Labview学习之波形图表的历史数据 默认的情况下,波形图表显示100个点, 因为波形图表默认的缓冲区大小为1024,在默认的情况下如果修改图形图标属性中的标尺项,选中自动调整标尺,如图:2011-10-20 15:05 上传下载附件 (31.45 KB)在这种情况下,波形图表默认显示的是1024个数据的,这时是可以修改波形图表显示的数据个数,但是个数要小于1024的: 采集串口的数据,实时的现实过来,下位机是每隔20MS发送一次数据的,因为要系统调试PID参数,每一次调试大约需要10分钟,这

在机器学习中,当确定好一个模型后,我们需要将它保存下来,这样当新数据出现时,我们能够调出这个模型来对新数据进行预测.同时这些新数据将被作为历史数据保存起来,经过一段周期后,使用更新的历史数据再次训练,得到更新的模型. 如果模型的流转都在python内部,那么可以使用内置的pickle库来完成模型的存储和调取. 什么是pickle?pickle是负责将python对象序列化(serialization)和反序列化(de-serialization)的模块.pickle模块可以读入任何python对

<Windows Azure Platform 系列文章目录>  Azure SQL Database (19) Stretch Database 概览      Azure SQL Database (20) 使用SQL Server 2016 Upgrade Advisor      Azure SQL Database (21) 将整张表都迁移到Azure Stretch Database里      Azure SQL Database (22) 迁移部分数据到Azure Stretc

ODS和DW 根据Bill.Inmon的定义,“数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的.随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统”  : ODS (Operational Data Store)操作型数据存储,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据,一般不保留数据的变动轨迹,是数据仓库体系结构中的一个可选部分: ODS DW 主要是和源系统表结构相同,表结构随着源系统变化 面向主题的表模型,模型相对稳定 一般只保留最新数据或较短时间

)     {                returnMenuBeizhu = ;             ).ToString()                         borrowType = )                         borrowType = )                         borrowType =  && p.item_name==)                     liveCase = )            

因为delphi不是我的主力开发工具,所有一直没有使用一个正式的日志组件.偶尔要记日志时,就复制同事的一个简单的文件日志函数.现在又要用到delphi日志了,决定找个通用的日志组件,造福共事的Delphi程序员们. 让我失望的是,日志功能好像对Delphi程序员没什么吸引力,百度“Delphi 日志”竟然没有什么有用线索.还是Google“Delphi logger”有点用. 不管怎样,让我找到了log4delphi.明显国内用的人不多,不知大家是否有更好的日志类.对我来说,log4delphi

在MFC中,项目需要对编辑框EditControl的数字输入范围进行限制,主要有以下实现方式,各有优缺点,个人推荐第三种. 第一种:添加变量 为编辑框添加int.float变量的时候,可以填写最大值与最小值:或者自己添加代码DDV_MinMaxInt(pDX, m_nNum, 1, 65535); 测试发现: 只有在UpdateData(true)更新变量之后,才会对该变量的值进行判断,并弹出对话框提醒. 但仅仅是提醒,关闭提示框之后,错误数据仍会显示在编辑框上. 注意:无UpdateData(

一. 介绍 监控系统是整个运维环节,乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供翔实的数据用于追查定位问题.监控系统作为一个成熟的运维产品,业界有很多开源的实现可供选择.当公司刚刚起步,业务规模较小,运维团队也刚刚建立的初期,选择一款开源的监控系统,是一个省时省力,效率最高的方案.之后,随着业务规模的持续快速增长,监控的对象也越来越多,越来越复杂,监控系统的使用对象也从最初少数的几个SRE,扩大为更多的DEVS,SRE.这时候,监控系统的容量和用户的"使用效率"成

摘要 最开始做cassandra monitor 方案的选型时,主要是从cassandra 本身入手,后来发现cassandra运行在JVM上,所有的metrics都是通过JMX 暴露出来.所以又可以使用一些通用的Java Application 的监控方案,作者在调查了很多的实现方案后,最终将范围缩小在graphite,newrelic,opscenter三种解决方案.本文只给出各自的优劣势,具体选用哪种,相信读者自有判断. 想了解更多cassandra 知识请访问 http://www.we

简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现.kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper

一 Items简介 Items是从主机里面获取的所有数据,可以配置获取监控数据的方式.取值的数据类型.获取数值的间隔.历史数据保存时间.趋势数据保存时间.监控key的分组等. 通常情况下item由key+参数组成,如监控项中需要获取cpu信息,则需要一个对应的监控key:system.cpu.load.如果是获取网卡流量,那么获取网卡这个监控项需要key:net.if.in或者net.if.out.监控项的数据保存在Zabbix.items表中,即select * form zabbix.ite

功能 存储agent push的数据 为query 提供查询数据接口 参考RRDtool的理念,在数据每次存入的时候,会自动进行采样.归档.在默认的归档策略,一分钟push一次的频率下, 历史数据保存5年.同时为了不丢失信息量,数据归档的时候,会按照平均值采样.最大值采样.最小值采样存三份. 用户在查询某个metric,在过去一年的历史数据时,Graph会选择最合适的采样频率,返回采样过后的数据,提高了数据查询速度. 配置文件 { "debug": false, //true or f

Oracle11g提供的闪回技术用于对抗人为错误,主要有以下7种技术组成: 闪回查询-(闪回时间查询.闪回版本查询): 闪回数据归档: 闪回事务查询: 闪回事务: 闪回表: 闪回删表: 闪回数据库. 闪回时间查询:as of子句 用于查询基于过去某一时间点.SCN的数据分布情况. SQL> create table emp_temp3 as select * from emp; Table created. SQL> select * from emp_temp3; EMPNO ENAME J

PACS系统 http://baike.baidu.com/link?url=prHBMbyu5W98ET1UGQ0PXXxLebxAeljckFH0pfO_2aODe1UgsrWgRd4UnboptZy6jgHMx-X1bqszWlMZ8nJIfq PACS系统是Picture Archiving and Communication Systems的缩写,意为影像归档和通信系统.它是应用在医院影像科室的系统,主要的任务就是把日常产生的各种医学影像(包括核磁,CT,超声,各种X光机,各种红外仪.

Java层的Binder对象模型: IBinder IBinder是Binder通信机制中的核心部分(Base interface for a remotable object, the core part of a lightweight remote procedure call mechanism designed for high performance when performing in-process and cross-process calls. ). This interfa

openfalcon源码分析之graph 本节内容 graph功能 graph源码分析 2.1 graph中重要的数据结构 2.2 graph的简要流程图 2.3 graph处理数据过程 2.4 graph数据迁移 graph设计优缺点 优点: 缺点: 1. graph功能 graph在整个falcon项目中的位置就是把transfer push上来的数据进行采样存储,并提供查询接口. graph使用rrdtool保存数据,上报来的数据,被存在一个个的rrd文件中,同时会对数据进行采采样,最大值

原文链接: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52955676 Druid.io(以下简称Druid)是面向海量数据的.用于实时查询与分析的OLAP存储系统.Druid的四大关键特性总结如下: 亚秒级的OLAP查询分析.Druid采用了列式存储.倒排索引.位图索引等关键技术,能够在亚秒级别内完成海量数据的过滤.聚合以及多维分析等操作. 实时流数据分析.区别于传统分析型数据库采用的批量导入数据进行分析的方式,Druid提供了实时流数

对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了,然而并发问题是令我们大多数程序员头疼的问题,但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们深入研究一下常见的并发和同步问题吧. 一.同步和异步的区别和联系 为了更好的理解同步和并发的问题,我们需要先掌握两个重要的概念:同步.异步 同步:可以理解为在执行完一个函数或者方法后,一直等待系统返回值或消息,这时程序是处于阻塞的状态,只有接收到系统的返回值或者消息后,才会继续往下执行. 异步:执行完函数

1..zabbix分布式监控,模拟多机房实现监控? 1.有多机房时,需要用到proxy 1.网络不通 2.网络延迟 2.当监控的主机较多时,也可以用proxy来缓解压力 1.安装proxy [root@web01 ~]# rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/4.0/rhel/7/x86_64/zabbix-release-4.0-1.el7.noarch.rpm 2.安装proxy 数据库 yum install zabbix-proxy-mysql

一.今日内容概要 今天的正文开始前,我要特意感谢一下评论区几位留下高质量留言的同学.用户名是 @某.人 的同学,对文章的知识点做了梳理,然后提了关于事务可见性的问题,就是先启动但是后提交的事务,对数据可见性的影响.@夏日雨同学也提到了这个问题,我在置顶评论中回复了,今天的文章末尾也会再展开说明.@Justin 和 @倪大人两位同学提了两个好问题. 对于能够引发更深一步思考的问题,我会在回复的内容中写上“好问题”三个字,方便你搜索,你也可以去看看他们的留言. 非常感谢大家很细致地看文章,并且留下了

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