AP射频调优组网图 射频调优简介 射频调优的主要功能就是动态调整AP的信道和功率,可以使同一AC管理的各AP的信道和功率保持相对平衡,保证AP工作在最佳状态.WLAN网络中,AP的工作状态会受到周围环境的影响.例如,一个AC管理下的多个AP,如果相邻AP的工作信道存在重叠频段,或者某个AP的功率过大会对相邻AP造成信号干扰,此时就可以在AC上配置射频调优功能. 射频调优常见的场景: 用户新开局时,可使用射频调优功能自动选择最佳信道. 有新AP加入网络,或者网络环境变化,用户可定时调整AP的信道和

无线AP,即Access Point,也就是无线接入点.简单来说就是wifi共享上网中的无线交换机,它是移动终端用户进入有线网络的接入点. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 无线AP和无线路由器   随着无线网络的快速发展,轻松便捷的无线世界已经融入到我们的工作生活当中.无论是soho用户还是家庭用户,组建小型的无线局域网都已成为他们首选的组网方案,然而面对陌生的网络协议以及众多的网络设备,你是否能够一一认清它们呢? 就像很多人很容易混淆无线上网卡和无线网卡一样

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5a6efa330101yrzh.html 有的人发现无线ap和无线路由器都可以实现无线上网,于是到无线市场买了个相当便宜的无线ap回家自己组建他的wifi共享上网,可是却发现无线ap根本不能和ADSL一起使用,不能实现无线上网.怎么区分和区别呢? 1.无线ap和路由器 无线ap也就是无线接人点.它是wifi共享上网中的无线交换机,是用户接人网络的接入点,无线覆盖距离为几十米到上百米,不过信号会递减.一般的无线ap带有客户接入点

调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置. 2.CapacityScheduler,容量调度器.多队列的,依靠作业,如果需求资源少了,优先级就会高一些,需求资源多了,优先级就会低一些. 3.

转自:http://network.51cto.com/art/201310/413327.htm 就像很多用户很容易混淆无线上网卡和无线网卡一样,很多用户也分不清无线AP和无线路由,小峰便是其中的一位.小峰是一个典型的宅男,最大的爱好就是宅在家里上网,听说通过wifi共享上网可以在家中的任何角落都无拘无束的使用wifi上网,这可让小峰的宅劲儿更足了,随便到网上查了查,发现无线AP和无线路由都可以实现无线上网,于是直奔市场买了个相对便宜的无线AP回来,回到家中满心欢喜的开始组建他的wifi共享上

本文介绍了一次生产环境的JVM GC相关参数的调优过程,通过参数的调整避免了GC卡顿对JAVA服务成功率的影响. 这段时间在整理jvm系列的文章,无意中发现本文,作者思路清晰通过步步分析最终解决问题.我个人特别喜欢这种实战类的内容,经原作者的授权同意,将文章分享于此.原文链接:Java服务GC参数调优案例,下面为转载此文的内容,备注部分为本人添加,主要起到说明的作用. 背景以及遇到的问题 我们的Java HTTP服务属于OLTP类型,对成功率和响应时间的要求比较高,在生产环境中出现偶现的成功率突

摘要:本文简单介绍一下什么是统计信息.统计信息记录了什么.为什么要收集统计信息.怎么收集统计信息以及什么时候收集统计信息. 1 WHY:为什么需要统计信息 1.1 query执行流程 下图描述了GaussDB的SQL引擎从接收客户端SQL语句到执行SQL语句需要经历的关键步骤,以及各个流程中可能对执行产生影响的因素 1) 词法&语法解析 按照约定的SQL语句规则,把输入的SQL语句从字符串转化为格式化结构(Stmt),如果SQL语句存在语法错误,都会在这个环节报错. 2) 语义解析 语义解析类似

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包

堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制:系统的可用虚拟内存限制:系统的可用物理内存限制.32位系统下,一般限制在1.5G~2G:64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m.典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M.-Xms3550m:设

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

文章来源:http://www.cnblogs.com/dingjie08/archive/2009/11/10/1599929.html 前言    最近帮朋友运营的平台进行了性能调优,效果还不错,所以写出来一起交流一下.如果本文中有您觉的错误的,或者不明白的,请加QQ群:4656272,欢迎指正和一起探讨.(ps:鄙人文笔很差,看官请多担待) 背景    朋友的平台网站属于垂直型的资讯社区网站,原先是用ASP.NET 1.0开发的,后来升级到ASP.NET 2.0,数据库为SQL SERVE

libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数选优带来的烦扰. 所需工具:libsvm.gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1.相关程序的下载和安装: 1.1.下载libsvm,我用的是libsvm-3.18.zip,下载后直接解压到任意位置,我解压到C:\libsvm-3.18下. 1.2.下载python,我下的是python-3.5.msi,双击该文件安装到默认位置,我

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