前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于Groovy的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以及中…

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于介绍Antlr4的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以…

转载自:Linux服务器性能评估与优化 一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2.        程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0 Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In &…

一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2. 程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In & Swap Out 磁盘 iowait %…

http://www.itlearner.com/article/4553 一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 Ø       CPU Ø       内存 Ø       磁盘I/O带宽 Ø       网络I/O带宽 2.        程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0 Swap Ou…

网络内容总结(感谢原创) 1.前言简介 一.影响Linux服务器性能的因素   1. 操作系统级         性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程. 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样. 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括: Ø       CPU Ø       内存 Ø       磁盘I/O带宽 Ø       网络I/O带宽 子系统之间相互依存,任何一个子系统的负载过度都能导致其他子系统出现问题,例…

原文链接:安全运维之:网络性能评估工具Iperf详解:http://os.51cto.com/art/201410/454889.htm 参考博文:http://linoxide.com/monitoring-2/install-iperf-test-network-speed-bandwidth/     http://fasterdata.es.net/performance-testing/network-troubleshooting-tools/iperf-and-iperf3/ 一.…

http://fuliang.iteye.com/blog/1024360 http://unixhelp.ed.ac.uk/CGI/man-cgi?vmstat -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 工作这么久了,主要就是服务器端的开发,由于业务性质,对于性能的考虑是每天不得不…

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

Quick-Task 动态脚本支持框架之Groovy脚本加载执行 上一篇简答说了如何判断有任务动态添加.删除或更新,归于一点就是监听文件的变化,判断目录下的Groovy文件是否有新增删除和改变,从而判定是否有任务的变更: 接下来的问题就比较明显了,当任务变更之后,就需要重新加载任务了,即如何动态的编译并执行Groovy文件呢? 相关系列博文: 180628-Quick-Task 动态任务执行框架想法篇 180702-Quick-Task 动态脚本支持框架整体介绍篇 180723-Quick-Ta…