一般来说,对于设备的关键性指标的统计,国际惯例中有三个指标用来进行统计,它们分别是: MTTR(Mean Time To Repair),平均修复时间.计算方法是:总的故障时间/故障次数.计算公式为:MTTR =∑(T2+T3)/ N.MTTR越短表示易恢复性越好. MTTF(Mean Time To failures),平均故障时间.计算方法是:总的正常运行时间/故障次数.计算公式为:MTTF =∑T1/ N.该值越大,表示系统的可靠性越高,平均无故障时间越长. MTBF(Mean Time

Jenkins报表 这表现在前面的章节中,也有可用最简单的一种是适用于 JUnit 测试报告的许多报表插件. 在生成后动作进行任何工作,你可以定义要创建的报告. 该构建已经完成,测试结果选项将可进一步深入分析. Jenkins代码分析 Jenkins有许多代码分析插件.各种插件可以在这里找到:https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Static+Code+Analysis+Plugins 这个插件提供了实用程序的静态代码分析插件.Jenkins可以

DevOps在你的组织内部运行的如何?如果你需要一些帮助来度量它的运行情况,我们已经准备了一个用于跟踪的关键DevOps指标的列表,这些度量可以帮助了解你的团队是如何随着时间的推移而运行的. 在团队内部明确DevOps的定义意义重大 DevOps这个词不同的人有不同的理解,有人说这是一种文化,业内的每个厂商都声称他们的工具帮助了DevOps,根据你如何定义DevOps,其中的一些度量可能对你的团队有重要的影响. 我将DevOps定义为与部署和监视应用程序相关的所有内容,从很多方面来说,这都是现实

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

我们在Linux设备管理(一)_kobject, kset,ktype分析一文中介绍了kobject的相关知识,在Linux设备管理(二)_从cdev_add说起和Linux设备管理(三)_总线设备的挂接举例介绍了内核中是如何进行设备管理的,并在Linux设备管理(四)_从sysfs回到ktype一文中结合sysfs机制和kobject对内核的设备管理机制进行一定深度的讨论,从中可以看出,字符设备的cdev本身的kobject是没有初始化的,也没有在sysfs中创建任何目录,平台设备是将设备挂接

sysfs是一个基于ramfs的文件系统,在2.6内核开始引入,用来导出内核对象(kernel object)的数据.属性到用户空间.与同样用于查看内核数据的proc不同,sysfs只关心具有层次结构的设备信息,比如系统中的总线,驱动以及已经加载的模块等,而诸如PID等信息还是使用proc来管理.本质上,sysfs文件的层次结构就是基于内核中kset与kobject逻辑结构来组织的.从驱动开发的角度,sysfs为我们提供了除了虚拟字符设备的read/write/ioctl和proc系统之外的另外

扒完了字符设备,我们来看看平台总线设备,平台总线是Linux中的一种虚拟总线,我们知道,总线+设备+驱动是Linux驱动模型的三大组件,设计这样的模型就是将驱动代码和设备信息相分离,对于稍微复杂一点的驱动,都要使用这种结构,我在"Linux设备管理(一)_kobject, kset,kobj_type分析"一文中提到过将一个设备或驱动挂载到总线就是将这个设备或驱动的kobject挂接到相应的总线kset下的设备kset或驱动kset中,本文就扒一扒内核中注册一个平台设备的源码,验证一下

我在Linux字符设备驱动框架一文中已经简单的介绍了字符设备驱动的基本的编程框架,这里我们来探讨一下Linux内核(以4.8.5内核为例)是怎么管理字符设备的,即当我们获得了设备号,分配了cdev结构,注册了驱动的操作方法集,最后进行cdev_add()的时候,究竟是将哪些内容告诉了内核,内核又是怎么管理我的cdev结构的,这就是本文要讨论的内容.我们知道,Linux内核对设备的管理是基于kobject的(参见Linux设备管理(一)_kobject_kset_kobj_type),这点从我们的

Linux内核大量使用面向对象的设计思想,通过追踪源码,我们甚至可以使用面向对象语言常用的UML类图来分析Linux设备管理的"类"之间的关系.这里以4.8.5内核为例从kobject,kset,ktype的分析入手,进而一探内核对于设备的管理方式 container_of宏 这个宏几乎是linux数据结构的基础,Linux中的链表与传统的链表不同,其链表的节点本身并不包含任何数据,任何想要插入到链表的数据只需要包含一个事先写好的节点 //include/linux/types.h 1

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

公司的设备都有一个统一的管理方法,以前不太明白,今天看了一下资料. 这里解释了什么是设备管理 Profile Manager creates and distributes configuration profiles. Configuration profiles are XML files that contain preconfigured system settings. You install them on a device to configure the settings. 下面

1.通常DIF上穿0轴线的当天是中长线难得第一次买入的好时机,会引起场外资金的关注,如果上穿后MACD没有调头的迹象,则股价回调到5日均线附近为买入的好时机,必要时参考其他指标追涨.在0轴线以上形成2次金叉一般说明当前行情已经有段时间的上涨,股价不是太低,此时出现金叉要注意卖出因为金叉后上涨维持时间不会太长,很短时间内可能被死叉替补了. 2.在低位0轴线以下形成2次金叉一般是股价上涨的开始.普通金叉一次只能带来短期反弹行情,这是因为低位第一次金叉后由于空头反扑,会出现在此死叉,只有第二次三次金叉

Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(我没说仅仅只看这个计数器的值,实际上我现在都不看这个值了), 也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为经验总结还是复制粘贴? 当我去服务器上观察这个值的时候,似乎发现一个规律, 不管服

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.并准备记录一下用ffmpeg实现dxva2,将在第三篇写到.这是第一篇,英文原址:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa965267(v=vs.85).aspx Direct3D设备管理器(Direct3D device manager)允许两个或多个对象(object)共用同一个Direct3D 9 设备(device).其中一个对象作为Direct3D 9 设备的拥有者

首先看一个图: 注:右图在我们工作中经常用到 我们专注的web性能指标有那些? 1.页面加载时间 从页面开始加载到页面onload事件触发的时间.一般来说onload触发代表着直接通过HTML引用的CSS,JS,图片资源已经完全加载完毕. 2.全部页面加载时间 全部页面载入时间指从最初启动浏览开始,直到所有元素都被加载完成后,在2秒后仍然没有网络活动的时间. 0-2秒:用户体验最好,打分1002-8秒:用户可以容忍,从第2秒开始,每超过1秒减5分8-15秒:用户不能忍受,从第2秒开始,每超过1秒

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页

指标把当前交易品种价格简单的放大显示在图表上.   //+------------------------------------------------------------------+//|                                       Magnified_Market_Price.mq5 |//|                        Copyright 2016, MetaQuotes Software Corp. |//|