\Lib\mimetypes.pyc line249 2,经过上述改动后,安…

https://github.com/oldmanpushcart/greys-anatomy/wiki/greys-pdf 一.简介 我们平时在线上或者开发中会遇到各种性能.功能等问题,在运行过程中需要查看方法入参.返回值,或者方法执行的堆栈时间,或者jar冲突时类加载来自那个jar包等问题.我们在开发过程中,可能会打印log日志.手动去打印入参.返回值等,或者自己实现简单的profile方法,代码侵入性大且效率较低:另外我们可以使用类似btrace工具去跟踪,这需要自己去实现btrace脚本…

这一节说一下异常except 继续沿用上一节的代码.我有益把文件名称字搞错.然后在结尾部分加上异常捕捉: try: handler=open("12.txt")#在这里我特别将文件的名字搞错 for eachLine in handler: print(eachLine,end='') handler.close() except IOError as e: print(e) 他会出现报错的内容: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ…

作者:smallnest Linux Traffic Control (tc)的扩展 Network Emulation (netem)可以很方便的模拟网络不好的情况,一般新的linux内核中(>= 2.6)已经内置了这个工具,可以方便的进行测试. 本文罗列了了 tc的常用的模拟命令, 以备将来使用的时候查询. 主要参考了Linux基金会的官方介绍: netem 监控网卡. 首先要查看你的网卡信息,如: eth0,然后将这个网卡加入监控列表 sudo tc qdisc add dev eth0…

http://colobu.com/2017/04/21/tc-introduction/…

异常检测原理是根据训练数据的高斯分布,计算均值和方差,若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1),判定为异常点. 1 创建数据集转化工具类,把csv数据集转化为RDD数据结构 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.rdd.RDD object Featu…