使用手动创建测试数据太麻烦,因此考虑用jmeter写了一些创建测试数据的脚本,针对那些变量非固定的数据可以利用函数来实现 通过函数助手添加各种变量数据 Tools--->函数助手 1:生成当前时间 依次点击[选项]-[函数助手对话框],打开函数助手 1)填写任何格式,直接点击[生成],在结果区会展示一个13位的时间戳(毫秒级) 2)如果要生成10位数字时间戳(秒级),则需要在格式字符中输入"/1000" 3)生成特定格式的日期 YMD = yyyyMMdd HMS = HHmms

最近在docker(宿主机是centos虚拟机)里安装gitlab,发现随着时间的运行,虚拟机的内存持续走高,运行几个小时之后内存已经爆掉了,putty远程处理于假死状态. 这个时候就需要查看内存进程,发现有10多个ruby进程在运行,最终定位到docker容器的问题. 使用到的指令: 查看内存使用情况 $ free -m $ top //shift+m按内存占用比排序 清理内存(效果不是很理想,最终只能强制关闭虚拟机0_0) # sync # echo 3 > /proc/sys/vm/dro

原文:C# 隐藏 Windows Phone 侦错模式中萤幕右上角的数据条(模拟器.实机可用),截图好方便. 一般我们在开发Windows Phone App时,会使用模拟器或是实体的手机开发,在Visual Studio 开发下不论是使用[Release]或是[Debug]执行时,模拟器跟实体手机右上角都会出现数据栏( 官方文件称 : Frame rate counters ),这些数据栏可以帮主开发者知道APP的使用状况,Whatever,若我们开发的APP非常简单的功能,并不会涉及[Out

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第六章:使用定性数据解答"为什么"的谜团 当我走进一家超市,我不希望员工会认出我或重新为我布置商店. 然而,当我访问一个在线超市,我很郁闷的是在我第三次访问时,他们仍然不知道我住在加利福尼亚州,他们没有给我介绍在我的本地商店有售的商品. 当人们在网上购物时,他们会有不同的一些期待. 因此,您的Web Analytics 2.0策略必须包括至少几个积极地倾听客户的声音的方法. 通过这种方式,您站在了他们的期望顶端,您

GPS数据读取与处理 GPS模块简介 SiRF芯片在2004年发布的最新的第三代芯片SiRFstar III(GSW 3.0/3.1),使得民用GPS芯片在性能方面登上了一个顶峰,灵敏度比以前的产品大为提升.这一芯片通过采用20万次/频率的相关器提高了灵敏度,冷开机/暖开机/热开机的时间分别达到42s/38s/8s,可以同时追踪20个卫星信道.是目前市场上应用最为广泛,同时性价比也非常高的一款芯片,因此在本设计中同样采用以此芯片为核心的GPS模块. GPS模块的数据格式 对GPS模块的数据处理本

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had

python  Django教程  之 模型(数据库).自定义Field.数据表更改.QuerySet API 一.Django 模型(数据库) Django 模型是与数据库相关的,与数据库相关的代码一般写在 models.py 中,Django 支持 sqlite3, MySQL, PostgreSQL等数据库,只需要在settings.py中配置即可,不用更改models.py中的代码,丰富的API极大的方便了使用. 本节的代码:(Django 1.6, Python 2.7 测试环境) 大

ISO制定的OSI参考模型的过于庞大.复杂招致了许多批评.与此对照,由技术人员自己开发的TCP/IP协议栈获得了更为广泛的应用.如图2-1所示,是TCP/IP参考模型和OSI参考模型的对比示意图. TCP/IP参考模型的层次结构 TCP/IP协议栈是美国国防部高级研究计划局计算机网(Advanced Research Projects Agency Network,ARPANET)和其后继因特网使用的参考模型.ARPANET是由美国国防部(U.S．Department of Defense,Do

结果缓存——ResultBuffer 结果缓存即 Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices.ResultBuffer 类型,使用 ResultBuffer 对象时需要提供一个数据对,每个数据对包含一个数据类型描述和一个值,这些数据对是 Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices.TypedValue 类的实例. TypedValue.TypeCode 属性是一个16位整型数据,它指明 TypedValue.Value 属性的数据类型,可接受的 T

JVM 判断一段数据到底是数据还是引用类型,首先要看JVM选择用什么方式.通常这个选择会影响到GC的实现. 一.保守式 如果JVM选择不记录任何这种类型的数据,那么它就无法区分内存里某个位置上的数据到底应该解读为引用类型还是整型还是别的什么.这种条件下,实现出来的GC就会是“保守式GC(conservative GC)”. 在进行GC的时候,JVM开始从一些已知位置(例如说JVM栈)开始扫描内存,扫描的时候每看到一个数字就看看它“像不像是一个指向GC堆中的指针”.这 里会涉及上下边界检查(GC堆

这样做并不是我想出来的,是之前做一个报表模板时搜的,原地址忘了 我要做的报表模板要求是传入一个DataTble,不管datatable的列数多少,计算列宽后显示报表 这是我的报表: 灰色那个XRtable是显示列标题的,下面那个是显示绑定数据的 下面是报表页面代码: namespace OlenoUI.Report { public partial class XtraReport1 :DevExpress.XtraReports.UI.XtraReport { public XtraRepor

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 无论是内存中数据进行网络传输,还是要将内存中的数据持久化到本地磁盘,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

本来要查一下json系列化自定义对象的一个问题,然后发现这篇博客(https://www.cnblogs.com/yyds/p/6563608.html)很全面,感谢作者,关于python序列化的知识点我也学的七七八八了,里面提到了一些我之前感到模糊的地方,看完后觉得云雾慢慢散开了,然后就转载了这篇博客来做个总结. 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如

1.摘要 GPS模块使用串口通信,那么它的的数据处理本质上还是串口通信处理,只是GPS模块的输出的有其特定的格式,需要字符串处理逻辑来解析其含义.如何高效的处理从GPS模块接收到的数据帧,是GPS驱动设计的重点,本文使用状态机的思想来处理GPS输出的串口数据流,相对于定时从串口环形bufer取数据包然后依次解析有更高的实时性并且单片机负荷更低. 2. GPS数据协议简介 常用的GPS模块大多采用NMEA-0183 协议,目前业已成了GPS导航设备统一的RTCM(Radio Technical C

本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户端,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要规定一种统一

先来个题练练手吧! 例题 04:奖学金 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 某小学最近得到了一笔赞助,打算拿出其中一部分为学习成绩优秀的前5名学生发奖学金.期末,每个学生都有3门课的成绩:语文.数学.英语.先按总分从高到低排序,如果两个同学总分相同,再按语文成绩从高到低排序,如果两个同学总分和语文成绩都相同,那么规定学号小的同学排在前面,这样,每个学生的排序是唯一确定的. 任务:先根据输入的3门课的成绩计算总分,然后按上述规则排序,最后按排名

参考博客:http://www.cnblogs.com/yyds/p/6563608.html 数据的序列化功能表 json.dumps() 将python数据类型转换为(json)字符串 json.loads() 将json字符串转化为python数据类型 json.dump() 将python数据类型以json形式保存在本地磁盘 json.load() 将本地磁盘中的json数据转化为python数据类型 pickle.dumps() 将python数据类型转化为python特定的二进制格式

前言: 在系统正常运作一定时间后,随着市场.产品汪的需求不断变更,比较大的一些表结构面临不得不增加字段的方式来扩充满足业务需求:  而 MySQL 在体量上了千万.亿级别数据的时候,Alter Table 的操作,可以让你等一天,而且在高峰期执行这种 SQL 让你的数据库也承担着压力. 第一时间想到的解决方案就是新建一张表,去掉索引等关联关系,然后加上需要修改的字段,接着写上 insert select 语句进行导数据, 后面发现加上重建索引的操作,时间上几乎没有出入: 针对这种问题,赶紧翻翻

主要是用于分析数据的Pandas库 先学习两个数据类型DataFrame和series 进一步学习利用Pandas进行摘要的方法, 提取数据的特征 1 pandas库 1.1 pandas库 pandas库是处理和分析数据最好的库 提供高性能易用数据类型和分析工具 引用 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现, 常与NumPy和Matplotlib一同使用 示范小例 得到的Series数据, 左边的是索引, 右边的数据 Pandas有两个数据类型: Series(